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7 つの最高の AI ソフトウェア開発ツール

公開済み

2年前

２０２２年７月１１日

ソフトウェアアプリケーションは、組織全体に広がる最も日常的な活動の XNUMX つであり、その使用は年々増加するばかりです。ソフトウェアの開発は複雑で困難な作業であり、そのプロセスにはアイデア出し、製品定義、コーディング、戦略的設計、品質評価などが必要です。これらの手順中に間違いがあった場合は、プロセス全体をやり直す必要がある可能性があります。

これらの課題のため、今日の優れた組織の多くは、より良い成果を達成するために人工知能 (AI) と機械学習 (ML) に注目しています。

ここでは、最高の 7 つの AI ソフトウェア開発ツールを紹介します。

1. Google CloudAIプラットフォーム

ベスト 7 つの AI ソフトウェア開発ツールのリストのトップは、Google Cloud AI Platform です。これは、機械学習モデルを大規模にトレーニングし、トレーニング済みのモデルをクラウドでホストし、モデルを使用して新しいデータについての予測を行うのに役立ちます。

このプラットフォームが提供する統合ツールチェーンにより、機械学習プロジェクトの開発とデプロイが迅速化され、Google のオープンソースプラットフォームである Kubeflow を使用してポータブル ML パイプラインを構築できます。 AI プラットフォームを使用すると、機械学習プロジェクトをオンプレミスまたはクラウドの両方にデプロイでき、クラウドストレージや BigQuery など、データを保存するためのさまざまなオプションがあります。

AI Platform のもう 1 つの主な製品は、深層学習アプリケーションの開発に役立つ事前構成された仮想マシン (VM) です。また、テキストの意味と構造の決定に役立つ自然言語処理 (NLP) 機能も備えています。これらに加えて、プラットフォームの API を使用して音声テキスト変換およびテキスト音声変換機能を使用したり、画像から洞察を抽出するビジョン機能を使用したりできます。

Google Cloud AI Platform の主な機能の一部を次に示します。

ML モデルのトレーニング、分析、調整に役立ちます
予測の取得、予測の監視、モデルの管理
ML プロジェクトを促進します
オンプレミスまたはクラウドでの ML プロジェクト
事前構成された仮想マシン (VM)

2. Microsoft Azure AI プラットフォーム

AI ソフトウェア開発ツールのもう XNUMX つのトップオプションは、開発市場でトレンドになっている Microsoft Azure AI プラットフォームです。堅牢なクラウドプラットフォームなので、多くの組織がこれを利用しています。このプラットフォームには、オブジェクト認識、教師なし機械学習、音声認識など、多くの優れた機能が備わっています。

Microsoft Azure AI プラットフォームは、組織による AI 開発の実行を容易にし、テキスト、顔、音声認識用のドメイン固有の事前トレーニング済み AI モデルなどのさまざまなカスタマイズオプションを提供します。また、Python ベースの自動 ML サービスである Azure ML などのさまざまな機械学習機能も提供します。 Azure Databricks、Apache Spark ベースのビッグデータサービス。 ONNX は、ML 用のオープンソースモデル形式およびランタイムです。

Microsoft Azure AI プラットフォームの主な機能の一部を次に示します。

Python ベースの自動 ML サービス
機械翻訳
オブジェクト、音声、テキスト認識機能
ボット作成用の AI テンプレート

3. IBM Watson

ソフトウェア開発用の最もよく知られた AI ツールのもう XNUMX つは、会話インターフェイス、モバイルアプリ API、会話インターフェイス、NLP サービスなどの高度な AI 機能を備えた IBM Watson です。

IBM Watson の堅牢なソフトウェア開発ツールは、石油とガス、メディアとエンターテインメント、金融サービス、モノのインターネット (IoT) など、さまざまな業界に導入されています。

このプラットフォームは、開発者が事前にトレーニングされた AI 機能を備えたアプリを構築するのに役立つ AI 開発サービスも提供します。その他の機能には、AI を活用した会話型インターフェースをアプリに構築するために統合できる Watson Assistant や、Watson Natural Language Understanding (NLU) 形式の NLP サービスなどがあります。

IBM Watson の主な機能の一部を次に示します。

AI アプリケーションの迅速な開発と導入
音声テキスト変換機能
NLP および NLU サービス
強力なモバイルアプリ API

4. H20

H20 は、着実に人気が高まっているオープンソースの機械学習プラットフォームです。これは、スマート機械学習アルゴリズム、統計および一般化線形モデル、深層学習モデルなどの幅広い機能を提供する強力な AI ソフトウェア開発ツールです。このツールは、ビッグデータ、Hadoop、Spark/Kubernetes クラスターもサポートしています。

R や Python などのプログラミング言語を使用してモデルを構築できる H20 は、データ分析、不正検出、リスク管理、デジタルヘルスケア、顧客インテリジェンスによく使用されます。

H20 の主な機能の一部を次に示します。

AutoML機能が含まれています
勾配ブーストマシン、深層学習、一般化線形モデルなどの多くのアルゴリズムをサポートします。
直線的に拡張可能なプラットフォーム
R、Java、Python を使用してモバイルアプリを開発する

5. TensorFlow

AI ソフトウェア開発ツールのリストは、オープンソースの数値計算ツールおよび機械学習ライブラリである TensorFlow なしでは完成しません。 TensorFlow は主に開発と研究の目的で使用され、柔軟でありながら AI 開発の加速に役立つ包括的なツールとライブラリを提供します。

企業は TensorFlow を使用して、予測、契約管理、法的業務、顧客サービスなどの複雑な操作を処理するスマート ML および AI を活用したアプリケーションを開発およびトレーニングできます。

TensorFlow の主な機能の一部を次に示します。

AI ベースのソリューションをモバイル、デスクトップ、エッジデバイスなどにシームレスに展開します。
広範なツール、ライブラリ、コミュニティリソースのセット
深い分析、サービスの自動化、教師なしトレーニングなど。
幅広い機能と機能

6. エムエックスネット

MxNet は、研究や生産でよく使用される深層学習フレームワークであり、主要で人気のある AI ソフトウェア開発ツールです。 MxNet は、高度な自然言語処理機能によって AI 開発を強化し、AI アプリケーションを拡張するための分散トレーニングモデルを提供します。

このツールは、マルチ GPU やマルチマシンのトレーニングだけでなく、高級言語でカスタムレイヤーを作成する際にもよく使用されます。

MxNet の主な機能の一部を次に示します。

オープンソースの深層学習フレームワーク
NLP で AI ベースのアプリケーションを強化
拡張性の高いフレームワーク
ニューラルネットワークを定義、トレーニング、展開する

7. インフォシスニア

ベスト 7 つの AI ソフトウェア開発ツールのリストを締めくくるのは、Infosys Nia です。これも、強力な AI を活用したアプリの構築を可能にする優れたツールです。このツールが提供する最高の機能の XNUMX つは、Nia Advanced ML です。これは、高速かつ大規模に動作する幅広い機械学習アルゴリズムを提供し、高パフォーマンスの ML モデルの構築を支援します。

このツールを使用すると、エンタープライズナレッジリポジトリへのアクセスを提供するアプリを使用して、AI を活用したチャットボットを構築することもできます。このアプリは、会話型インターフェイスを使用してアクションを自動化し、堅牢な分析ソリューションである Nia データを統合することもできます。

Infosys Nia の主な機能の一部を次に示します。