7 migliori strumenti di sviluppo software AI

L'applicazione software è una delle attività più di routine diffuse nelle organizzazioni e il suo utilizzo è aumentato solo nel corso degli anni. Lo sviluppo del software è un compito complesso e difficile, con il processo che richiede ideazione, definizione del prodotto, codifica, progettazione strategica, valutazione della qualità e altro ancora. Se vengono commessi errori durante questi passaggi, potrebbe significare che l'intero processo deve essere riavviato. 

A causa di queste sfide, molte delle migliori organizzazioni di oggi si rivolgono all’intelligenza artificiale (AI) e al machine learning (ML) per ottenere risultati migliori. 

Ecco i 7 migliori strumenti di sviluppo software AI: 

1. Piattaforma AI di Google Cloud

In cima alla nostra lista dei 7 migliori strumenti di sviluppo software AI c'è Google Cloud AI Platform, che ti aiuta ad addestrare i tuoi modelli di machine learning su larga scala, ospitare il tuo modello addestrato nel cloud e utilizzare il tuo modello per fare previsioni sui nuovi dati. 

La toolchain integrata fornita dalla piattaforma accelera lo sviluppo e l'implementazione di progetti di machine learning e puoi creare pipeline ML portatili con Kubeflow, una piattaforma open source di Google. La piattaforma AI ti consente di implementare il tuo progetto di machine learning sia on-premise che nel cloud e ci sono varie opzioni per archiviare i dati, come l'archiviazione nel cloud e BigQuery. 

Un'altra delle principali offerte di AI Platform sono le macchine virtuali (VM) preconfigurate, che aiutano a sviluppare applicazioni di deep learning e dispongono anche di funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che aiutano a determinare il significato e la struttura del testo. Oltre a questi, puoi utilizzare le API della piattaforma per funzionalità di sintesi vocale e di sintesi vocale, nonché funzionalità di visione per estrarre informazioni approfondite dalle immagini.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Google Cloud AI Platform: 

• Aiuta nella formazione, nell'analisi e nell'ottimizzazione dei modelli ML
• Ottieni previsioni, monitora le previsioni e gestisci i tuoi modelli
• Accelera i progetti ML
• Progetto ML on-premise o nel cloud
• Macchine virtuali preconfigurate (VM)

2. Piattaforma Microsoft Azure AI

Un'altra opzione eccellente per gli strumenti di sviluppo software AI è la piattaforma Microsoft Azure AI, che è stata di tendenza nel mercato dello sviluppo. Una solida piattaforma cloud, ci sono molte organizzazioni che fanno affidamento su di essa. La piattaforma ha molte grandi capacità, come il riconoscimento degli oggetti, l'apprendimento automatico senza supervisione, il riconoscimento vocale e altro ancora. 

La piattaforma Microsoft Azure AI ha reso più semplice per le organizzazioni lo sviluppo dell'intelligenza artificiale e offre varie opzioni di personalizzazione come modelli di intelligenza artificiale preaddestrati specifici del dominio per il riconoscimento di testo, volto e voce. Offre inoltre varie funzionalità di apprendimento automatico come Azure ML, un servizio ML automatizzato basato su Python; Azure Databricks, un servizio di big data basato su Apache Spark; e ONNX, un formato di modello open source e runtime per ML.

Ecco alcune delle caratteristiche principali della piattaforma Microsoft Azure AI:

• Servizio ML automatizzato basato su Python
• Traduzione automatica
• Funzionalità di riconoscimento di oggetti, voce e testo
• Modelli AI per la creazione di bot

3. IBM Watson

Un altro degli strumenti di intelligenza artificiale più noti per lo sviluppo di software è IBM Watson, che è dotato di funzionalità di intelligenza artificiale avanzate tra cui interfacce di conversazione, API per app mobili, interfacce di conversazione e servizi NLP. 

I solidi strumenti di sviluppo software di IBM Watson sono stati implementati in molti settori diversi come petrolio e gas, media e intrattenimento, servizi finanziari, Internet of Things (IoT) e molto altro. 

La piattaforma offre anche servizi di sviluppo AI che aiutano gli sviluppatori a creare app con capacità AI pre-addestrate. Alcune delle sue altre funzionalità includono Watson Assistant, che può essere integrato per creare interfacce di conversazione basate sull'intelligenza artificiale nella tua app, e il suo servizio NLP sotto forma di Watson Natural Language Understanding (NLU). 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di IBM Watson: 

• Sviluppo e implementazione rapidi per applicazioni AI
• Funzionalità di sintesi vocale
• Servizi di PNL e NLU
• Potenti API per app mobili

4. H20

H20 è una piattaforma di apprendimento automatico open source che è in costante aumento di popolarità. È un potente strumento di sviluppo software AI che offre un'ampia gamma di funzionalità come algoritmi di apprendimento automatico intelligente, modelli lineari statistici e generalizzati, modelli di apprendimento profondo e altro ancora. Lo strumento supporta anche big data, Hadoop e cluster Spark/Kubernetes. 

H20, che consente di utilizzare linguaggi di programmazione come R e Python per creare modelli, viene spesso utilizzato per l'analisi dei dati, il rilevamento delle frodi, la gestione dei rischi, l'assistenza sanitaria digitale e la customer intelligence. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di H20: 

• Include la funzionalità AutoML
• Supporta molti algoritmi come macchine a gradiente potenziato, deep learning, modelli lineari generalizzati, ecc. 
• Piattaforma scalabile linearmente
• Sviluppa app per dispositivi mobili utilizzando R, Java e Python

5. TensorFlow

Nessun elenco di strumenti di sviluppo software di intelligenza artificiale sarebbe completo senza TensorFlow, che è uno strumento di calcolo numerico open source e una libreria di machine learning. TensorFlow viene utilizzato principalmente per scopi di sviluppo e ricerca ed è flessibile offrendo strumenti e librerie completi che aiutano ad accelerare lo sviluppo dell'IA. 

Le aziende possono utilizzare TensorFlow per sviluppare e addestrare applicazioni intelligenti basate su ML e AI che gestiscono operazioni complesse tra cui previsioni, gestione dei contratti, operazioni legali, servizi ai clienti e altro ancora. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di TensorFlow: 

• Implementa senza problemi soluzioni basate sull'intelligenza artificiale su dispositivi mobili, desktop, dispositivi perimetrali e così via. 
• Ampio set di strumenti, librerie e risorse della community
• Analisi approfondita, automazione dei servizi, formazione senza supervisione, ecc. 
• Ampia gamma di caratteristiche e funzionalità 

6. MxNet

MxNet è uno strumento di sviluppo software AI leader e popolare che è un framework di deep learning spesso utilizzato nella ricerca e nella produzione. MxNet aiuta a migliorare lo sviluppo dell'IA con funzionalità avanzate di elaborazione del linguaggio naturale e offre modelli di formazione distribuiti per ridimensionare le applicazioni di intelligenza artificiale. 

Lo strumento viene spesso utilizzato nell'addestramento multi-GPU e multi-macchina, nonché nella scrittura di livelli personalizzati in linguaggi di alto livello. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di MxNet:

• Framework di deep learning open source
• Migliora le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale con la PNL
• Struttura altamente scalabile
• Definisci, addestra e distribuisci reti neurali

7. Infosys Nia

A chiudere il nostro elenco dei 7 migliori strumenti di sviluppo software AI è Infosys Nia, un altro ottimo strumento che ti consente di creare potenti app basate sull'intelligenza artificiale. Una delle migliori funzionalità offerte dallo strumento è Nia Advanced ML, che offre un'ampia gamma di algoritmi di machine learning che operano a velocità e scala, aiutando a creare modelli ML ad alte prestazioni. 

Lo strumento ti consente inoltre di creare chatbot basati sull'intelligenza artificiale, con la tua app che fornisce l'accesso al repository di conoscenze aziendali. L'app può anche automatizzare le azioni con un'interfaccia conversazionale e integrare i dati Nia, che è una solida soluzione di analisi. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Infosys Nia: 

• Crea in modo efficace modelli di addestramento ML
• Elabora set di dati di grandi dimensioni su larga scala
• Capacità di gestione dei dati 
• Nia chatbot