Lo sviluppo di software è una delle attività più comuni nelle organizzazioni, e il suo utilizzo è solo aumentato nel corso degli anni. Lo sviluppo del software è un compito complesso e difficile, con un 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 debba essere ricominciato. A causa di queste sfide, molte delle migliori organizzazioni odierne si rivolgono all’intelligenza artificiale (IA) e al machine learning (ML) per ottenere risultati migliori. Ecco i 7 migliori strumenti di sviluppo software con IA:

1. Google Cloud AI Platform

In cima alla nostra lista dei 7 migliori strumenti di sviluppo software con IA c’è Google Cloud AI Platform, che ti aiuta ad addestrare i tuoi modelli di machine learning su larga scala, a ospitare il tuo modello addestrato nel cloud e a utilizzare il tuo modello per fare previsioni su nuovi dati. La toolchain integrata fornita dalla piattaforma accelera lo sviluppo e il deployment di progetti di machine learning, e puoi costruire pipeline ML portabili con Kubeflow, una piattaforma open-source di Google. La piattaforma AI ti consente di distribuire il tuo progetto di machine learning sia in locale che nel cloud, e ci sono varie opzioni per archiviare i dati, come cloud storage 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 ha anche capacità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che aiutano a determinare il significato e la struttura del testo. Oltre a queste, puoi utilizzare le API della piattaforma per le funzionalità di sintesi vocale e riconoscimento vocale, nonché capacità di visione per estrarre informazioni dalle immagini. Ecco alcune delle principali caratteristiche di Google Cloud AI Platform:

• Aiuta ad addestrare, analizzare e ottimizzare i tuoi modelli ML
• Ottieni previsioni, monitora le previsioni e gestisci i tuoi modelli
• Accelera i progetti ML
• Progetto ML in locale o nel cloud
• Macchine Virtuali (VM) preconfigurate

Visita Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

Un’altra opzione di primo piano per gli strumenti di sviluppo software con IA è Microsoft Azure AI Platform, che è di tendenza nel mercato dello sviluppo. Una robusta piattaforma cloud, sono molte le organizzazioni che vi fanno affidamento. La piattaforma ha molte grandi capacità, come il riconoscimento degli oggetti, il machine learning non supervisionato, il riconoscimento vocale e altro ancora. Microsoft Azure AI Platform ha reso più facile per le organizzazioni portare avanti lo sviluppo dell’IA e offre varie opzioni di personalizzazione come modelli AI pre-addestrati specifici per dominio per il riconoscimento di testo, volto e voce. Offre anche varie capacità di machine learning come Azure ML, un servizio ML automatizzato basato su Python; Azure Databricks, un servizio big data basato su Apache Spark; e ONNX, un formato di modello open-source e runtime per ML. Ecco alcune delle principali caratteristiche di Microsoft Azure AI Platform:

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

Visita Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Un altro degli strumenti AI più noti per lo sviluppo software è IBM Watson, che è dotato di capacità AI avanzate tra cui interfacce conversazionali, API per app mobili, interfacce conversazionali e servizi NLP. I robusti strumenti di sviluppo software di IBM Watson sono stati implementati in molti settori diversi come petrolio e gas, media e intrattenimento, servizi finanziari, Internet delle Cose (IoT) e molto altro. La piattaforma offre anche servizi di sviluppo AI che aiutano gli sviluppatori a costruire app con capacità AI pre-addestrate. Alcune delle sue altre funzionalità includono Watson Assistant, che può essere integrato per costruire interfacce conversazionali alimentate da AI nella tua app, e il suo servizio NLP sotto forma di Watson Natural Language Understanding (NLU). Ecco alcune delle principali caratteristiche di IBM Watson:

• Sviluppo e distribuzione rapidi per applicazioni AI
• Capacità di sintesi vocale
• Servizi NLP e NLU
• Potenti API per app mobili

Visita IBM Watson →

4. H20

H20 è una piattaforma di machine learning open-source che sta guadagnando costantemente popolarità. È un potente strumento di sviluppo software AI che offre una vasta gamma di funzionalità come algoritmi di machine learning intelligenti, modelli statistici e lineari generalizzati, modelli di deep learning e altro ancora. Lo strumento supporta anche big data, Hadoop e cluster Spark/Kubernetes. H20, che ti consente di utilizzare linguaggi di programmazione come R e Python per costruire modelli, è spesso utilizzato per l’analisi dei dati, il rilevamento delle frodi, la gestione del rischio, l’assistenza sanitaria digitale e l’intelligence sui clienti. Ecco alcune delle principali caratteristiche di H20:

• Include funzionalità AutoML
• Supporta molti algoritmi come gradient boosted machines, deep learning, modelli lineari generalizzati, ecc.
• Piattaforma linearmente scalabile
• Sviluppa app mobili utilizzando R, Java e Python

Visita H2O →

5. TensorFlow

Nessuna lista di strumenti di sviluppo software con IA sarebbe completa senza TensorFlow, che è uno strumento di calcolo numerico open-source e una libreria di machine learning. TensorFlow è 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 alimentate da ML e IA che gestiscono operazioni complesse tra cui previsioni, gestione dei contratti, operazioni legali, servizi clienti e altro ancora. Ecco alcune delle principali caratteristiche di TensorFlow:

• Distribuisci senza soluzione di continuità soluzioni basate su IA su dispositivi mobili, desktop, edge, ecc.
• Vasto set di strumenti, librerie e risorse della community
• Analisi approfondita, automazione dei servizi, addestramento non supervisionato, ecc.
• Ampia gamma di funzionalità

Visita TensorFlow →

6. MxNet

MxNet è uno strumento di sviluppo software con IA leader e popolare, un framework di deep learning spesso utilizzato nella ricerca e nella produzione. MxNet aiuta a migliorare lo sviluppo dell’IA con capacità avanzate di elaborazione del linguaggio naturale e offre modelli di addestramento distribuiti per scalare le applicazioni AI. Lo strumento è spesso utilizzato nell’addestramento Multi-GPU e multi-macchina, così come nella scrittura di livelli personalizzati in linguaggi di alto livello. Ecco alcune delle principali caratteristiche di MxNet:

• Framework di deep learning open-source
• Migliora le applicazioni basate su IA con NLP
• Framework altamente scalabile
• Definisci, addestra e distribuisci reti neurali

Visita MxNet →

7. Edgeverve

A chiudere la nostra lista dei 7 migliori strumenti di sviluppo software con IA c’è Xtractedge di Edgeverve, un altro ottimo strumento che ti permette di costruire potenti app alimentate da IA. Una delle migliori capacità offerte dallo strumento è Nia Advanced ML, che offre una vasta gamma di algoritmi di machine learning che operano a velocità e scala, aiutando a costruire modelli ML ad alte prestazioni. Lo strumento ti permette anche di costruire chatbot alimentati da IA, con la tua app che fornisce accesso al repository di conoscenza aziendale. L’app può anche automatizzare le azioni con un’interfaccia conversazionale e integrare i dati Nia, che è una soluzione di analisi robusta. Ecco alcune delle principali caratteristiche di Infosys Nia:

• Costruisci efficacemente modelli di addestramento ML
• Elabora grandi set di dati su larga scala
• Capacità di gestione dei dati
• Chatbot Nia

Visita Edgeverve →

Riepilogo

In conclusione, l’intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML) stanno rivoluzionando il panorama dello sviluppo software migliorando l’efficienza, l’accuratezza e le capacità degli strumenti di sviluppo. Queste tecnologie avanzate semplificano processi complessi come l’ideazione, la codifica e la valutazione della qualità, riducendo significativamente il potenziale di errori e aumentando la produttività complessiva. Gli strumenti alimentati da IA offrono una gamma di funzionalità, dall’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il deep learning al machine learning automatizzato (AutoML) e ai modelli pre-addestrati, soddisfacendo varie esigenze del settore. Facilitano lo sviluppo di applicazioni robuste, supportano l’analisi dei dati, migliorano il processo decisionale e consentono la creazione di soluzioni intelligenti e scalabili. Man mano che le organizzazioni adottano sempre più strumenti di IA e ML, ottengono un vantaggio competitivo attraverso una maggiore efficienza, tempi di sviluppo ridotti e capacità software potenziate. Gli strumenti evidenziati in questo articolo rappresentano alcuni dei migliori disponibili, ciascuno con caratteristiche e vantaggi unici che soddisfano diverse esigenze di sviluppo. Abbracciare queste tecnologie continuerà senza dubbio a guidare l’innovazione e l’eccellenza nello sviluppo software.

Программное обеспечение — одна из самых распространенных повседневных активностей в организациях, и его использование только растет с годами. Разработка программного обеспечения — это сложная и трудная задача, процесс которой требует генерации идей, определения продукта, написания кода, стратегического проектирования, оценки качества и многого другого. Если на любом из этих этапов допущены ошибки, это может означать необходимость перезапуска всего процесса. Из-за этих сложностей многие из лучших современных организаций обращаются к искусственному интеллекту (ИИ) и машинному обучению (МО), чтобы добиться лучших результатов. Вот 7 лучших инструментов для разработки ПО с ИИ:

1. Google Cloud AI Platform

Возглавляет наш список 7 лучших инструментов для разработки ПО с ИИ платформа Google Cloud AI Platform, которая помогает обучать модели машинного обучения в масштабе, размещать обученные модели в облаке и использовать модель для прогнозирования на новых данных. Интегрированный набор инструментов, предоставляемый платформой, ускоряет разработку и развертывание проектов машинного обучения, а с помощью Kubeflow, платформы с открытым исходным кодом от Google, вы можете создавать переносимые конвейеры МО. Платформа ИИ позволяет развертывать проект машинного обучения как локально, так и в облаке, а также предоставляет различные варианты хранения данных, такие как облачное хранилище и BigQuery. Еще одно из основных предложений AI Platform — предварительно настроенные виртуальные машины (ВМ), которые помогают разрабатывать приложения для глубокого обучения, а также возможности обработки естественного языка (NLP), помогающие определять значение и структуру текста. Помимо этого, вы можете использовать API платформы для преобразования речи в текст и текста в речь, а также возможности компьютерного зрения для извлечения информации из изображений. Вот некоторые из основных функций Google Cloud AI Platform:

• Помогает обучать, анализировать и настраивать модели МО
• Получать прогнозы, отслеживать прогнозы и управлять моделями
• Ускоряет проекты МО
• Проекты МО локально или в облаке
• Предварительно настроенные виртуальные машины (ВМ)

Перейти на Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

Еще один ведущий вариант среди инструментов для разработки ПО с ИИ — Microsoft Azure AI Platform, которая набирает популярность на рынке разработки. Это надежная облачная платформа, на которую полагаются многие организации. Платформа обладает множеством отличных возможностей, таких как распознавание объектов, обучение без учителя, распознавание речи и многое другое. Microsoft Azure AI Platform упростила для организаций выполнение разработки на основе ИИ и предлагает различные варианты настройки, такие как предварительно обученные модели ИИ для конкретных областей для распознавания текста, лиц и речи. Она также предлагает различные возможности машинного обучения, такие как Azure ML, автоматизированный сервис МО на основе Python; Azure Databricks, сервис для работы с большими данными на основе Apache Spark; и ONNX, формат модели с открытым исходным кодом и среда выполнения для МО. Вот некоторые из основных функций Microsoft Azure AI Platform:

• Автоматизированный сервис МО на основе Python
• Машинный перевод
• Возможности распознавания объектов, речи и текста
• Шаблоны ИИ для создания ботов

Перейти на Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Еще один из самых известных инструментов ИИ для разработки программного обеспечения — IBM Watson, который оснащен передовыми возможностями ИИ, включая интерфейсы для общения, API для мобильных приложений, интерфейсы для бесед и сервисы NLP. Надежные инструменты разработки программного обеспечения IBM Watson используются во многих различных отраслях, таких как нефть и газ, медиа и развлечения, финансовые услуги, Интернет вещей (IoT) и многое другое. Платформа также предлагает услуги по разработке ИИ, которые помогают разработчикам создавать приложения с предварительно обученными возможностями ИИ. Среди других ее функций — Watson Assistant, который можно интегрировать для создания интерфейсов для общения на основе ИИ в вашем приложении, и ее сервис NLP в форме Watson Natural Language Understanding (NLU). Вот некоторые из основных функций IBM Watson:

• Быстрая разработка и развертывание приложений ИИ
• Возможности преобразования речи в текст
• Сервисы NLP и NLU
• Мощные API для мобильных приложений

Перейти на IBM Watson →

4. H20

H20 — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, популярность которой неуклонно растет. Это мощный инструмент для разработки ПО с ИИ, который предлагает широкий спектр функций, таких как интеллектуальные алгоритмы машинного обучения, статистические и обобщенные линейные модели, модели глубокого обучения и многое другое. Инструмент также поддерживает большие данные, Hadoop и кластеры Spark/Kubernetes. H20, который позволяет использовать языки программирования, такие как R и Python, для построения моделей, часто используется для анализа данных, обнаружения мошенничества, управления рисками, цифрового здравоохранения и анализа клиентов. Вот некоторые из основных функций H20:

• Включает функциональность AutoML
• Поддерживает множество алгоритмов, таких как градиентный бустинг, глубокое обучение, обобщенные линейные модели и т.д.
• Линейно масштабируемая платформа
• Разработка мобильных приложений с использованием R, Java и Python

Перейти на H2O →

5. TensorFlow

Ни один список инструментов для разработки ПО с ИИ не будет полным без TensorFlow, который представляет собой инструмент для численных вычислений и библиотеку машинного обучения с открытым исходным кодом. TensorFlow в основном используется для целей разработки и исследований, он гибкий и предлагает комплексные инструменты и библиотеки, которые помогают ускорить разработку ИИ. Компании могут использовать TensorFlow для разработки и обучения интеллектуальных приложений на основе МО и ИИ, которые выполняют сложные операции, включая прогнозирование, управление контрактами, юридические операции, обслуживание клиентов и многое другое. Вот некоторые из основных функций TensorFlow:

• Беспрепятственное развертывание решений на основе ИИ на мобильных устройствах, настольных компьютерах, периферийных устройствах и т.д.
• Обширный набор инструментов, библиотек и ресурсов сообщества
• Глубокий анализ, автоматизация услуг, обучение без учителя и т.д.
• Широкий спектр функций и возможностей

Перейти на TensorFlow →

6. MxNet

MxNet — это ведущий и популярный инструмент для разработки ПО с ИИ, представляющий собой фреймворк для глубокого обучения, часто используемый в исследованиях и производстве. MxNet помогает улучшить разработку ИИ с помощью расширенных возможностей обработки естественного языка и предлагает распределенные модели обучения для масштабирования приложений ИИ. Инструмент часто используется в обучении с несколькими GPU и несколькими машинами, а также для написания пользовательских слоев на языках высокого уровня. Вот некоторые из основных функций MxNet:

• Фреймворк для глубокого обучения с открытым исходным кодом
• Улучшает приложения на основе ИИ с помощью NLP
• Высокомасштабируемый фреймворк
• Определение, обучение и развертывание нейронных сетей

Перейти на MxNet →

7. Edgeverve

Завершает наш список 7 лучших инструментов для разработки ПО с ИИ Xtractedge от Edgeverve — еще один отличный инструмент, который позволяет создавать мощные приложения на основе ИИ. Одна из лучших возможностей, предлагаемых инструментом, — Nia Advanced ML, которая предлагает широкий спектр алгоритмов машинного обучения, работающих с высокой скоростью и в масштабе, помогая создавать высокопроизводительные модели МО. Инструмент также позволяет создавать чат-ботов на основе ИИ, при этом ваше приложение предоставляет доступ к корпоративному хранилищу знаний. Приложение также может автоматизировать действия с помощью интерфейса для общения и интегрировать данные Nia, что является надежным аналитическим решением. Вот некоторые из основных функций Infosys Nia:

• Эффективное построение моделей обучения МО
• Обработка больших наборов данных в масштабе
• Возможности управления данными
• Чат-бот Nia

Перейти на Edgeverve →

Итог

В заключение, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) революционизируют ландшафт разработки программного обеспечения, повышая эффективность, точность и возможности инструментов разработки. Эти передовые технологии оптимизируют сложные процессы, такие как генерация идей, написание кода и оценка качества, значительно снижая вероятность ошибок и повышая общую производительность. Инструменты на основе ИИ предлагают ряд функциональных возможностей: от обработки естественного языка (NLP) и глубокого обучения до автоматизированного машинного обучения (AutoML) и предварительно обученных моделей, удовлетворяя различные отраслевые потребности. Они способствуют разработке надежных приложений, поддерживают анализ данных, улучшают принятие решений и позволяют создавать интеллектуальные, масштабируемые решения. Поскольку организации все чаще внедряют инструменты ИИ и МО, они получают конкурентное преимущество за счет повышения эффективности, сокращения времени разработки и расширения возможностей программного обеспечения. Инструменты, представленные в этой статье, являются одними из лучших доступных, каждый из которых предлагает уникальные функции и преимущества, отвечающие разнообразным потребностям разработки. Принятие этих технологий, несомненно, будет и впредь стимулировать инновации и совершенство в разработке программного обеспечения.

Програмне забезпечення є однією з найпоширеніших активностей в організаціях, і його використання лише зростає з роками. Розробка програмного забезпечення — це складне та важке завдання, процес якого вимагає ідеї, визначення продукту, кодування, стратегічного проектування, оцінки якості тощо. Якщо на цих етапах будуть допущені будь-які помилки, це може означати необхідність повного перезапуску всього процесу. Через ці виклики багато сучасних провідних організацій звертаються до штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН), щоб досягти кращих результатів. Ось 7 найкращих інструментів розробки ПЗ зі штучним інтелектом:

1. Google Cloud AI Platform

На чолі нашого списку 7 найкращих інструментів розробки ПЗ зі ШІ є Google Cloud AI Platform, який допомагає навчати ваші моделі машинного навчання в масштабі, розміщувати навчену модель у хмарі та використовувати вашу модель для прогнозування нових даних. Інтегрований ланцюжок інструментів, що надається платформою, прискорює розробку та розгортання проектів машинного навчання, і ви можете створювати портативні конвеєри МН за допомогою Kubeflow, платформи з відкритим кодом від Google. Платформа ШІ дозволяє розгортати ваш проект машинного навчання як локально, так і в хмарі, і є різні варіанти для зберігання даних, такі як хмарне сховище та BigQuery. Ще одна з головних пропозицій AI Platform — це попередньо налаштовані віртуальні машини (ВМ), які допомагають розробляти додатки глибокого навчання, а також вона має можливості обробки природної мови (NLP), які допомагають визначати значення та структуру тексту. Крім цього, ви можете використовувати API платформи для можливостей перетворення мови в текст і тексту в мову, а також можливостей комп’ютерного зору для отримання інсайтів із зображень. Ось деякі з основних функцій Google Cloud AI Platform:

• Допомагає в навчанні, аналізі та налаштуванні ваших моделей МН
• Отримуйте прогнози, моніторьте прогнози та керуйте своїми моделями
• Прискорює проекти МН
• Проект МН локально або в хмарі
• Попередньо налаштовані віртуальні машини (ВМ)

Відвідати Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

Ще одним топовим варіантом серед інструментів розробки ПЗ зі ШІ є Microsoft Azure AI Platform, яка набирає популярності на ринку розробки. Це надійна хмарна платформа, на яку покладаються багато організацій. Платформа має багато чудових можливостей, таких як розпізнавання об’єктів, неконтрольоване машинне навчання, розпізнавання мови тощо. Microsoft Azure AI Platform полегшила організаціям проведення розробки на основі ШІ, і вона пропонує різні варіанти налаштування, такі як попередньо навчені моделі ШІ для конкретних доменів для розпізнавання тексту, облич та мови. Вона також пропонує різні можливості машинного навчання, такі як Azure ML, автоматизована служба МН на основі Python; Azure Databricks, служба великих даних на основі Apache Spark; та ONNX, формат моделі з відкритим кодом та середовище виконання для МН. Ось деякі з основних функцій Microsoft Azure AI Platform:

• Автоматизована служба МН на основі Python
• Машинний переклад
• Можливості розпізнавання об’єктів, мови та тексту
• Шаблони ШІ для створення ботів

Відвідати Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Ще одним із найвідоміших інструментів ШІ для розробки програмного забезпечення є IBM Watson, який оснащений передовими можливостями ШІ, включаючи інтерфейси розмови, API для мобільних додатків, інтерфейси розмови та служби NLP. Потужні інструменти розробки програмного забезпечення IBM Watson були впроваджені в багатьох різних галузях, таких як нафта і газ, медіа та розваги, фінансові послуги, Інтернет речей (IoT) та багато іншого. Платформа також пропонує послуги розробки ШІ, які допомагають розробникам створювати додатки з попередньо навченими можливостями ШІ. Деякі з її інших функцій включають Watson Assistant, який можна інтегрувати для створення розмовних інтерфейсів на основі ШІ у вашому додатку, та її службу NLP у формі Watson Natural Language Understanding (NLU). Ось деякі з основних функцій IBM Watson:

• Швидка розробка та розгортання додатків ШІ
• Можливості перетворення мови в текст
• Служби NLP та NLU
• Потужні API для мобільних додатків

Відвідати IBM Watson →

4. H20

H20 — це платформа машинного навчання з відкритим кодом, яка стабільно набирає популярність. Це потужний інструмент розробки ПЗ зі ШІ, який пропонує широкий спектр функцій, таких як розумні алгоритми машинного навчання, статистичні та узагальнені лінійні моделі, моделі глибокого навчання тощо. Інструмент також підтримує великі дані, Hadoop та кластери Spark/Kubernetes. H20, який дозволяє використовувати мови програмування, такі як R і Python, для створення моделей, часто використовується для аналізу даних, виявлення шахрайства, управління ризиками, цифрової охорони здоров’я та аналізу клієнтів. Ось деякі з основних функцій H20:

• Включає функціональність AutoML
• Підтримує багато алгоритмів, таких як градієнтні бустингові машини, глибоке навчання, узагальнені лінійні моделі тощо.
• Лінійно масштабована платформа
• Розробляйте мобільні додатки за допомогою R, Java та Python

Відвідати H2O →

5. TensorFlow

Жоден список інструментів розробки ПЗ зі ШІ не буде повним без TensorFlow, який є інструментом числового обчислення та бібліотекою машинного навчання з відкритим кодом. TensorFlow в основному використовується для цілей розробки та досліджень, він гнучкий і пропонує комплексні інструменти та бібліотеки, які допомагають прискорити розвиток ШІ. Бізнеси можуть використовувати TensorFlow для розробки та навчання розумних додатків на основі МН та ШІ, які обробляють складні операції, включаючи прогнозування, управління контрактами, юридичні операції, обслуговування клієнтів тощо. Ось деякі з основних функцій TensorFlow:

• Безперебійне розгортання рішень на основі ШІ на мобільних пристроях, настільних комп’ютерах, периферійних пристроях тощо.
• Великий набір інструментів, бібліотек та ресурсів спільноти
• Глибокий аналіз, автоматизація послуг, некероване навчання тощо.
• Широкий спектр функцій та можливостей

Відвідати TensorFlow →

6. MxNet

MxNet — це провідний і популярний інструмент розробки ПЗ зі ШІ, який є фреймворком глибокого навчання, що часто використовується в дослідженнях та виробництві. MxNet допомагає покращити розробку ШІ за допомогою передових можливостей обробки природної мови, і він пропонує розподілені моделі навчання для масштабування додатків ШІ. Інструмент часто використовується в навчанні з кількома GPU та кількома машинами, а також для написання власних шарів мовами високого рівня. Ось деякі з основних функцій MxNet:

• Фреймворк глибокого навчання з відкритим кодом
• Покращує додатки на основі ШІ за допомогою NLP
• Високомасштабований фреймворк
• Визначайте, навчайте та розгортайте нейронні мережі

Відвідати MxNet →

7. Edgeverve

Завершує наш список 7 найкращих інструментів розробки ПЗ зі ШІ Xtractedge від Edgeverve, ще один чуд

软件应用是各组织中最普遍的日常活动之一，其使用量多年来只增不减。软件开发是一项复杂且困难的任务，其过程需要构思、产品定义、编码、战略设计、质量评估等。如果这些步骤中出现任何错误，可能意味着整个流程需要重新开始。 由于这些挑战，当今许多顶尖组织转向人工智能（AI）和机器学习（ML）以获得更好的成果。 以下是 7 款最佳 AI 软件开发工具：

1. Google Cloud AI Platform

在我们列出的 7 款最佳 AI 软件开发工具中，位居榜首的是 Google Cloud AI Platform。它可以帮助您大规模训练机器学习模型，在云端托管训练好的模型，并使用您的模型对新数据进行预测。 该平台提供的集成工具链加速了机器学习项目的开发和部署，您可以使用 Kubeflow（Google 的开源平台）构建可移植的 ML 流水线。AI 平台使您能够在本地或云端部署机器学习项目，并提供多种数据存储选项，例如云存储和 BigQuery。 AI Platform 的另一项主要服务是预配置的虚拟机（VM），有助于开发深度学习应用程序。它还具备自然语言处理（NLP）能力，可帮助确定文本的含义和结构。除此之外，您可以使用该平台的 API 实现语音转文本和文本转语音功能，以及利用视觉功能从图像中提取洞察。 以下是 Google Cloud AI Platform 的一些主要功能：

• 帮助训练、分析和调整您的 ML 模型
• 获取预测、监控预测并管理您的模型
• 加速 ML 项目
• 可在本地或云端部署 ML 项目
• 预配置的虚拟机（VM）

访问 Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

另一个顶级的 AI 软件开发工具选择是 Microsoft Azure AI Platform，它一直在开发市场中备受关注。作为一个强大的云平台，许多组织都依赖它。该平台具有许多强大的功能，例如对象识别、无监督机器学习、语音识别等。 Microsoft Azure AI Platform 使组织更容易进行 AI 开发，并提供各种自定义选项，例如针对文本、人脸和语音识别的领域特定预训练 AI 模型。它还提供各种机器学习功能，如 Azure ML（基于 Python 的自动化 ML 服务）、Azure Databricks（基于 Apache Spark 的大数据服务）以及 ONNX（一种用于 ML 的开源模型格式和运行时）。 以下是 Microsoft Azure AI Platform 的一些主要功能：

• 基于 Python 的自动化 ML 服务
• 机器翻译
• 对象、语音和文本识别功能
• 用于创建机器人的 AI 模板

访问 Microsoft Azure →

3. IBM Watson

另一个最著名的 AI 软件开发工具是 IBM Watson，它配备了先进的 AI 功能，包括对话界面、移动应用 API、对话界面和 NLP 服务。 IBM Watson 强大的软件开发工具已部署在许多不同的行业，如石油和天然气、媒体和娱乐、金融服务、物联网（IoT）等。 该平台还提供 AI 开发服务，帮助开发人员利用预训练的 AI 功能构建应用程序。其他一些功能包括 Watson Assistant（可集成到您的应用中，构建由 AI 驱动的对话界面）以及其 NLP 服务 Watson Natural Language Understanding（NLU）。 以下是 IBM Watson 的一些主要功能：

• 快速开发和部署 AI 应用程序
• 语音转文本功能
• NLP 和 NLU 服务
• 强大的移动应用 API

访问 IBM Watson →

4. H20

H20 是一个开源的机器学习平台，其受欢迎程度一直在稳步上升。它是一个强大的 AI 软件开发工具，提供广泛的功能，如智能机器学习算法、统计和广义线性模型、深度学习模型等。该工具还支持大数据、Hadoop 和 Spark/Kubernetes 集群。 H20 允许您使用 R 和 Python 等编程语言构建模型，通常用于数据分析、欺诈检测、风险管理、数字医疗和客户智能。 以下是 H20 的一些主要功能：

• 包含 AutoML 功能
• 支持多种算法，如梯度提升机、深度学习、广义线性模型等
• 线性可扩展平台
• 使用 R、Java 和 Python 开发移动应用

访问 H2O →

5. TensorFlow

任何 AI 软件开发工具列表都少不了 TensorFlow，它是一个开源的数值计算工具和机器学习库。TensorFlow 主要用于开发和研究目的，它非常灵活，同时提供全面的工具和库，有助于加速 AI 开发。 企业可以使用 TensorFlow 开发和训练智能的 ML 和 AI 驱动的应用程序，以处理复杂的操作，包括预测、合同管理、法律运营、客户服务等。 以下是 TensorFlow 的一些主要功能：

• 在移动设备、桌面设备、边缘设备等上无缝部署基于 AI 的解决方案
• 丰富的工具、库和社区资源
• 深度分析、服务自动化、无监督训练等
• 广泛的功能和特性

访问 TensorFlow →

6. MxNet

MxNet 是一款领先且受欢迎的 AI 软件开发工具，它是一个深度学习框架，常用于研究和生产。MxNet 通过先进的自然语言处理功能增强 AI 开发，并提供分布式训练模型以扩展 AI 应用程序。 该工具常用于多 GPU 和多机训练，以及用高级语言编写自定义层。 以下是 MxNet 的一些主要功能：

• 开源深度学习框架
• 通过 NLP 增强基于 AI 的应用程序
• 高度可扩展的框架
• 定义、训练和部署神经网络

访问 MxNet →

7. Edgeverve

在我们列出的 7 款最佳 AI 软件开发工具中，最后一位是 Edgeverve 的 Xtractedge，这是另一款出色的工具，使您能够构建强大的 AI 驱动应用程序。该工具提供的最佳功能之一是 Nia Advanced ML，它提供广泛的机器学习算法，以高速和大规模运行，帮助构建高性能的 ML 模型。 该工具还使您能够构建 AI 驱动的聊天机器人，您的应用程序可以访问企业知识库。该应用程序还可以通过对话界面自动化操作，并集成 Nia data（一个强大的分析解决方案）。 以下是 Infosys Nia 的一些主要功能：

• 有效构建 ML 训练模型
• 大规模处理大型数据集
• 数据管理功能
• Nia 聊天机器人

访问 Edgeverve →

总结

总之，人工智能（AI）和机器学习（ML）正在通过提高开发工具的效率和准确性来革新软件开发格局。这些先进技术简化了构思、编码和质量评估等复杂流程，显著减少了出错的可能性并提高了整体生产力。 AI 驱动的工具提供了一系列功能，从自然语言处理（NLP）和深度学习到自动化机器学习（AutoML）和预训练模型，满足各种行业需求。它们促进了稳健应用程序的开发，支持数据分析，改进了决策制定，并实现了智能、可扩展解决方案的创建。 随着组织越来越多地采用 AI 和 ML 工具，它们通过提高效率、减少开发时间和增强软件能力获得了竞争优势。本文重点介绍的工具代表了目前可用的一些最佳选择，每种工具都提供独特的功能和优势，满足不同的开发需求。拥抱这些技术无疑将继续推动软件开发的创新和卓越。

Softwareapplikationer er en af de mest rutinemæssige aktiviteter, der er udbredt på tværs af organisationer, og deres brug er kun steget gennem årene. Udviklingen af software er en kompleks og vanskelig opgave, hvor processen kræver idéudvikling, produktdefinition, kodning, strategisk design, kvalitetsvurdering og mere. Hvis der begås fejl under disse trin, kan det betyde, at hele processen skal startes forfra. På grund af disse udfordringer vender mange af dagens bedste organisationer sig til kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) for at opnå bedre resultater. Her er de 7 bedste AI-softwareudviklingsværktøjer:

1. Google Cloud AI Platform

Øverst på vores liste over de 7 bedste AI-softwareudviklingsværktøjer er Google Cloud AI Platform, som hjælper dig med at træne dine maskinlæringsmodeller i stor skala, hoste din trænede model i skyen og bruge din model til at lave forudsigelser om nye data. Den integrerede værktøjskæde, som platformen leverer, fremskynder udviklingen og implementeringen af maskinlæringsprojekter, og du kan bygge portable ML-pipeliner med Kubeflow, en open-source-platform fra Google. AI-platformen giver dig mulighed for at implementere dit maskinlæringsprojekt on-premise eller i skyen, og der er forskellige muligheder for datalagring, såsom cloud storage og BigQuery. Et andet af hovedtilbuddene fra AI Platform er forudkonfigurerede virtuelle maskiner (VMs), som hjælper med at udvikle deep learning-applikationer, og den har også naturlig sprogbehandling (NLP) funktioner, der hjælper med at bestemme betydningen og strukturen af tekst. Udover dette kan du bruge platformens API’er til tale-til-tekst og tekst-til-tale funktioner samt vision-funktioner til at udtrække indsigter fra billeder. Her er nogle af hovedfunktionerne i Google Cloud AI Platform:

• Hjælper med at træne, analysere og finjustere dine ML-modeller
• Få forudsigelser, overvåg forudsigelser og administrer dine modeller
• Fremskynder ML-projekter
• ML-projekt on-premise eller i skyen
• Forudkonfigurerede virtuelle maskiner (VMs)

Besøg Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

Et andet toppunkt inden for AI-softwareudviklingsværktøjer er Microsoft Azure AI Platform, som har været trendende på udviklingsmarkedet. En robust cloud-platform er der mange organisationer, der stoler på den. Platformen har mange fantastiske funktioner, såsom objektegenskabelse, uovervåget maskinlæring, talegenkendelse og mere. Microsoft Azure AI Platform har gjort det lettere for organisationer at gennemføre AI-udvikling, og den tilbyder forskellige tilpasningsmuligheder som domænespecifikke forudtrænede AI-modeller til tekst-, ansigts- og talegenkendelse. Den tilbyder også forskellige maskinlæringsfunktioner som Azure ML, en Python-baseret automatiseret ML-tjeneste; Azure Databricks, en Apache Spark-baseret big data-tjeneste; og ONNX, et open-source modelformat og runtime til ML. Her er nogle af hovedfunktionerne i Microsoft Azure AI Platform:

• Python-baseret automatiseret ML-tjeneste
• Maskinoversættelse
• Objekts-, tale- og tekstgenkendelsesfunktioner
• AI-skabeloner til at oprette bots

Besøg Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Et andet af de mest velkendte AI-værktøjer til softwareudvikling er IBM Watson, som er udstyret med avancerede AI-funktioner inklusive samtalegrænseflader, mobilapp API’er, samtalegrænseflader og NLP-tjenester. IBM Watsons robuste softwareudviklingsværktøjer er blevet implementeret i mange forskellige brancher som olie og gas, medier og underholdning, finansielle tjenester, Internet of Things (IoT) og meget mere. Platformen tilbyder også AI-udviklingstjenester, der hjælper udviklere med at bygge apps med forudtrænede AI-funktioner. Nogle af dens andre funktioner inkluderer Watson Assistant, som kan integreres for at bygge AI-drevne samtalegrænseflader ind i din app, og dens NLP-tjeneste i form af Watson Natural Language Understanding (NLU). Her er nogle af hovedfunktionerne i IBM Watson:

• Hurtig udvikling og implementering af AI-applikationer
• Tale-til-tekst funktioner
• NLP og NLU tjenester
• Kraftfulde mobilapp API’er

Besøg IBM Watson →

4. H20

H20 er en open-source, maskinlæringsplatform, der er steget støt i popularitet. Det er et kraftfuldt AI-softwareudviklingsværktøj, der tilbyder en bred vifte af funktioner som smarte maskinlæringsalgoritmer, statistiske og generaliserede lineære modeller, deep learning-modeller og mere. Værktøjet understøtter også big data, Hadoop og Spark/Kubernetes-clusters. H20, som giver dig mulighed for at bruge programmeringssprog som R og Python til at bygge modeller, bruges ofte til dataanalyse, svigtopdagelse, risikostyring, digital sundhedspleje og kundeintelligens. Her er nogle af hovedfunktionerne i H20:

• Inkluderer AutoML-funktionalitet
• Understøtter mange algoritmer som gradient boosted machines, deep learning, generaliserede lineære modeller osv.
• Lineært skalerbar platform
• Udvikle mobilapps ved hjælp af R, Java og Python

Besøg H2O →

5. TensorFlow

Ingen liste over AI-softwareudviklingsværktøjer ville være komplet uden TensorFlow, som er et open-source, numerisk beregningsværktøj og maskinlæringsbibliotek. TensorFlow bruges primært til udviklings- og forskningsformål, og det er fleksibelt samtidig med, at det tilbyder omfattende værktøjer og biblioteker, der hjælper med at fremskynde AI-udviklingen. Virksomheder kan bruge TensorFlow til at udvikle og træne smarte ML- og AI-drevne applikationer, der håndterer komplekse operationer inklusive prognoser, kontraktstyring, juridiske operationer, kundeservice og mere. Her er nogle af hovedfunktionerne i TensorFlow:

• Implementér sømløst AI-baserede løsninger på mobiler, desktop, edge-enheder osv.
• Omfattende sæt af værktøjer, biblioteker og fællesskabsressourcer
• Dybdegående analyse, serviceautomatisering, uovervåget træning osv.
• Bred vifte af funktioner og funktionaliteter

Besøg TensorFlow →

6. MxNet

MxNet er et førende og populært AI-softwareudviklingsværktøj, der er et deep learning-framework, der ofte bruges i forskning og produktion. MxNet hjælper med at forbedre AI-udviklingen med avancerede naturlig sprogbehandlingsfunktioner, og det tilbyder distribueret træningsmodeller for at skalere AI-applikationer. Værktøjet bruges ofte i Multi-GPU og multi-maskine træning, samt til at skrive brugerdefinerede lag i højniveausprog. Her er nogle af hovedfunktionerne i MxNet:

• Open-source deep learning-framework
• Forbedrer AI-baserede applikationer med NLP
• Højt skalerbart framework
• Definer, træn og implementer neurale netværk

Besøg MxNet →

7. Edgeverve

Vi afslutter vores liste over de 7 bedste AI-softwareudviklingsværktøjer med Xtractedge fra Edgeverve, som er et andet fantastisk værktøj, der giver dig mulighed for at bygge kraftfulde AI-drevne apps. En af de bedste funktioner, som værktøjet tilbyder, er Nia Advanced ML, som tilbyder en bred vifte af maskinlæringsalgoritmer, der fungerer med hastighed og skala, og som hjælper med at bygge højtydende ML-modeller. Værktøjet giver dig også mulighed for at bygge AI-drevne chatbots, hvor din app giver adgang til virksomhedens vidensrepository. Appen kan også automatisere handlinger med en samtalegrænseflade og integrere Nia-data, som er en robust analytikløsning. Her er nogle af hovedfunktionerne i Infosys Nia:

• Byg effektivt ML-træningsmodeller
• Behandl store datasæt i skala
• Datahåndteringsfunktioner
• Nia-chatbot

Besøg Edgeverve →

Opsummering

Afslutningsvis revolutionerer kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) softwareudviklingslandskabet ved at forbedre effektiviteten, nøjagtigheden og funktionaliteten af udviklingsværktøjer. Disse avancerede teknologier strømliner komplekse processer såsom idéudvikling, kodning og kvalitetsvurder

Programvareapplikasjoner er en av de mest rutinemessige aktivitetene som finnes i organisasjoner, og bruken har bare økt gjennom årene. Utvikling av programvare er en kompleks og vanskelig oppgave, hvor prosessen krever idéutvikling, produktdefinisjon, koding, strategisk design, kvalitetsvurdering og mer. Hvis det gjøres feil under disse trinnene, kan det bety at hele prosessen må startes på nytt. På grunn av disse utfordringene, velger mange av dagens beste organisasjoner å bruke kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) for å oppnå bedre resultater. Her er de 7 beste AI-verktøyene for programvareutvikling:

1. Google Cloud AI Platform

Øverst på listen vår over de 7 beste AI-verktøyene for programvareutvikling er Google Cloud AI Platform, som hjelper deg med å trene maskinlæringsmodellene dine i stor skala, være vert for den trente modellen i skyen og bruke modellen din til å gjøre prediksjoner om nye data. Den integrerte verktøykjeden som plattformen tilbyr, fremskynder utviklingen og distribusjonen av maskinlæringsprosjekter, og du kan bygge portable ML-pipelines med Kubeflow, en åpen kildekode-plattform fra Google. AI-plattformen gjør det mulig å distribuere maskinlæringsprosjektet ditt enten lokalt eller i skyen, og det er ulike alternativer for datalagring, som cloud storage og BigQuery. Et annet av hovedtilbudene fra AI Platform er forhåndskonfigurerte virtuelle maskiner (VMs), som hjelper til med å utvikle dyp læring-applikasjoner, og den har også naturlig språkbehandling (NLP) som hjelper til med å bestemme meningen og strukturen til tekst. I tillegg til dette kan du bruke plattformens API-er for tale-til-tekst og tekst-til-tale-funksjonalitet, samt synsfunksjonalitet for å trekke ut innsikt fra bilder. Her er noen av hovedfunksjonene til Google Cloud AI Platform:

• Hjelper til med å trene, analysere og finjustere ML-modellene dine
• Få prediksjoner, overvåk prediksjoner og administrer modellene dine
• Fremskynder ML-prosjekter
• ML-prosjekt lokalt eller i skyen
• Forhåndskonfigurerte virtuelle maskiner (VMs)

Besøk Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

Et annet toppalternativ for AI-verktøy for programvareutvikling er Microsoft Azure AI Platform, som har vært en trend i utviklingsmarkedet. En robust skyplattform, det er mange organisasjoner som stoler på den. Plattformen har mange gode funksjoner, som objekterkjenning, uovervåket maskinlæring, talegjenkjenning og mer. Microsoft Azure AI Platform har gjort det enklere for organisasjoner å gjennomføre AI-utvikling, og den tilbyr ulike tilpasningsalternativer som domene-spesifikke forhåndstrente AI-modeller for tekst-, ansikts- og talegjenkjenning. Den tilbyr også ulike maskinlæringsfunksjoner som Azure ML, en Python-basert automatisk ML-tjeneste; Azure Databricks, en Apache Spark-basert big data-tjeneste; og ONNX, et åpen kildekode-modellformat og runtime for ML. Her er noen av hovedfunksjonene til Microsoft Azure AI Platform:

• Python-basert automatisk ML-tjeneste
• Maskinoversettelse
• Objekts-, tale- og tekstgjenkjenningsfunksjonalitet
• AI-maler for å lage botter

Besøk Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Et annet av de mest kjente AI-verktøyene for programvareutvikling er IBM Watson, som er utstyrt med avanserte AI-funksjoner inkludert samtalegrensesnitt, mobilapp API-er, samtalegrensesnitt og NLP-tjenester. IBM Watsons robuste programvareutviklingsverktøy har blitt distribuert i mange ulike bransjer som olje og gass, media og underholdning, finansielle tjenester, Internet of Things (IoT) og mye mer. Plattformen tilbyr også AI-utviklingstjenester som hjelper utviklere med å bygge apper med forhåndstrente AI-funksjoner. Noen av de andre funksjonene inkluderer Watson Assistant, som kan integreres for å bygge AI-drevne samtalegrensesnitt inn i appen din, og dens NLP-tjeneste i form av Watson Natural Language Understanding (NLU). Her er noen av hovedfunksjonene til IBM Watson:

• Rask utvikling og distribusjon for AI-applikasjoner
• Tale-til-tekst-funksjonalitet
• NLP- og NLU-tjenester
• Kraftige mobilapp API-er

Besøk IBM Watson →

4. H20

H20 er en åpen kildekode, maskinlæringsplattform som har økt jevnt i popularitet. Det er et kraftig AI-verktøy for programvareutvikling som tilbyr et bredt spekter av funksjoner som smarte maskinlæringsalgoritmer, statistiske og generaliserte lineære modeller, dyp læring-modeller og mer. Verktøyet støtter også big data, Hadoop og Spark/Kubernetes-klynger. H20, som lar deg bruke programmeringsspråk som R og Python til å bygge modeller, brukes ofte til dataanalyse, svindeloppdagelse, risikostyring, digital helse og kundeintelligens. Her er noen av hovedfunksjonene til H20:

• Inkluderer AutoML-funksjonalitet
• Støtter mange algoritmer som gradient boosted machines, dyp læring, generaliserte lineære modeller, etc.
• Lineært skalerbar plattform
• Utvikle mobilapper ved hjelp av R, Java og Python

Besøk H2O →

5. TensorFlow

Ingen liste for AI-verktøy for programvareutvikling ville vært komplett uten TensorFlow, som er et åpen kildekode, numerisk beregningsverktøy og maskinlæringsbibliotek. TensorFlow brukes primært til utviklings- og forskningsformål, og det er fleksibelt samtidig som det tilbyr omfattende verktøy og biblioteker som hjelper til med å akselerere AI-utvikling. Bedrifter kan bruke TensorFlow til å utvikle og trene smarte ML- og AI-drevne applikasjoner som håndterer komplekse operasjoner inkludert prognoser, kontraktshåndtering, juridiske operasjoner, kundeservice og mer. Her er noen av hovedfunksjonene til TensorFlow:

• Distribuer sømløst AI-baserte løsninger på mobil, desktop, edge-enheter, etc.
• Omfattende sett med verktøy, biblioteker og fellesskapsressurser
• Dyp analyse, serviceautomasjon, uovervåket trening, etc.
• Bredt spekter av funksjoner og funksjonalitet

Besøk TensorFlow →

6. MxNet

MxNet er et ledende og populært AI-verktøy for programvareutvikling som er et dyp læring-rammeverk som ofte brukes i forskning og produksjon. MxNet hjelper til med å forbedre AI-utvikling med avanserte naturlig språkbehandlingsfunksjoner, og det tilbyr distribuerte treningsmodeller for å skalere AI-applikasjoner. Verktøyet brukes ofte i Multi-GPU- og flermaskin-trening, samt til å skrive egendefinerte lag i høynivåspråk. Her er noen av hovedfunksjonene til MxNet:

• Åpen kildekode dyp læring-rammeverk
• Forbedrer AI-baserte applikasjoner med NLP
• Høyt skalerbart rammeverk
• Definer, tren og distribuer nevrale nettverk

Besøk MxNet →

7. Edgeverve

Som avslutning på listen vår over de 7 beste AI-verktøyene for programvareutvikling kommer Xtractedge av Edgeverve, som er et annet flott verktøy som lar deg bygge kraftige AI-drevne apper. En av de beste funksjonene verktøyet tilbyr er Nia Advanced ML, som tilbyr et bredt spekter av maskinlæringsalgoritmer som opererer med hastighet og skala, og hjelper til med å bygge høyt presterende ML-modeller. Verktøyet lar deg også bygge AI-drevne chatbots, der appen din gir tilgang til bedriftens kunnskapslager. Appen kan også automatisere handlinger med et samtalegrensesnitt og integrere Nia-data, som er en robust analytisk løsning. Her er noen av hovedfunksjonene til Infosys Nia:

• Bygg effektive ML-treningsmodeller
• Behandle store datasett i skala
• Dataledelsesfunksjonalitet
• Nia-chatbot

Besøk Edgeverve →

Oppsummering

Avslutningsvis revolusjonerer kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) programvareutviklingslandskapet ved å forbedre effektiviteten, nøyaktigheten og funksjonaliteten til utviklingsverktøy. Disse avanserte teknologiene strømlinjeformer komplekse prosesser som idéutvikling, koding og kvalitetsvurdering, og reduserer betydelig potensialet for feil og øker den totale produktiviteten.

פיתוח יישומי תוכנה היא אחת הפעילויות השגרתיות הנפוצות ביותר בארגונים, והשימוש בה רק גדל במהלך השנים. פיתוח תוכנה הוא משימה מורכבת וקשה, כאשר התהליך דורש גיבוש רעיון, הגדרת המוצר, קידוד, עיצוב אסטרטגי, הערכת איכות ועוד. אם נעשות טעויות במהלך שלבים אלה, הדבר עלול להוביל לצורך להתחיל את כל התהליך מחדש. בשל אתגרים אלה, רבים מהארגונים הטובים ביותר כיום פונים לבינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) כדי להשיג תוצאות טובות יותר. להלן 7 כלי הפיתוח מבוססי הבינה המלאכותית הטובים ביותר:

1. Google Cloud AI Platform

בראש רשימת 7 כלי הפיתוח מבוססי הבינה המלאכותית הטובים ביותר שלנו נמצאת Google Cloud AI Platform, שעוזרת לאמן מודלים של למידת מכונה בקנה מידה, לארח את המודל המאומן שלך בענן ולהשתמש במודל שלך כדי לבצע תחזיות על נתונים חדשים. שרשרת הכלים המשולבת שמספקת הפלטפורמה מאיצה את הפיתוח והפריסה של פרויקטי למידת מכונה, ואתה יכול לבנות צינורות ML ניידים עם Kubeflow, פלטפורמת קוד פתוח מגוגל. פלטפורמת ה-AI מאפשרת לך לפרוס את פרויקט למידת המכונה שלך באופן מקומי או בענן, וישנן אפשרויות שונות לאחסון נתונים, כגון אחסון ענן ו-BigQuery. אחת ההצעות העיקריות הנוספות של AI Platform היא מכונות וירטואליות (VMs) מוגדרות מראש, שעוזרות לפתח יישומי למידה עמוקה, ויש לה גם יכולות עיבוד שפה טבעית (NLP) שעוזרות לקבוע את המשמעות והמבנה של טקסט. בנוסף לאלה, אתה יכול להשתמש ב-APIs של הפלטפורמה עבור יכולות המרת דיבור לטקסט וטקסט לדיבור, וכן יכולות ראייה כדי לחלץ תובנות מתמונות. להלן כמה מהתכונות העיקריות של Google Cloud AI Platform:

• עוזר באימון, ניתוח וכיוון מודלי ה-ML שלך
• קבל תחזיות, עקוב אחר תחזיות ונהל את המודלים שלך
• מאיץ פרויקטי ML
• פרויקט ML מקומי או בענן
• מכונות וירטואליות (VMs) מוגדרות מראש

בקר ב-Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

אפשרות מובילה נוספת לכלי פיתוח מבוססי בינה מלאכותית היא Microsoft Azure AI Platform, שהופכת לטרנדית בשוק הפיתוח. זוהי פלטפורמת ענן חזקה, וישנם ארגונים רבים שמסתמכים עליה. לפלטפורמה יש יכולות רבות ומצוינות, כגון זיהוי אובייקטים, למידת מכונה ללא פיקוח, זיהוי דיבור ועוד. Microsoft Azure AI Platform הקלה על ארגונים לבצע פיתוח AI, והיא מציעה אפשרויות התאמה אישית שונות כמו מודלי AI מאומנים מראש ספציפיים לתחום לזיהוי טקסט, פנים ודיבור. היא מציעה גם יכולות למידת מכונה שונות כמו Azure ML, שירות ML אוטומטי מבוסס Python; Azure Databricks, שירות ביג דאטה מבוסס Apache Spark; ו-ONNX, פורמט מודל וסביבת הרצה בקוד פתוח ל-ML. להלן כמה מהתכונות העיקריות של Microsoft Azure AI Platform:

• שירות ML אוטומטי מבוסס Python
• תרגום מכונה
• יכולות זיהוי אובייקטים, דיבור וטקסט
• תבניות AI ליצירת בוטים

בקר ב-Microsoft Azure →

3. IBM Watson

כלי AI ידוע נוסף לפיתוח תוכנה הוא IBM Watson, המצויד ביכולות AI מתקדמות כולל ממשקי שיחה, APIs ליישומים ניידים, ממשקי שיחה ושירותי NLP. כלי פיתוח התוכנה החזקים של IBM Watson הוטמעו בתעשיות רבות ושונות כמו נפט וגז, מדיה ובידור, שירותים פיננסיים, אינטרנט של הדברים (IoT) ועוד. הפלטפורמה מציעה גם שירותי פיתוח AI שעוזרים למפתחים לבנות אפליקציות עם יכולות AI מאומנות מראש. כמה מתכונותיה האחרות כוללות את Watson Assistant, שניתן לשלב כדי לבנות ממשקי שיחה מונעי AI באפליקציה שלך, ואת שירות ה-NLP שלה בצורת Watson Natural Language Understanding (NLU). להלן כמה מהתכונות העיקריות של IBM Watson:

• פיתוח ופרישה מהירים עבור יישומי AI
• יכולות המרת דיבור לטקסט
• שירותי NLP ו-NLU
• APIs חזקים ליישומים ניידים

בקר ב-IBM Watson →

4. H20

H20 היא פלטפורמת למידת מכונה בקוד פתוח שצוברת פופולריות בהתמדה. זהו כלי פיתוח תוכנה מבוסס AI חזק המציע מגוון רחב של תכונות כמו אלגוריתמי למידת מכונה חכמים, מודלים סטטיסטיים וליניאריים כלליים, מודלי למידה עמוקה ועוד. הכלי תומך גם בביג דאטה, Hadoop, ואשכולות Spark/Kubernetes. H20, שמאפשר לך להשתמש בשפות תכנות כמו R ו-Python כדי לבנות מודלים, משמש לעתים קרובות לניתוח נתונים, זיהוי הונאות, ניהול סיכונים, בריאות דיגיטלית ומודיעין לקוחות. להלן כמה מהתכונות העיקריות של H20:

• כולל פונקציונליות AutoML
• תומך באלגוריתמים רבים כמו מכונות משופרות גרדיאנט, למידה עמוקה, מודלים ליניאריים כלליים וכו’
• פלטפורמה הניתנת להרחבה ליניארית
• פיתוח אפליקציות ניידות באמצעות R, Java ו-Python

בקר ב-H2O →

5. TensorFlow

אף רשימה לכלי פיתוח מבוססי בינה מלאכותית לא תהיה שלמה ללא TensorFlow, שהוא כלי חישובי נומרי וספריית למידת מכונה בקוד פתוח. TensorFlow משמש בעיקר למטרות פיתוח ומחקר, והוא גמיש תוך שהוא מציע כלים וספריות מקיפים שעוזרים להאיץ פיתוח AI. עסקים יכולים להשתמש ב-TensorFlow כדי לפתח ולאמן אפליקציות חכמות מונעות ML ו-AI שמטפלות בפעולות מורכבות כולל תחזיות, ניהול חוזים, פעולות משפטיות, שירות לקוחות ועוד. להלן כמה מהתכונות העיקריות של TensorFlow:

• פריסה חלקה של פתרונות מבוססי AI בניידים, שולחן עבודה, מכשירי קצה וכו’
• סט נרחב של כלים, ספריות ומשאבי קהילה
• ניתוח עמוק, אוטומציה של שירותים, אימון ללא פיקוח וכו’
• מגוון רחב של תכונות ופונקציונליות

בקר ב-TensorFlow →

6. MxNet

MxNet הוא כלי פיתוח תוכנה מבוסס AI מוביל ופופולרי שהוא מסגרת למידה עמוקה המשמשת לעתים קרובות במחקר וייצור. MxNet עוזר לשפר פיתוח AI עם יכולות עיבוד שפה טבעית מתקדמות, והוא מציע מודלי אימון מבוזרים כדי להרחיב יישומי AI. הכלי משמש לעתים קרובות באימון מרובה-GPU ומרובה-מכונות, כמו גם בכתיבת שכבות מותאמות אישית בשפות עיליות. להלן כמה מהתכונות העיקריות של MxNet:

• מסגרת למידה עמוקה בקוד פתוח
• משפר יישומים מבוססי AI עם NLP
• מסגרת הניתנת להרחבה גבוהה
• הגדר, אמן ופרוס רשתות עצביות

בקר ב-MxNet →

7. Edgeverve

חותמת את רשימת 7 כלי הפיתוח מבוססי הבינה המלאכותית הטובים ביותר שלנו היא Xtractedge של Edgeverve, שהיא כלי מצוין נוסף שמאפשר לך לבנות אפליקציות חזקות מונעות AI. אחת היכולות הטובות ביותר שהכלי מציע היא Nia Advanced ML, המציעה מגוון רחב של אלגוריתמי למידת מכונה הפועלים במהירות ובקנה מידה, ועוזרת לבנות מודלי ML בעלי ביצועים גבוהים. הכלי מאפשר לך גם לבנות צ’אטבוטים מונעי AI, כאשר האפליקציה שלך מספקת גישה למאגר הידע הארגוני. האפליקציה יכולה גם לבצע אוטומציה של פעולות עם ממשק שיחה ולשלב נתוני Nia, שהיא פתרון אנליטיקה חזק. להלן כמה מהתכונות העיקריות של Infosys Nia:

• בנה מודלי אימון ML ביעילות
• עיבוד מערכי נתונים גדולים בקנה מידה
• יכולות ניהול נתונים
• צ’אטבוט Nia

בקר ב-

Softwarové aplikace jsou jednou z nejběžnějších činností napříč organizacemi a jejich používání v průběhu let jen roste. Vývoj softwaru je složitý a obtížný úkol, který vyžaduje tvorbu nápadů, definici produktu, kódování, strategické navrhování, hodnocení kvality a další kroky. Pokud se v těchto krocích udělají chyby, může to znamenat, že celý proces musí začít znovu. Kvůli těmto výzvám se mnoho z dnešních nejlepších organizací obrací na umělou inteligenci (AI) a strojové učení (ML), aby dosáhly lepších výsledků. Zde je 7 nejlepších nástrojů pro vývoj softwaru s umělou inteligencí:

1. Google Cloud AI Platform

Na vrcholu našeho seznamu 7 nejlepších nástrojů pro vývoj softwaru s AI je Google Cloud AI Platform, která vám pomůže škálovatelně trénovat modely strojového učení, hostovat natrénovaný model v cloudu a používat model k předpovědím na nových datech. Integrovaný řetězec nástrojů poskytovaný platformou urychluje vývoj a nasazení projektů strojového učení a můžete vytvářet přenosné ML pipeliny s Kubeflow, open-source platformou od Googlu. AI platforma umožňuje nasadit váš projekt strojového učení lokálně nebo v cloudu a nabízí různé možnosti ukládání dat, jako je cloudové úložiště a BigQuery. Další z hlavních nabídek AI Platform jsou předkonfigurované virtuální stroje (VMs), které pomáhají vyvíjet aplikace hlubokého učení, a má také schopnosti zpracování přirozeného jazyka (NLP), které pomáhají určit význam a strukturu textu. Kromě toho můžete používat API platformy pro převod řeči na text a textu na řeč, stejně jako vizuální schopnosti pro extrakci poznatků z obrázků. Zde jsou některé z hlavních funkcí Google Cloud AI Platform:

• Pomáhá s trénováním, analýzou a laděním vašich ML modelů
• Získávání předpovědí, monitorování předpovědí a správa modelů
• Urychluje ML projekty
• ML projekt lokálně nebo v cloudu
• Předkonfigurované virtuální stroje (VMs)

Navštivte Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

Další špičkovou volbou pro nástroje vývoje softwaru s AI je Microsoft Azure AI Platform, která je na vývojovém trhu trendem. Jde o robustní cloudovou platformu, na kterou se spoléhá mnoho organizací. Platforma má mnoho skvělých schopností, jako je rozpoznávání objektů, nemonitorované strojové učení, rozpoznávání řeči a další. Microsoft Azure AI Platform usnadnila organizacím provádění vývoje AI a nabízí různé možnosti přizpůsobení, jako jsou předtrénované AI modely pro specifické domény pro rozpoznávání textu, tváře a řeči. Nabízí také různé schopnosti strojového učení, jako je Azure ML, automatizovaná ML služba založená na Pythonu; Azure Databricks, služba pro velká data založená na Apache Spark; a ONNX, open-source formát modelu a runtime pro ML. Zde jsou některé z hlavních funkcí Microsoft Azure AI Platform:

• Automatizovaná ML služba založená na Pythonu
• Strojový překlad
• Schopnosti rozpoznávání objektů, řeči a textu
• AI šablony pro vytváření botů

Navštivte Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Dalším z nejznámějších AI nástrojů pro vývoj softwaru je IBM Watson, který je vybaven pokročilými AI schopnostmi včetně konverzačních rozhraní, API pro mobilní aplikace, konverzačních rozhraní a služeb NLP. Robustní nástroje pro vývoj softwaru IBM Watson byly nasazeny v mnoha různých odvětvích, jako je ropa a plyn, média a zábava, finanční služby, internet věcí (IoT) a mnoho dalších. Platforma také nabízí služby vývoje AI, které pomáhají vývojářům vytvářet aplikace s předtrénovanými AI schopnostmi. Mezi její další funkce patří Watson Assistant, který lze integrovat pro vytváření konverzačních rozhraní poháněných AI do vaší aplikace, a její služba NLP ve formě Watson Natural Language Understanding (NLU). Zde jsou některé z hlavních funkcí IBM Watson:

• Rychlý vývoj a nasazení pro AI aplikace
• Schopnosti převodu řeči na text
• Služby NLP a NLU
• Výkonná API pro mobilní aplikace

Navštivte IBM Watson →

4. H20

H20 je open-source platforma pro strojové učení, která stále roste na popularitě. Je to výkonný nástroj pro vývoj softwaru s AI, který nabízí širokou škálu funkcí, jako jsou chytré algoritmy strojového učení, statistické a zobecněné lineární modely, modely hlubokého učení a další. Nástroj také podporuje velká data, Hadoop a Spark/Kubernetes clustery. H20, který vám umožňuje používat programovací jazyky jako R a Python k vytváření modelů, se často používá pro analýzu dat, detekci podvodů, řízení rizik, digitální zdravotnictví a zákaznickou inteligenci. Zde jsou některé z hlavních funkcí H20:

• Obsahuje funkci AutoML
• Podporuje mnoho algoritmů, jako jsou gradient boosted machines, hluboké učení, zobecněné lineární modely atd.
• Lineárně škálovatelná platforma
• Vývoj mobilních aplikací pomocí R, Java a Pythonu

Navštivte H2O →

5. TensorFlow

Žádný seznam nástrojů pro vývoj softwaru s AI by nebyl kompletní bez TensorFlow, což je open-source nástroj pro numerické výpočty a knihovna pro strojové učení. TensorFlow se primárně používá pro vývojové a výzkumné účely, je flexibilní a zároveň nabízí komplexní nástroje a knihovny, které pomáhají urychlit vývoj AI. Firmy mohou používat TensorFlow k vývoji a trénování chytrých aplikací poháněných ML a AI, které zvládají složité operace včetně předpovědí, správy smluv, právních operací, zákaznických služeb a dalších. Zde jsou některé z hlavních funkcí TensorFlow:

• Bezproblémové nasazení řešení založených na AI na mobilních zařízeních, desktopu, edge zařízeních atd.
• Rozsáhlá sada nástrojů, knihoven a komunitních zdrojů
• Hluboká analýza, automatizace služeb, netrénované učení atd.
• Široká škála funkcí a možností

Navštivte TensorFlow →

6. MxNet

MxNet je přední a populární nástroj pro vývoj softwaru s AI, což je framework pro hluboké učení často používaný ve výzkumu a produkci. MxNet pomáhá vylepšit vývoj AI pokročilými schopnostmi zpracování přirozeného jazyka a nabízí distribuované trénovací modely pro škálování AI aplikací. Nástroj se často používá při tréninku na více GPU a více strojích, stejně jako při psaní vlastních vrstev ve vysokoúrovňových jazycích. Zde jsou některé z hlavních funkcí MxNet:

• Open-source framework pro hluboké učení
• Vylepšuje aplikace založené na AI pomocí NLP
• Vysoce škálovatelný framework
• Definování, trénování a nasazování neuronových sítí

Navštivte MxNet →

7. Edgeverve

Náš seznam 7 nejlepších nástrojů pro vývoj softwaru s AI uzavírá Xtractedge od Edgeverve, což je další skvělý nástroj, který vám umožňuje vytvářet výkonné aplikace poháněné AI. Jednou z nejlepších schopností, které nástroj nabízí, je Nia Advanced ML, která poskytuje širokou škálu algoritmů strojového učení pracujících rychle a ve velkém měřítku, což pomáhá vytvářet vysoce výkonné ML modely. Nástroj také umožňuje vytvářet chatboty poháněné AI, přičemž vaše aplikace poskytuje přístup k podnikovému úložišti znalostí. Aplikace může také automatizovat akce pomocí konverzačního rozhraní a integrovat data Nia, což je robustní analytické řešení. Zde jsou některé z hlavních funkcí Infosys Nia:

• Efektivní vytváření trénovacích modelů ML
• Zpracování velkých datových sad ve velkém měřítku
• Schopnosti správy dat
• Nia chatbot

Navštivte Edgeverve →

Shrnutí

Závěrem lze říci, že umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) revolucionizují krajinu vývoje softwaru tím, že zvyšují efektivitu, přesnost a schopnosti vývojových nástrojů. Tyto pokročilé technologie zefektivňují složité procesy, jako je tvorba

Η εφαρμογή λογισμικού είναι μία από τις πιο ρουτίνες δραστηριότητες που διασκορπίζονται σε οργανισμούς και η χρήση της έχει μόνο αυξηθεί με τα χρόνια. Η ανάπτυξη λογισμικού είναι μια πολύπλοκη και δύσκολη εργασία, με τη διαδικασία να απαιτεί ιδεοσύλληψη, ορισμό προϊόντος, κωδικοποίηση, στρατηγικό σχεδιασμό, αξιολόγηση ποιότητας και άλλα. Εάν γίνουν λάθη κατά τη διάρκεια αυτών των βημάτων, θα μπορούσε να σημαίνει ότι ολόκληρη η διαδικασία πρέπει να ξεκινήσει εκ νέου. Λόγω αυτών των προκλήσεων, πολλοί από τους καλύτερους σημερινούς οργανισμούς στρέφονται στην τεχνητή νοημοσύνη (AI) και τη μηχανική μάθηση (ML) για να επιτύχουν καλύτερα αποτελέσματα. Εδώ είναι τα 7 καλύτερα εργαλεία ανάπτυξης λογισμικού με τεχνητή νοημοσύνη:

1. Google Cloud AI Platform

Στην κορυφή της λίστας μας με τα 7 καλύτερα εργαλεία ανάπτυξης λογισμικού με τεχνητή νοημοσύνη είναι το Google Cloud AI Platform, το οποίο σας βοηθά να εκπαιδεύσετε τα μοντέλα μηχανικής μάθησής σας σε κλίμακα, να φιλοξενήσετε το εκπαιδευμένο μοντέλο σας στο cloud και να χρησιμοποιήσετε το μοντέλο σας για να κάνετε προβλέψεις για νέα δεδομένα. Η ολοκληρωμένη αλυσίδα εργαλείων που παρέχεται από την πλατφόρμα επιταχύνει την ανάπτυξη και την ανάπτυξη έργων μηχανικής μάθησης και μπορείτε να δημιουργήσετε φορητές αγωγούς ML με το Kubeflow, μια ανοιχτού κώδικα πλατφόρμα από τη Google. Η πλατφόρμα AI σας επιτρέπει να αναπτύξετε το έργο μηχανικής μάθησής σας εσωτερικά ή στο cloud και υπάρχουν διάφορες επιλογές για αποθήκευση δεδομένων, όπως cloud storage και BigQuery. Ένα άλλο από τα κύρια προσφερόμενα της πλατφόρμας AI είναι οι προ-ρυθμισμένες Εικονικές Μηχανές (VMs), οι οποίες βοηθούν στην ανάπτυξη εφαρμογών βαθιάς μάθησης και διαθέτει επίσης δυνατότητες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) που βοηθούν στον προσδιορισμό της σημασίας και της δομής του κειμένου. Εκτός από αυτά, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα APIs της πλατφόρμας για δυνατότητες ομιλίας-σε-κείμενο και κειμένου-σε-ομιλία, καθώς και δυνατότητες όρασης για εξαγωγή πληροφοριών από εικόνες. Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Google Cloud AI Platform:

• Βοηθά στην εκπαίδευση, ανάλυση και ρύθμιση των μοντέλων ML σας
• Λάβετε προβλέψεις, παρακολουθήστε προβλέψεις και διαχειριστείτε τα μοντέλα σας
• Επιταχύνει έργα ML
• Έργο ML εσωτερικά ή στο cloud
• Προ-ρυθμισμένες Εικονικές Μηχανές (VMs)

Επισκεφτείτε το Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

Μια άλλη κορυφαία επιλογή για εργαλεία ανάπτυξης λογισμικού με τεχνητή νοημοσύνη είναι το Microsoft Azure AI Platform, το οποίο τάσσεται στην αγορά ανάπτυξης. Μια ισχυρή πλατφόρμα cloud, υπάρχουν πολλοί οργανισμοί που βασίζονται σε αυτήν. Η πλατφόρμα έχει πολλές μεγάλες δυνατότητες, όπως αναγνώριση αντικειμένων, μη επιβλεπόμενη μηχανική μάθηση, αναγνώριση ομιλίας και άλλα. Το Microsoft Azure AI Platform έχει διευκολύνει τους οργανισμούς να πραγματοποιήσουν ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης και προσφέρει διάφορες επιλογές προσαρμογής όπως προ-εκπαιδευμένα μοντέλα AI για συγκεκριμένο τομέα για αναγνώριση κειμένου, προσώπου και ομιλίας. Προσφέρει επίσης διάφορες δυνατότητες μηχανικής μάθησης όπως το Azure ML, μια αυτοματοποιημένη υπηρεσία ML βασισμένη σε Python. το Azure Databricks, μια υπηρεσία μεγάλων δεδομένων βασισμένη στο Apache Spark. και το ONNX, μια ανοιχτού κώδικα μορφή μοντέλου και χρόνος εκτέλεσης για ML. Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Microsoft Azure AI Platform:

• Αυτοματοποιημένη υπηρεσία ML βασισμένη σε Python
• Μηχανική μετάφραση
• Δυνατότητες αναγνώρισης αντικειμένων, ομιλίας και κειμένου
• Πρότυπα AI για δημιουργία bots

Επισκεφτείτε το Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Ένα άλλο από τα πιο γνωστά εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για ανάπτυξη λογισμικού είναι το IBM Watson, το οποίο είναι εξοπλισμένο με προηγμένες δυνατότητες AI συμπεριλαμβανομένων διεπαφών συνομιλίας, APIs εφαρμογών για κινητά, διεπαφών συνομιλίας και υπηρεσιών NLP. Τα ισχυρά εργαλεία ανάπτυξης λογισμικού του IBM Watson έχουν αναπτυχθεί σε πολλούς διαφορετικούς κλάδους όπως πετρέλαιο και φυσικό αέριο, μέσα και ψυχαγωγία, χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες, Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT) και πολλά άλλα. Η πλατφόρμα προσφέρει επίσης υπηρεσίες ανάπτυξης AI που βοηθούν τους προγραμματιστές να δημιουργήσουν εφαρμογές με προ-εκπαιδευμένες δυνατότητες AI. Μερικά από τα άλλα χαρακτηριστικά της περιλαμβάνουν τον Watson Assistant, ο οποίος μπορεί να ενσωματωθεί για να δημιουργήσει διεπαφές συνομιλίας με τεχνητή νοημοσύνη στην εφαρμογή σας και την υπηρεσία NLP της με τη μορφή Watson Natural Language Understanding (NLU). Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του IBM Watson:

• Γρήγορη ανάπτυξη και ανάπτυξη για εφαρμογές AI
• Δυνατότητες ομιλίας-σε-κείμενο
• Υπηρεσίες NLP και NLU
• Ισχυρά APIs εφαρμογών για κινητά

Επισκεφτείτε το IBM Watson →

4. H20

Το H20 είναι μια πλατφόρμα μηχανικής μάθησης ανοιχτού κώδικα που έχει σταθερά αυξηθεί σε δημοτικότητα. Είναι ένα ισχυρό εργαλείο ανάπτυξης λογισμικού με τεχνητή νοημοσύνη που προσφέρει ένα ευρύ φάσμα χαρακτηριστικών όπως έξυπνοι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης, στατιστικά και γενικευμένα γραμμικά μοντέλα, μοντέλα βαθιάς μάθησης και άλλα. Το εργαλείο υποστηρίζει επίσης μεγάλα δεδομένα, Hadoop και συστάδες Spark/Kubernetes. Το H20, το οποίο σας επιτρέπει να χρησιμοποιείτε γλώσσες προγραμματισμού όπως R και Python για να δημιουργήσετε μοντέλα, χρησιμοποιείται συχνά για ανάλυση δεδομένων, ανίχνευση απάτης, διαχείριση κινδύνου, ψηφιακή υγεία και πληροφόρηση πελατών. Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του H20:

• Περιλαμβάνει λειτουργικότητα AutoML
• Υποστηρίζει πολλούς αλγόριθμους όπως gradient boosted machines, βαθιά μάθηση, γενικευμένα γραμμικά μοντέλα κ.λπ.
• Γραμμικά επεκτάσιμη πλατφόρμα
• Αναπτύξτε εφαρμογές για κινητά χρησιμοποιώντας R, Java και Python

Επισκεφτείτε το H2O →

5. TensorFlow

Καμία λίστα για εργαλεία ανάπτυξης λογισμικού με τεχνητή νοημοσύνη δεν θα ήταν πλήρης χωρίς το TensorFlow, το οποίο είναι ένα ανοιχτού κώδικα εργαλείο αριθμητικών υπολογισμών και βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης. Το TensorFlow χρησιμοποιείται κυρίως για σκοπούς ανάπτυξης και έρευνας και είναι ευέλικτο ενώ προσφέρει ολοκληρωμένα εργαλεία και βιβλιοθήκες που βοηθούν στην επιτάχυνση της ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης. Οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για να αναπτύξουν και να εκπαιδεύσουν έξυπνες εφαρμογές με τεχνητή νοημοσύνη και τεχνητή νοημοσύνη που χειρίζονται πολύπλοκες λειτουργίες, συμπεριλαμβανομένης της πρόβλεψης, της διαχείρισης συμβάσεων, των νομικών λειτουργιών, των υπηρεσιών πελατών και άλλα. Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του TensorFlow:

• Ανάπτυξη λύσεων βασισμένων σε τεχνητή νοημοσύνη απρόσκοπτα σε κινητά, επιτραπέζιους υπολογιστές, συσκευές edge κ.λπ. </li
  

सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन संगठनों में सबसे आम गतिविधियों में से एक है, और पिछले कुछ वर्षों में इसके उपयोग में केवल वृद्धि हुई है। सॉफ़्टवेयर का विकास एक जटिल और कठिन कार्य है, जिसमें प्रक्रिया के लिए विचार-मंथन, उत्पाद परिभाषा, कोडिंग, रणनीतिक डिजाइनिंग, गुणवत्ता मूल्यांकन और बहुत कुछ की आवश्यकता होती है। यदि इन चरणों के दौरान कोई गलती हो जाती है, तो इसका मतलब यह हो सकता है कि पूरी प्रक्रिया को फिर से शुरू करने की आवश्यकता है। इन चुनौतियों के कारण, आज के कई शीर्ष संगठन बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) का सहारा लेते हैं। यहां 7 सर्वश्रेष्ठ AI सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट टूल्स दिए गए हैं:

1. Google Cloud AI Platform

7 सर्वश्रेष्ठ AI सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट टूल्स की हमारी सूची में सबसे ऊपर Google Cloud AI Platform है, जो आपको बड़े पैमाने पर अपने मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने, क्लाउड में अपने प्रशिक्षित मॉडल को होस्ट करने और नए डेटा के बारे में भविष्यवाणियां करने के लिए अपने मॉडल का उपयोग करने में मदद करता है। प्लेटफ़ॉर्म द्वारा प्रदान की गई एकीकृत टूलचेन मशीन लर्निंग परियोजनाओं के विकास और तैनाती को तेज करती है, और आप Kubeflow के साथ पोर्टेबल ML पाइपलाइन बना सकते हैं, जो Google का एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म है। AI प्लेटफ़ॉर्म आपको अपनी मशीन लर्निंग परियोजना को ऑन-प्रिमाइसेस या क्लाउड में तैनात करने में सक्षम बनाता है, और डेटा संग्रहीत करने के लिए क्लाउड स्टोरेज और BigQuery जैसे विभिन्न विकल्प हैं। AI प्लेटफ़ॉर्म की एक अन्य मुख्य पेशकश पूर्व-कॉन्फ़िगर वर्चुअल मशीनें (VMs) हैं, जो डीप लर्निंग एप्लिकेशन विकसित करने में मदद करती हैं, और इसमें नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) क्षमताएं भी हैं जो पाठ का अर्थ और संरचना निर्धारित करने में मदद करती हैं। इनके अलावा, आप स्पीच-टू-टेक्स्ट और टेक्स्ट-टू-स्पीच क्षमताओं के साथ-साथ छवियों से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए विज़न क्षमताओं के लिए प्लेटफ़ॉर्म के APIs का उपयोग कर सकते हैं। Google Cloud AI प्लेटफ़ॉर्म की कुछ मुख्य विशेषताएं यहां दी गई हैं:

• आपके ML मॉडल को प्रशिक्षित, विश्लेषण और ट्यून करने में मदद करता है
• भविष्यवाणियां प्राप्त करें, भविष्यवाणियों की निगरानी करें और अपने मॉडल प्रबंधित करें
• ML परियोजनाओं को तेज करता है
• ऑन-प्रिमाइसेस या क्लाउड में ML परियोजना
• पूर्व-कॉन्फ़िगर वर्चुअल मशीनें (VMs)

Google Cloud पर जाएं →

2. Microsoft Azure AI Platform

AI सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट टूल्स के लिए एक अन्य शीर्ष विकल्प Microsoft Azure AI Platform है, जो विकास बाजार में ट्रेंड कर रहा है। एक मजबूत क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म होने के नाते, कई संगठन इस पर निर्भर हैं। प्लेटफ़ॉर्म में ऑब्जेक्ट रिकग्निशन, अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग, स्पीच रिकग्निशन और बहुत कुछ जैसी कई शानदार क्षमताएं हैं। Microsoft Azure AI Platform ने संगठनों के लिए AI विकास करना आसान बना दिया है, और यह टेक्स्ट, फेस और स्पीच रिकग्निशन के लिए डोमेन-विशिष्ट पूर्व-प्रशिक्षित AI मॉडल जैसे विभिन्न अनुकूलन विकल्प प्रदान करता है। यह Azure ML (एक Python-आधारित स्वचालित ML सेवा), Azure Databricks (एक Apache Spark-आधारित बिग डेटा सेवा), और ONNX (ML के लिए एक ओपन-सोर्स मॉडल फॉर्मेट और रनटाइम) जैसी विभिन्न मशीन लर्निंग क्षमताएं भी प्रदान करता है। Microsoft Azure AI Platform की कुछ मुख्य विशेषताएं यहां दी गई हैं:

• Python-आधारित स्वचालित ML सेवा
• मशीन अनुवाद
• ऑब्जेक्ट, स्पीच और टेक्स्ट रिकग्निशन क्षमताएं
• बॉट बनाने के लिए AI टेम्प्लेट

Microsoft Azure पर जाएं →

3. IBM Watson

सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट के लिए सबसे प्रसिद्ध AI टूल्स में से एक और है IBM Watson, जो कन्वर्सेशन इंटरफेस, मोबाइल ऐप APIs, कन्वर्सेशन इंटरफेस और NLP सेवाओं सहित उन्नत AI क्षमताओं से लैस है। IBM Watson के मजबूत सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट टूल्स को तेल और गैस, मीडिया और मनोरंजन, वित्तीय सेवाएं, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) और बहुत कुछ जैसे कई अलग-अलग उद्योगों में तैनात किया गया है। प्लेटफ़ॉर्म AI डेवलपमेंट सेवाएं भी प्रदान करता है जो डेवलपर्स को पूर्व-प्रशिक्षित AI क्षमताओं वाले ऐप्स बनाने में मदद करती हैं। इसकी कुछ अन्य विशेषताओं में Watson Assistant शामिल है, जिसे आपके ऐप में AI-पावर्ड कन्वर्सेशनल इंटरफेस बनाने के लिए एकीकृत किया जा सकता है, और Watson Natural Language Understanding (NLU) के रूप में इसकी NLP सेवा शामिल है। IBM Watson की कुछ मुख्य विशेषताएं यहां दी गई हैं:

• AI एप्लिकेशन के लिए त्वरित विकास और तैनाती
• स्पीच-टू-टेक्स्ट क्षमताएं
• NLP और NLU सेवाएं
• शक्तिशाली मोबाइल ऐप APIs

IBM Watson पर जाएं →

4. H20

H20 एक ओपन-सोर्स, मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म है जो लगातार लोकप्रियता बढ़ा रहा है। यह एक शक्तिशाली AI सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट टूल है जो स्मार्ट मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, सांख्यिकीय और सामान्यीकृत रैखिक मॉडल, डीप लर्निंग मॉडल और बहुत कुछ जैसी विस्तृत श्रृंखला की सुविधाएं प्रदान करता है। यह टूल बिग डेटा, Hadoop, और Spark/Kubernetes क्लस्टर का भी समर्थन करता है। H20, जो आपको मॉडल बनाने के लिए R और Python जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करने की अनुमति देता है, का उपयोग अक्सर डेटा विश्लेषण, धोखाधड़ी का पता लगाने, जोखिम प्रबंधन, डिजिटल स्वास्थ्य सेवा और ग्राहक बुद्धिमत्ता के लिए किया जाता है। H20 की कुछ मुख्य विशेषताएं यहां दी गई हैं:

• AutoML कार्यक्षमता शामिल है
• ग्रेडिएंट बूस्टेड मशीन, डीप लर्निंग, सामान्यीकृत रैखिक मॉडल आदि जैसे कई एल्गोरिदम का समर्थन करता है
• रैखिक रूप से स्केलेबल प्लेटफ़ॉर्म
• R, Java, और Python का उपयोग करके मोबाइल ऐप्स विकसित करें

H2O पर जाएं →

5. TensorFlow

AI सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट टूल्स की कोई भी सूची TensorFlow के बिना पूरी नहीं होगी, जो एक ओपन-सोर्स, संख्यात्मक कम्प्यूटेशनल टूल और मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है। TensorFlow मुख्य रूप से विकास और शोध उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाता है, और यह लचीला होने के साथ-साथ व्यापक टूल और लाइब्रेरी प्रदान करता है जो AI विकास को तेज करने में मदद करते हैं। व्यवसाय जटिल संचालन जैसे पूर्वानुमान, अनुबंध प्रबंधन, कानूनी संचालन, ग्राहक सेवाएं आदि को संभालने वाले स्मार्ट ML और AI-पावर्ड एप्लिकेशन विकसित करने और प्रशिक्षित करने के लिए TensorFlow का उपयोग कर सकते हैं। TensorFlow की कुछ मुख्य विशेषताएं यहां दी गई हैं:</span

Software application is one of the most routine activities spread across organizations, and its use has only increased over the years. The development of software is a complex and difficult task, with the process requiring ideation, product definition, coding, strategic designing, quality assessment, and more. If there are any mistakes made during these steps, it could mean the entire process needs to be restarted. 

Because of these challenges, many of today’s best organizations turn to artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to achieve better outcomes. 

Here are the 7 best AI software development tools: 

1. Google Cloud AI Platform

Topping our list of 7 best AI software development tools is the Google Cloud AI Platform, which helps you train your machine learning models at scale, host your trained model in the cloud, and use your model to make predictions about new data. 

The integrated toolchain provided by the platform expedites the development and deployment of machine learning projects, and you can build portable ML pipelines with Kubeflow, an open-source platform from Google. The AI platform enables you to deploy your machine learning project both on-premise or in the cloud, and there are various options to store data, such as cloud storage and BigQuery. 

Another one of the main offerings of AI Platform is pre-configured Virtual Machines (VMs), which help develop deep learning applications, and it also has natural language processing (NLP) capabilities that help determine the meaning and structure of text. Besides these, you can use the platform’s APIs for speech-to-text and text-to-speech capabilities, as well as vision capabilities to extract insights from images.

Here are some of the main features of the Google Cloud AI Platform: 

• Helps in training, analyzing, and tuning your ML models
• Get predictions, monitor predictions, and manage your models
• Expedites ML projects
• ML project on-premise or in the cloud
• Pre-configured Virtual Machines (VMs)

Visit Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

Another top option for AI software development tools is the Microsoft Azure AI Platform, which has been trending in the development market. A robust cloud platform, there are many organizations that rely on it. The platform has many great capabilities, such as object recognition, unsupervised machine learning, speech recognition, and more. 

The Microsoft Azure AI Platform has made it easier for organizations to carry out AI development, and it offers various customization options like domain-specific pre-trained AI models for text, face, and speech recognition. It also offers various machine learning capabilities like Azure ML, a Python-based automated ML service; Azure Databricks, an Apache Spark-based big data service; and ONNX, an open-source model format and runtime for ML.

Here are some of the main features of the Microsoft Azure AI Platform:

• Python-based automated ML service
• Machine translation
• Object, speech, and text recognition capabilities
• AI templates for creating bots

Visit Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Another one of the most well-known AI tools for software development is IBM Watson, which is equipped with advanced AI capabilities including conversation interfaces, mobile app APIs, conversation interfaces, and NLP services. 

IBM Watson’s robust software development tools have been deployed throughout many different industries like oil and gas, media and entertainment, financial services, Internet of Things (IoT), and much more. 

The platform also offers AI development services that help developers build apps with pre-trained AI capabilities. Some of its other features include Watson Assistant, which can be integrated to build AI-powered conversational interfaces into your app, and its NLP service in the form of Watson Natural Language Understanding (NLU). 

Here are some of the main features of IBM Watson: 

• Quick development and deployment for AI applications
• Speech-to-text capabilities
• NLP and NLU services
• Powerful mobile app APIs

Visit IBM Watson →

4. H20

H20 is an open-source, machine learning platform that has been steadily rising in popularity. It is a powerful AI software development tool that offers a wide range of features like smart machine learning algorithms, statistical and generalized linear models, deep learning models, and more. The tool also supports big data, Hadoop, and Spark/Kubernetes clusters. 

H20, which allows you to use programming languages like R and Python to build models, is often used for data analysis, fraud detection, risk management, digital healthcare, and customer intelligence. 

Here are some of the main features of H20: 

• Includes AutoML functionality
• Supports many algorithms like gradient boosted machines, deep learning, generalized linear models, etc. 
• Linearly scalable platform
• Develop mobile apps using R, Java, and Python

Visit H2O →

5. TensorFlow

No list for AI software development tools would be complete without TensorFlow, which is an open-source, numeric computational tool and machine learning library. TensorFlow is primarily used for development and research purposes, and it is flexible while offering comprehensive tools and libraries that help accelerate AI development. 

Businesses can use TensorFlow to develop and train smart ML and AI-powered applications that handle complex operations including forecasting, contract management, legal operations, customer services, and more. 

Here are some of the main features of TensorFlow: 

• Seamlessly deploy AI-based solutions on mobiles, desktop, edge devices, etc. 
• Extensive set of tools, libraries, and community resources
• Deep analytics, service automation, unsupervised training, etc. 
• Wide range of features and functionalities 

Visit TensorFlow →

6. MxNet

MxNet is a leading and popular AI software development tool that is a deep learning framework often used in research and production. MxNet helps enhance AI development with advanced natural language processing capabilities, and it offers distributed training models to scale AI applications. 

The tool is often used in Multi-GPU and multi-machine training, as well as in writing custom layers in high-level languages. 

Here are some of the main features of MxNet:

• Open-source deep learning framework
• Enhances AI-based applications with NLP
• Highly scalable framework
• Define, train, and deploy neural networks

Visit MxNet →

7. Edgeverve

Closing out our list of 7 best AI software development tools is Xtractedge by Edgeverve, which is another great tool that enables you to build powerful AI-powered apps. One of the best capabilities offered by the tool is Nia Advanced ML, which offers a wide range of machine learning algorithms that operate at speed and scale, helping build high-performing ML models. 

The tool also enables you to build AI-powered chatbots, with your app providing access to the enterprise knowledge repository. The app can also automate actions with a conversational interface and integrate Nia data, which is a robust analytics solution. 

Here are some of the main features of Infosys Nia: 

• Effectively build ML training models
• Process large data sets at scale
• Data management capabilities 
• Nia chatbot

Visit Edgeverve →

Summary

In conclusion, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are revolutionizing the software development landscape by enhancing the efficiency, accuracy, and capabilities of development tools. These advanced technologies streamline complex processes such as ideation, coding, and quality assessment, significantly reducing the potential for errors and increasing overall productivity.

AI-powered tools offer a range of functionalities, from natural language processing (NLP) and deep learning to automated machine learning (AutoML) and pre-trained models, catering to various industry needs. They facilitate the development of robust applications, support data analysis, improve decision-making, and enable the creation of intelligent, scalable solutions.

As organizations increasingly adopt AI and ML tools, they gain a competitive edge through improved efficiency, reduced development time, and enhanced software capabilities. The tools highlighted in this article represent some of the best available, each offering unique features and benefits that cater to diverse development needs. Embracing these technologies will undoubtedly continue to drive innovation and excellence in software development.

Aplikasi perangkat lunak adalah salah satu aktivitas rutin yang paling tersebar di berbagai organisasi, dan penggunaannya hanya meningkat selama bertahun-tahun. Pengembangan perangkat lunak adalah tugas yang kompleks dan sulit, dengan proses yang memerlukan ideasi, definisi produk, pengkodean, desain strategis, penilaian kualitas, dan lainnya. Jika ada kesalahan yang dibuat selama langkah-langkah ini, itu bisa berarti seluruh proses perlu dimulai ulang. Karena tantangan-tantangan ini, banyak organisasi terbaik saat ini beralih ke kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk mencapai hasil yang lebih baik. Berikut adalah 7 alat pengembangan perangkat lunak AI terbaik:

1. Google Cloud AI Platform

Yang menempati puncak daftar 7 alat pengembangan perangkat lunak AI terbaik kami adalah Google Cloud AI Platform, yang membantu Anda melatih model pembelajaran mesin Anda dalam skala besar, menghosting model terlatih Anda di cloud, dan menggunakan model Anda untuk membuat prediksi tentang data baru. Rantai alat terintegrasi yang disediakan oleh platform mempercepat pengembangan dan penyebaran proyek pembelajaran mesin, dan Anda dapat membangun pipa ML yang portabel dengan Kubeflow, platform sumber terbuka dari Google. Platform AI memungkinkan Anda untuk menyebarkan proyek pembelajaran mesin Anda baik di lokasi (on-premise) maupun di cloud, dan ada berbagai opsi untuk menyimpan data, seperti cloud storage dan BigQuery. Salah satu penawaran utama lainnya dari AI Platform adalah Mesin Virtual (VM) yang telah dikonfigurasi sebelumnya, yang membantu mengembangkan aplikasi pembelajaran mendalam (deep learning), dan juga memiliki kemampuan pemrosesan bahasa alami (NLP) yang membantu menentukan makna dan struktur teks. Selain ini, Anda dapat menggunakan API platform untuk kemampuan ucapan-ke-teks dan teks-ke-ucapan, serta kemampuan penglihatan (vision) untuk mengekstrak wawasan dari gambar. Berikut adalah beberapa fitur utama Google Cloud AI Platform:

• Membantu dalam melatih, menganalisis, dan menyetel model ML Anda
• Dapatkan prediksi, pantau prediksi, dan kelola model Anda
• Mempercepat proyek ML
• Proyek ML di lokasi (on-premise) atau di cloud
• Mesin Virtual (VM) yang telah dikonfigurasi sebelumnya

Kunjungi Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

Pilihan top lainnya untuk alat pengembangan perangkat lunak AI adalah Microsoft Azure AI Platform, yang telah menjadi tren di pasar pengembangan. Sebagai platform cloud yang tangguh, banyak organisasi yang mengandalkannya. Platform ini memiliki banyak kemampuan hebat, seperti pengenalan objek, pembelajaran mesin tanpa pengawasan (unsupervised), pengenalan ucapan, dan lainnya. Microsoft Azure AI Platform telah mempermudah organisasi untuk melakukan pengembangan AI, dan menawarkan berbagai opsi kustomisasi seperti model AI yang telah dilatih sebelumnya untuk domain tertentu untuk pengenalan teks, wajah, dan ucapan. Platform ini juga menawarkan berbagai kemampuan pembelajaran mesin seperti Azure ML, layanan ML otomatis berbasis Python; Azure Databricks, layanan big data berbasis Apache Spark; dan ONNX, format model sumber terbuka dan runtime untuk ML. Berikut adalah beberapa fitur utama Microsoft Azure AI Platform:

• Layanan ML otomatis berbasis Python
• Terjemahan mesin
• Kemampuan pengenalan objek, ucapan, dan teks
• Template AI untuk membuat bot

Kunjungi Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Salah satu alat AI paling terkenal lainnya untuk pengembangan perangkat lunak adalah IBM Watson, yang dilengkapi dengan kemampuan AI canggih termasuk antarmuka percakapan, API aplikasi seluler, antarmuka percakapan, dan layanan NLP. Alat pengembangan perangkat lunak IBM Watson yang tangguh telah diterapkan di berbagai industri seperti minyak dan gas, media dan hiburan, layanan keuangan, Internet of Things (IoT), dan banyak lagi. Platform ini juga menawarkan layanan pengembangan AI yang membantu pengembang membangun aplikasi dengan kemampuan AI yang telah dilatih sebelumnya. Beberapa fitur lainnya termasuk Watson Assistant, yang dapat diintegrasikan untuk membangun antarmuka percakapan bertenaga AI ke dalam aplikasi Anda, dan layanan NLP-nya dalam bentuk Watson Natural Language Understanding (NLU). Berikut adalah beberapa fitur utama IBM Watson:

• Pengembangan dan penyebaran cepat untuk aplikasi AI
• Kemampuan ucapan-ke-teks
• Layanan NLP dan NLU
• API aplikasi seluler yang kuat

Kunjungi IBM Watson →

4. H20

H20 adalah platform pembelajaran mesin sumber terbuka yang popularitasnya terus meningkat. Ini adalah alat pengembangan perangkat lunak AI yang kuat yang menawarkan berbagai fitur seperti algoritma pembelajaran mesin cerdas, model statistik dan linear umum, model pembelajaran mendalam (deep learning), dan lainnya. Alat ini juga mendukung big data, Hadoop, dan kluster Spark/Kubernetes. H20, yang memungkinkan Anda menggunakan bahasa pemrograman seperti R dan Python untuk membangun model, sering digunakan untuk analisis data, deteksi penipuan, manajemen risiko, perawatan kesehatan digital, dan intelijen pelanggan. Berikut adalah beberapa fitur utama H20:

• Mencakup fungsionalitas AutoML
• Mendukung banyak algoritma seperti gradient boosted machines, deep learning, generalized linear models, dll.
• Platform yang dapat diskalakan secara linear
• Kembangkan aplikasi seluler menggunakan R, Java, dan Python

Kunjungi H2O →

5. TensorFlow

Tidak ada daftar alat pengembangan perangkat lunak AI yang lengkap tanpa TensorFlow, yang merupakan alat komputasi numerik sumber terbuka dan pustaka pembelajaran mesin. TensorFlow terutama digunakan untuk tujuan pengembangan dan penelitian, dan fleksibel sambil menawarkan alat dan pustaka komprehensif yang membantu mempercepat pengembangan AI. Bisnis dapat menggunakan TensorFlow untuk mengembangkan dan melatih aplikasi cerdas bertenaga ML dan AI yang menangani operasi kompleks termasuk peramalan, manajemen kontrak, operasi hukum, layanan pelanggan, dan lainnya. Berikut adalah beberapa fitur utama TensorFlow:

• Sebarkan solusi berbasis AI dengan mulus di ponsel, desktop, perangkat edge, dll.
• Kumpulan alat, pustaka, dan sumber daya komunitas yang luas
• Analisis mendalam, otomatisasi layanan, pelatihan tanpa pengawasan, dll.
• Beragam fitur dan fungsionalitas

Kunjungi TensorFlow →

6. MxNet

MxNet adalah alat pengembangan perangkat lunak AI terkemuka dan populer yang merupakan kerangka kerja pembelajaran mendalam (deep learning) yang sering digunakan dalam penelitian dan produksi. MxNet membantu meningkatkan pengembangan AI dengan kemampuan pemrosesan bahasa alami yang canggih, dan menawarkan model pelatihan terdistribusi untuk menskalakan aplikasi AI. Alat ini sering digunakan dalam pelatihan Multi-GPU dan multi-mesin, serta dalam menulis lapisan kustom dalam bahasa tingkat tinggi. Berikut adalah beberapa fitur utama MxNet:

• Kerangka kerja pembelajaran mendalam (deep learning) sumber terbuka
• Meningkatkan aplikasi berbasis AI dengan NLP
• Kerangka kerja yang sangat dapat diskalakan
• Definisikan, latih, dan sebarkan jaringan saraf (neural networks)

Kunjungi MxNet →

7. Edgeverve

Menutup daftar 7 alat pengembangan perangkat lunak AI terbaik kami adalah Xtractedge oleh Edgeverve, yang merupakan alat hebat lainnya yang memungkinkan Anda membangun aplikasi bertenaga AI yang kuat. Salah satu kemampuan terbaik yang ditawarkan oleh alat ini adalah Nia Advanced ML, yang menawarkan berbagai algoritma pembelajaran mesin yang beroperasi dengan kecepatan dan skala, membantu membangun model ML berkinerja tinggi. Alat ini juga memungkinkan Anda membangun chatbot bertenaga AI, dengan aplikasi Anda memberikan akses ke repositori pengetahuan perusahaan. Aplikasi juga dapat mengotomatiskan tindakan dengan antarmuka percakapan dan mengintegrasikan data Nia, yang merupakan solusi analitik yang tangguh. Berikut adalah beberapa fitur utama Infosys Nia:

• Bangun model pelatihan ML secara efektif
• Proses kumpulan data besar dalam skala
• Kemampuan manajemen data
• Chatbot Nia

Kunjungi Edgeverve →

Ringkasan

Kesimpulannya, kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) merevolusi lanskap pengembangan perangkat lunak dengan meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kemampuan alat pengembangan. Teknologi canggih ini merampingkan proses kompleks seperti ideasi, pengkodean, dan penilaian kualitas, secara signifikan mengurangi potensi kesalahan dan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan. Alat bertenaga AI menawarkan berbagai fungsionalitas, dari pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran mendalam (deep learning) hingga pembelajaran mesin otomatis (AutoML) dan model yang telah dilatih sebelumnya, melayani berbagai kebutuhan industri. Alat-alat ini memfasilitasi pengembangan aplikasi yang tangguh, mendukung analisis data, meningkatkan pengambilan keputusan, dan memungkinkan pembuatan solusi cerdas yang dapat diskalakan. Seiring organisasi semakin banyak mengadopsi alat AI dan ML, mereka mendapatkan keunggulan kompetitif melalui peningkatan efisiensi, pengurangan waktu pengembangan, dan peningkatan kemampuan perangkat lunak. Alat-alat yang disorot dalam artikel ini mewakili beberapa yang terbaik yang tersedia, masing-masing menawarkan fitur dan manfaat unik yang melayani kebutuhan pengembangan yang beragam. Menerima teknologi ini tidak diragukan lagi akan terus mendorong inovasi dan keunggulan dalam pengembangan perangkat lunak.

Ứng dụng phần mềm là một trong những hoạt động thường xuyên nhất trải rộng khắp các tổ chức, và việc sử dụng nó chỉ ngày càng tăng qua các năm. Việc phát triển phần mềm là một nhiệm vụ phức tạp và khó khăn, với quy trình đòi hỏi ý tưởng, định nghĩa sản phẩm, viết mã, thiết kế chiến lược, đánh giá chất lượng và hơn thế nữa. Nếu có bất kỳ sai sót nào xảy ra trong các bước này, điều đó có thể đồng nghĩa với việc toàn bộ quy trình cần phải bắt đầu lại. Vì những thách thức này, nhiều tổ chức hàng đầu ngày nay chuyển sang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) để đạt được kết quả tốt hơn. Dưới đây là 7 công cụ phát triển phần mềm AI tốt nhất:

1. Google Cloud AI Platform

Đứng đầu danh sách 7 công cụ phát triển phần mềm AI tốt nhất của chúng tôi là Google Cloud AI Platform, giúp bạn đào tạo các mô hình học máy của mình ở quy mô lớn, lưu trữ mô hình đã được đào tạo trên đám mây và sử dụng mô hình của bạn để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới. Chuỗi công cụ tích hợp được cung cấp bởi nền tảng này đẩy nhanh việc phát triển và triển khai các dự án học máy, và bạn có thể xây dựng các đường ống ML di động với Kubeflow, một nền tảng mã nguồn mở từ Google. Nền tảng AI cho phép bạn triển khai dự án học máy của mình tại chỗ hoặc trên đám mây, và có nhiều tùy chọn để lưu trữ dữ liệu, chẳng hạn như lưu trữ đám mây và BigQuery. Một trong những dịch vụ chính khác của AI Platform là Máy ảo (VM) được cấu hình sẵn, giúp phát triển các ứng dụng học sâu, và nó cũng có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp xác định ý nghĩa và cấu trúc của văn bản. Bên cạnh đó, bạn có thể sử dụng API của nền tảng cho khả năng chuyển giọng nói thành văn bản và văn bản thành giọng nói, cũng như khả năng thị giác để trích xuất thông tin chi tiết từ hình ảnh. Dưới đây là một số tính năng chính của Google Cloud AI Platform:

• Hỗ trợ đào tạo, phân tích và điều chỉnh các mô hình ML của bạn
• Nhận dự đoán, giám sát dự đoán và quản lý các mô hình của bạn
• Đẩy nhanh các dự án ML
• Dự án ML tại chỗ hoặc trên đám mây
• Máy ảo (VM) được cấu hình sẵn

Truy cập Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

Một lựa chọn hàng đầu khác cho các công cụ phát triển phần mềm AI là Microsoft Azure AI Platform, vốn đang là xu hướng trên thị trường phát triển. Là một nền tảng đám mây mạnh mẽ, có nhiều tổ chức phụ thuộc vào nó. Nền tảng này có nhiều khả năng tuyệt vời, chẳng hạn như nhận dạng đối tượng, học máy không giám sát, nhận dạng giọng nói và hơn thế nữa. Microsoft Azure AI Platform đã giúp các tổ chức thực hiện phát triển AI dễ dàng hơn, và nó cung cấp nhiều tùy chọn tùy chỉnh như các mô hình AI được đào tạo trước cho lĩnh vực cụ thể để nhận dạng văn bản, khuôn mặt và giọng nói. Nó cũng cung cấp nhiều khả năng học máy như Azure ML, một dịch vụ ML tự động dựa trên Python; Azure Databricks, một dịch vụ dữ liệu lớn dựa trên Apache Spark; và ONNX, một định dạng mô hình mã nguồn mở và thời gian chạy cho ML. Dưới đây là một số tính năng chính của Microsoft Azure AI Platform:

• Dịch vụ ML tự động dựa trên Python
• Dịch máy
• Khả năng nhận dạng đối tượng, giọng nói và văn bản
• Mẫu AI để tạo bot

Truy cập Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Một trong những công cụ AI nổi tiếng nhất cho phát triển phần mềm là IBM Watson, được trang bị các khả năng AI tiên tiến bao gồm giao diện hội thoại, API ứng dụng di động, giao diện hội thoại và dịch vụ NLP. Các công cụ phát triển phần mềm mạnh mẽ của IBM Watson đã được triển khai trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau như dầu khí, truyền thông và giải trí, dịch vụ tài chính, Internet of Things (IoT) và nhiều hơn nữa. Nền tảng này cũng cung cấp các dịch vụ phát triển AI giúp các nhà phát triển xây dựng ứng dụng với các khả năng AI được đào tạo trước. Một số tính năng khác của nó bao gồm Watson Assistant, có thể được tích hợp để xây dựng giao diện hội thoại chạy bằng AI vào ứng dụng của bạn, và dịch vụ NLP của nó dưới dạng Watson Natural Language Understanding (NLU). Dưới đây là một số tính năng chính của IBM Watson:

• Phát triển và triển khai nhanh chóng cho các ứng dụng AI
• Khả năng chuyển giọng nói thành văn bản
• Dịch vụ NLP và NLU
• API ứng dụng di động mạnh mẽ

Truy cập IBM Watson →

4. H20

H20 là một nền tảng học máy mã nguồn mở đang ngày càng trở nên phổ biến. Đây là một công cụ phát triển phần mềm AI mạnh mẽ cung cấp một loạt các tính năng như thuật toán học máy thông minh, mô hình tuyến tính tổng quát và thống kê, mô hình học sâu và hơn thế nữa. Công cụ này cũng hỗ trợ dữ liệu lớn, Hadoop và các cụm Spark/Kubernetes. H20, cho phép bạn sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R và Python để xây dựng mô hình, thường được sử dụng cho phân tích dữ liệu, phát hiện gian lận, quản lý rủi ro, chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số và thông minh khách hàng. Dưới đây là một số tính năng chính của H20:

• Bao gồm chức năng AutoML
• Hỗ trợ nhiều thuật toán như gradient boosted machines, deep learning, generalized linear models, v.v.
• Nền tảng có thể mở rộng tuyến tính
• Phát triển ứng dụng di động bằng R, Java và Python

Truy cập H2O →

5. TensorFlow

Không có danh sách nào cho các công cụ phát triển phần mềm AI mà lại thiếu TensorFlow, một công cụ tính toán số và thư viện học máy mã nguồn mở. TensorFlow chủ yếu được sử dụng cho mục đích phát triển và nghiên cứu, và nó linh hoạt trong khi cung cấp các công cụ và thư viện toàn diện giúp tăng tốc phát triển AI. Các doanh nghiệp có thể sử dụng TensorFlow để phát triển và đào tạo các ứng dụng thông minh chạy bằng ML và AI xử lý các hoạt động phức tạp bao gồm dự báo, quản lý hợp đồng, hoạt động pháp lý, dịch vụ khách hàng và hơn thế nữa. Dưới đây là một số tính năng chính của TensorFlow:

• Triển khai liền mạch các giải pháp dựa trên AI trên thiết bị di động, máy tính để bàn, thiết bị biên, v.v.
• Bộ công cụ, thư viện và tài nguyên cộng đồng phong phú
• Phân tích sâu, tự động hóa dịch vụ, đào tạo không giám sát, v.v.
• Nhiều tính năng và chức năng

Truy cập TensorFlow →

6. MxNet

MxNet là một công cụ phát triển phần mềm AI hàng đầu và phổ biến, một khuôn khổ học sâu thường được sử dụng trong nghiên cứu và sản xuất. MxNet giúp nâng cao phát triển AI với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, và nó cung cấp các mô hình đào tạo phân tán để mở rộng quy mô các ứng dụng AI. Công cụ này thường được sử dụng trong đào tạo Đa GPU và đa máy, cũng như trong việc viết các lớp tùy chỉnh bằng ngôn ngữ cấp cao. Dưới đây là một số tính năng chính của MxNet:

• Khuôn khổ học sâu mã nguồn mở
• Nâng cao các ứng dụng dựa trên AI với NLP
• Khuôn khổ có khả năng mở rộng cao
• Định nghĩa, đào tạo và triển khai mạng nơ-ron

Truy cập MxNet →

7. Edgeverve

Kết thúc danh sách 7 công cụ phát triển phần mềm AI tốt nhất của chúng tôi là Xtractedge của Edgeverve, một công cụ tuyệt vời khác cho

Aplikacje oprogramowania to jedna z najpowszechniejszych aktywności w organizacjach, a ich wykorzystanie tylko wzrosło na przestrzeni lat. Tworzenie oprogramowania to złożone i trudne zadanie, wymagające procesu obejmującego generowanie pomysłów, definiowanie produktu, kodowanie, strategiczne projektowanie, ocenę jakości i więcej. Jeśli na którymkolwiek z tych etapów zostaną popełnione błędy, może to oznaczać konieczność rozpoczęcia całego procesu od nowa. Ze względu na te wyzwania, wiele z dzisiejszych najlepszych organizacji sięga po sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe (ML), aby osiągać lepsze rezultaty. Oto 7 najlepszych narzędzi do tworzenia oprogramowania AI:

1. Google Cloud AI Platform

Na szczycie naszej listy 7 najlepszych narzędzi do tworzenia oprogramowania AI znajduje się Google Cloud AI Platform, który pomaga trenować modele uczenia maszynowego na dużą skalę, hostować wytrenowany model w chmurze i używać modelu do przewidywania na podstawie nowych danych. Zintegrowany łańcuch narzędzi dostarczany przez platformę przyspiesza rozwój i wdrażanie projektów uczenia maszynowego, a także umożliwia budowanie przenośnych potoków ML za pomocą Kubeflow, otwartoźródłowej platformy od Google. Platforma AI umożliwia wdrożenie projektu uczenia maszynowego lokalnie lub w chmurze, oferując różne opcje przechowywania danych, takie jak cloud storage i BigQuery. Kolejną z głównych ofert AI Platform są wstępnie skonfigurowane maszyny wirtualne (VMs), które pomagają w tworzeniu aplikacji głębokiego uczenia, a także możliwości przetwarzania języka naturalnego (NLP) pomagające określić znaczenie i strukturę tekstu. Poza tym można korzystać z interfejsów API platformy do zamiany mowy na tekst i tekstu na mowę, a także z możliwości wizyjnych do wyodrębniania informacji z obrazów. Oto niektóre z głównych funkcji Google Cloud AI Platform:

• Pomaga w trenowaniu, analizowaniu i dostrajaniu modeli ML
• Uzyskuj przewidywania, monitoruj je i zarządzaj swoimi modelami
• Przyspiesza projekty ML
• Projekt ML lokalnie lub w chmurze
• Wstępnie skonfigurowane maszyny wirtualne (VMs)

Odwiedź Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

Kolejnym wiodącym wyborem wśród narzędzi do tworzenia oprogramowania AI jest Microsoft Azure AI Platform, który zyskuje popularność na rynku rozwoju. Jako solidna platforma chmurowa, wiele organizacji na niej polega. Platforma oferuje wiele doskonałych możliwości, takich jak rozpoznawanie obiektów, nienadzorowane uczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy i więcej. Microsoft Azure AI Platform ułatwił organizacjom prowadzenie rozwoju AI i oferuje różne opcje dostosowywania, takie jak wstępnie wytrenowane modele AI dla konkretnych dziedzin do rozpoznawania tekstu, twarzy i mowy. Oferuje również różne możliwości uczenia maszynowego, takie jak Azure ML, zautomatyzowana usługa ML oparta na Pythonie; Azure Databricks, usługa big data oparta na Apache Spark; oraz ONNX, otwartoźródłowy format modelu i środowisko uruchomieniowe dla ML. Oto niektóre z głównych funkcji Microsoft Azure AI Platform:

• Zautomatyzowana usługa ML oparta na Pythonie
• Tłumaczenie maszynowe
• Możliwości rozpoznawania obiektów, mowy i tekstu
• Szablony AI do tworzenia botów

Odwiedź Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Kolejnym z najbardziej znanych narzędzi AI do tworzenia oprogramowania jest IBM Watson, wyposażony w zaawansowane możliwości AI, w tym interfejsy konwersacyjne, interfejsy API aplikacji mobilnych, interfejsy konwersacyjne i usługi NLP. Solidne narzędzia programistyczne IBM Watson zostały wdrożone w wielu różnych branżach, takich jak ropa i gaz, media i rozrywka, usługi finansowe, Internet rzeczy (IoT) i wiele innych. Platforma oferuje również usługi rozwoju AI, które pomagają programistom budować aplikacje z wstępnie wytrenowanymi możliwościami AI. Do innych jej funkcji należy Watson Assistant, który można zintegrować, aby wbudować w aplikację interfejsy konwersacyjne napędzane AI, oraz jej usługa NLP w postaci Watson Natural Language Understanding (NLU). Oto niektóre z głównych funkcji IBM Watson:

• Szybki rozwój i wdrażanie aplikacji AI
• Możliwości zamiany mowy na tekst
• Usługi NLP i NLU
• Potężne interfejsy API aplikacji mobilnych

Odwiedź IBM Watson →

4. H20

H20 to otwartoźródłowa platforma uczenia maszynowego, która stale zyskuje na popularności. Jest to potężne narzędzie do tworzenia oprogramowania AI, oferujące szeroki zakres funkcji, takich jak inteligentne algorytmy uczenia maszynowego, modele statystyczne i uogólnione modele liniowe, modele głębokiego uczenia i więcej. Narzędzie obsługuje również big data oraz klastry Hadoop i Spark/Kubernetes. H20, które pozwala na używanie języków programowania takich jak R i Python do budowania modeli, jest często wykorzystywane do analizy danych, wykrywania oszustw, zarządzania ryzykiem, cyfrowej opieki zdrowotnej i analizy klientów. Oto niektóre z głównych funkcji H20:

• Zawiera funkcjonalność AutoML
• Obsługuje wiele algorytmów, takich jak gradient boosted machines, deep learning, generalized linear models itp.
• Liniowo skalowalna platforma
• Twórz aplikacje mobilne za pomocą R, Java i Python

Odwiedź H2O →

5. TensorFlow

Żadna lista narzędzi do tworzenia oprogramowania AI nie byłaby kompletna bez TensorFlow, który jest otwartoźródłowym narzędziem do obliczeń numerycznych i biblioteką uczenia maszynowego. TensorFlow jest używany głównie do celów rozwojowych i badawczych, jest elastyczny i oferuje kompleksowe narzędzia i biblioteki, które pomagają przyspieszyć rozwój AI. Firmy mogą używać TensorFlow do rozwijania i trenowania inteligentnych aplikacji napędzanych ML i AI, które obsługują złożone operacje, w tym prognozowanie, zarządzanie umowami, operacje prawne, obsługę klienta i więcej. Oto niektóre z głównych funkcji TensorFlow:

• Bezproblemowe wdrażanie rozwiązań opartych na AI na urządzeniach mobilnych, komputerach stacjonarnych, urządzeniach brzegowych itp.
• Obszerny zestaw narzędzi, bibliotek i zasobów społeczności
• Głęboka analityka, automatyzacja usług, nienadzorowane trenowanie itp.
• Szeroki zakres funkcji i możliwości

Odwiedź TensorFlow →

6. MxNet

MxNet to wiodące i popularne narzędzie do tworzenia oprogramowania AI, będące frameworkiem głębokiego uczenia, często używanym w badaniach i produkcji. MxNet pomaga usprawnić rozwój AI dzięki zaawansowanym możliwościom przetwarzania języka naturalnego i oferuje rozproszone modele treningowe do skalowania aplikacji AI. Narzędzie jest często używane w treningu wieloprocesorowym (Multi-GPU) i wielomaszynowym, a także do pisania niestandardowych warstw w językach wysokiego poziomu. Oto niektóre z głównych funkcji MxNet:

• Otwartoźródłowy framework głębokiego uczenia
• Wzbogaca aplikacje oparte na AI o NLP
• Wysoce skalowalny framework
• Definiuj, trenuj i wdrażaj sieci neuronowe

Odwiedź MxNet →

7. Edgeverve

Zamykając naszą listę 7 najlepszych narzędzi do tworzenia oprogramowania AI, znajduje się Xtractedge firmy Edgeverve, które jest kolejnym doskonałym narzędziem umożliwiającym budowanie potężnych aplikacji napędzanych AI. Jedną z najlepszych możliwości oferowanych przez to narzędzie jest Nia Advanced ML, oferująca szeroki zakres algorytmów uczenia maszynowego działających z dużą szybkością i skalą, pomagając budować wysokowydajne modele ML. Narzędzie umożliwia również budowanie chatbotów napędzanych AI, z aplikacją zapewniającą dostęp do repozytorium wiedzy przedsiębiorstwa. Aplikacja może również automatyzować działania za pomocą interfejsu konwersacyjnego i integrować dane Nia, które są solidnym rozwiązaniem analitycznym. Oto niektóre z głównych funkcji Infosys Nia:

• Skutecznie buduj modele treningowe ML
• Przetwarzaj duże zbiory danych na dużą skalę
• Możliwości zarządzania danymi
• Chatbot Nia

Odwiedź Edgeverve →

Podsumowanie

Podsumowując, sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) rewolucjonizują krajobraz tworzenia oprogramowania, zwiększając wydajność, dokładność i możliwości narzędzi deweloperskich. Te zaawansowane technologie usprawniają złożone procesy, takie jak generowanie pomysłów, kodowanie i ocena jakości, znacząco redu

Softwaretoepassingen zijn een van de meest routinematige activiteiten die in organisaties voorkomen, en het gebruik ervan is de afgelopen jaren alleen maar toegenomen. De ontwikkeling van software is een complexe en moeilijke taak, waarbij het proces ideevorming, productdefinitie, codering, strategisch ontwerp, kwaliteitsbeoordeling en meer vereist. Als er in deze stappen fouten worden gemaakt, kan dit betekenen dat het hele proces opnieuw moet worden gestart. Vanwege deze uitdagingen wenden veel van ‘s werelds beste organisaties zich tegenwoordig tot kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) om betere resultaten te behalen. Hier zijn de 7 beste AI-softwareontwikkelingstools:

1. Google Cloud AI Platform

Bovenaan onze lijst van 7 beste AI-softwareontwikkelingstools staat het Google Cloud AI Platform, dat je helpt je machine learning-modellen op schaal te trainen, je getrainde model in de cloud te hosten en je model te gebruiken om voorspellingen te doen over nieuwe gegevens. De geïntegreerde toolchain die door het platform wordt geleverd, versnelt de ontwikkeling en implementatie van machine learning-projecten, en je kunt draagbare ML-pipelines bouwen met Kubeflow, een open-source platform van Google. Het AI-platform stelt je in staat je machine learning-project zowel on-premise als in de cloud te implementeren, en er zijn verschillende opties om gegevens op te slaan, zoals cloudopslag en BigQuery. Een ander belangrijk aanbod van AI Platform zijn vooraf geconfigureerde virtuele machines (VM’s), die helpen bij het ontwikkelen van deep learning-toepassingen, en het heeft ook natuurlijke taalverwerking (NLP) mogelijkheden die helpen de betekenis en structuur van tekst te bepalen. Daarnaast kun je de API’s van het platform gebruiken voor spraak-naar-tekst en tekst-naar-spraak mogelijkheden, evenals vision-mogelijkheden om inzichten uit afbeeldingen te halen. Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van het Google Cloud AI Platform:

• Helpt bij het trainen, analyseren en afstemmen van je ML-modellen
• Krijg voorspellingen, monitor voorspellingen en beheer je modellen
• Versnelt ML-projecten
• ML-project on-premise of in de cloud
• Vooraf geconfigureerde virtuele machines (VM’s)

Bezoek Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

Een andere topoptie voor AI-softwareontwikkelingstools is het Microsoft Azure AI Platform, dat een trend is in de ontwikkelingsmarkt. Als een robuust cloudplatform zijn er veel organisaties die erop vertrouwen. Het platform heeft veel geweldige mogelijkheden, zoals objectherkenning, onbewaakt machine learning, spraakherkenning en meer. Het Microsoft Azure AI Platform heeft het voor organisaties gemakkelijker gemaakt om AI-ontwikkeling uit te voeren, en het biedt verschillende aanpassingsopties zoals domeinspecifieke vooraf getrainde AI-modellen voor tekst-, gezichts- en spraakherkenning. Het biedt ook verschillende machine learning-mogelijkheden zoals Azure ML, een op Python gebaseerde geautomatiseerde ML-service; Azure Databricks, een op Apache Spark gebaseerde big data-service; en ONNX, een open-source modelformaat en runtime voor ML. Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van het Microsoft Azure AI Platform:

• Op Python gebaseerde geautomatiseerde ML-service
• Machinale vertaling
• Object-, spraak- en tekstherkenningsmogelijkheden
• AI-sjablonen voor het maken van bots

Bezoek Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Een ander bekend AI-hulpmiddel voor softwareontwikkeling is IBM Watson, dat is uitgerust met geavanceerde AI-mogelijkheden, waaronder conversatie-interfaces, mobiele app-API’s, conversatie-interfaces en NLP-diensten. De robuuste softwareontwikkelingstools van IBM Watson zijn ingezet in veel verschillende industrieën zoals olie en gas, media en entertainment, financiële diensten, Internet of Things (IoT) en nog veel meer. Het platform biedt ook AI-ontwikkeldiensten die ontwikkelaars helpen apps te bouwen met vooraf getrainde AI-mogelijkheden. Enkele van zijn andere kenmerken zijn Watson Assistant, die kan worden geïntegreerd om AI-gestuurde conversatie-interfaces in je app te bouwen, en zijn NLP-dienst in de vorm van Watson Natural Language Understanding (NLU). Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van IBM Watson:

• Snelle ontwikkeling en implementatie voor AI-toepassingen
• Spraak-naar-tekst mogelijkheden
• NLP- en NLU-diensten
• Krachtige mobiele app-API’s

Bezoek IBM Watson →

4. H20

H20 is een open-source machine learning-platform dat gestaag in populariteit stijgt. Het is een krachtige AI-softwareontwikkelingstool die een breed scala aan functies biedt, zoals slimme machine learning-algoritmen, statistische en gegeneraliseerde lineaire modellen, deep learning-modellen en meer. De tool ondersteunt ook big data, Hadoop en Spark/Kubernetes-clusters. H20, waarmee je programmeertalen zoals R en Python kunt gebruiken om modellen te bouwen, wordt vaak gebruikt voor data-analyse, fraudeopsporing, risicobeheer, digitale gezondheidszorg en klantintelligentie. Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van H20:

• Bevat AutoML-functionaliteit
• Ondersteunt veel algoritmen zoals gradient boosted machines, deep learning, gegeneraliseerde lineaire modellen, enz.
• Lineair schaalbaar platform
• Ontwikkel mobiele apps met R, Java en Python

Bezoek H2O →

5. TensorFlow

Geen lijst voor AI-softwareontwikkelingstools zou compleet zijn zonder TensorFlow, een open-source, numerieke computationele tool en machine learning-bibliotheek. TensorFlow wordt voornamelijk gebruikt voor ontwikkelings- en onderzoeksdoeleinden, en het is flexibel terwijl het uitgebreide tools en bibliotheken biedt die de AI-ontwikkeling versnellen. Bedrijven kunnen TensorFlow gebruiken om slimme ML- en AI-gestuurde applicaties te ontwikkelen en te trainen die complexe operaties afhandelen, waaronder forecasting, contractbeheer, juridische operaties, klantenservices en meer. Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van TensorFlow:

• Implementeer naadloos AI-gebaseerde oplossingen op mobiele apparaten, desktops, edge-apparaten, enz.
• Uitgebreide set tools, bibliotheken en communitybronnen
• Diepgaande analyse, service-automatisering, onbewaakte training, enz.
• Breed scala aan functies en functionaliteiten

Bezoek TensorFlow →

6. MxNet

MxNet is een toonaangevende en populaire AI-softwareontwikkelingstool die een deep learning-framework is dat vaak wordt gebruikt in onderzoek en productie. MxNet verbetert de AI-ontwikkeling met geavanceerde natuurlijke taalverwerkingsmogelijkheden, en het biedt gedistribueerde trainingsmodellen om AI-toepassingen te schalen. De tool wordt vaak gebruikt in Multi-GPU- en multi-machine-training, evenals bij het schrijven van aangepaste lagen in hoogwaardige talen. Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van MxNet:

• Open-source deep learning-framework
• Verbetert AI-gebaseerde applicaties met NLP
• Zeer schaalbaar framework
• Definieer, train en implementeer neurale netwerken

Bezoek MxNet →

7. Edgeverve

Onze lijst van 7 beste AI-softwareontwikkelingstools sluiten we af met Xtractedge van Edgeverve, een ander geweldig hulpmiddel waarmee je krachtige AI-gestuurde apps kunt bouwen. Een van de beste mogelijkheden die de tool biedt, is Nia Advanced ML, dat een breed scala aan machine learning-algoritmen biedt die snel en op schaal werken, waardoor hoogwaardige ML-modellen kunnen worden gebouwd. De tool stelt je ook in staat om AI-gestuurde chatbots te bouwen, waarbij je app toegang geeft tot de enterprise kennisrepository. De app kan ook acties automatiseren met een conversatie-interface en Nia-data integreren, een robuuste analytics-oplossing. Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Infosys Nia:

• Effectief ML-trainingsmodellen bouwen
• Verwerk grote datasets op schaal
• Gegevensbeheermogelijkheden
• Nia-chatbot

Bezoek Edgeverve →

Samenvatting

Concluderend, kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) revolutioneren het softwareontwikkelingslandschap door de efficiëntie, nauwkeurigheid en mogelijkheden van ontwikkeltools te verbeteren. Deze geavanceerde technologieën stroomlijnen complexe processen zoals ideevorming, codering en kwaliteitsbeoordeling, waardoor de kans op fouten aanzienlijk wordt verminderd en de algehele productiviteit toeneemt. AI-gestuurde tools bieden een reeks functionaliteiten, van natuurlijke taalverwerking (NLP) en deep learning tot geautomatiseerd machine learning (AutoML) en vooraf getrainde modellen, die voldoen aan verschillende industriebehoeften. Ze vergemakkelijken de ontwikkeling van robuuste applicaties, ondersteunen data-analyse, verbeteren de besluitvorming en maken de creatie van intelligente, schaalbare oplossingen mogelijk. Naarmate organisaties AI- en ML-tools steeds meer omarmen, krijgen ze een concurrentievoordeel door verbeterde efficiëntie, verminderde ontwikkeltijd en verbeterde softwaremogelijkheden. De tools die in dit artikel worden belicht, vertegenwoordigen enkele van de beste die beschikbaar zijn, elk met unieke kenmerken en voordelen die voldoen aan diverse ontwikkelingsbehoeften. Het omarmen van deze technologieën zal ongetwijfeld innovatie en excellentie in softwareontwikkeling blijven stim

การใช้งานซอฟต์แวร์เป็นหนึ่งในกิจกรรมประจำที่แพร่หลายในองค์กรต่างๆ และมีการใช้งานเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ตลอดหลายปีที่ผ่านมา การพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นงานที่ซับซ้อนและยากลำบาก กระบวนการนี้ต้องการการคิดค้นไอเดีย การกำหนดผลิตภัณฑ์ การเขียนโค้ด การออกแบบเชิงกลยุทธ์ การประเมินคุณภาพ และอื่นๆ อีกมากมาย หากเกิดข้อผิดพลาดขึ้นในขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่ง อาจหมายความว่าต้องเริ่มกระบวนการทั้งหมดใหม่ ด้วยความท้าทายเหล่านี้ องค์กรชั้นนำหลายแห่งในปัจจุบันจึงหันไปพึ่งพาปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น นี่คือ 7 เครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ AI ที่ดีที่สุด:

1. Google Cloud AI Platform

อันดับต้นๆ ของรายการเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ AI 7 อันดับที่ดีที่สุดของเราคือ Google Cloud AI Platform ซึ่งช่วยให้คุณฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในระดับขนาดใหญ่ โฮสต์โมเดลที่ฝึกอบรมแล้วบนคลาวด์ และใช้โมเดลของคุณเพื่อทำนายข้อมูลใหม่ โซ่เครื่องมือแบบบูรณาการที่แพลตฟอร์มนี้จัดให้มาช่วยเร่งการพัฒนาและปรับใช้โครงการการเรียนรู้ของเครื่อง และคุณสามารถสร้างไปป์ไลน์ ML ที่พกพาได้ด้วย Kubeflow ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สจาก Google แพลตฟอร์ม AI ช่วยให้คุณสามารถปรับใช้โครงการการเรียนรู้ของเครื่องของคุณได้ทั้งภายในองค์กรหรือบนคลาวด์ และมีตัวเลือกต่างๆ ในการจัดเก็บข้อมูล เช่น คลาวด์สตอเรจและ BigQuery อีกหนึ่งข้อเสนอหลักของ AI Platform คือ Virtual Machines (VMs) ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้า ซึ่งช่วยในการพัฒนาแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก และยังมีความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ช่วยกำหนดความหมายและโครงสร้างของข้อความ นอกจากนี้ คุณยังสามารถใช้ API ของแพลตฟอร์มสำหรับความสามารถในการแปลงคำพูดเป็นข้อความและข้อความเป็นคำพูด รวมถึงความสามารถด้านวิสัยทัศน์เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากภาพได้ นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Google Cloud AI Platform:

• ช่วยในการฝึกอบรม วิเคราะห์ และปรับแต่งโมเดล ML ของคุณ
• รับการทำนาย ตรวจสอบการทำนาย และจัดการโมเดลของคุณ
• เร่งโครงการ ML
• โครงการ ML ภายในองค์กรหรือบนคลาวด์
• Virtual Machines (VMs) ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้า

เยี่ยมชม Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

อีกหนึ่งตัวเลือกชั้นนำสำหรับเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ AI คือ Microsoft Azure AI Platform ซึ่งเป็นที่นิยมในตลาดการพัฒนา แพลตฟอร์มคลาวด์ที่แข็งแกร่งนี้มีองค์กรมากมายที่พึ่งพามัน แพลตฟอร์มนี้มีความสามารถที่ยอดเยี่ยมมากมาย เช่น การจดจำวัตถุ การเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้สอน การจดจำคำพูด และอื่นๆ Microsoft Azure AI Platform ทำให้องค์กรต่างๆ ดำเนินการพัฒนา AI ได้ง่ายขึ้น และยังมีตัวเลือกการปรับแต่งต่างๆ เช่น โมเดล AI ที่ฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าเฉพาะโดเมนสำหรับการจดจำข้อความ ใบหน้า และคำพูด นอกจากนี้ยังมีความสามารถการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ เช่น Azure ML ซึ่งเป็นบริการ ML อัตโนมัติที่ใช้ Python; Azure Databricks ซึ่งเป็นบริการข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้ Apache Spark; และ ONNX ซึ่งเป็นรูปแบบโมเดลโอเพนซอร์สและรันไทม์สำหรับ ML นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Microsoft Azure AI Platform:

• บริการ ML อัตโนมัติที่ใช้ Python
• การแปลภาษาโดยเครื่อง
• ความสามารถในการจดจำวัตถุ คำพูด และข้อความ
• เทมเพลต AI สำหรับสร้างบอท

เยี่ยมชม Microsoft Azure →

3. IBM Watson

อีกหนึ่งเครื่องมือ AI ที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์คือ IBM Watson ซึ่งติดตั้งความสามารถ AI ขั้นสูงรวมถึงอินเทอร์เฟซการสนทนา API แอปมือถือ อินเทอร์เฟซการสนทนา และบริการ NLP เครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ที่แข็งแกร่งของ IBM Watson ได้ถูกนำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย เช่น น้ำมันและก๊าซ สื่อและความบันเทิง บริการทางการเงิน อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) และอื่นๆ อีกมากมาย แพลตฟอร์มนี้ยังให้บริการพัฒนา AI ที่ช่วยให้นักพัฒนาสร้างแอปด้วยความสามารถ AI ที่ฝึกอบรมไว้ล่วงหน้า คุณสมบัติอื่นๆ บางส่วน ได้แก่ Watson Assistant ซึ่งสามารถบูรณาการเพื่อสร้างอินเทอร์เฟซการสนทนาแบบขับเคลื่อนด้วย AI ลงในแอปของคุณ และบริการ NLP ในรูปแบบของ Watson Natural Language Understanding (NLU) นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ IBM Watson:

• การพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI อย่างรวดเร็ว
• ความสามารถในการแปลงคำพูดเป็นข้อความ
• บริการ NLP และ NLU
• API แอปมือถือที่มีประสิทธิภาพ

เยี่ยมชม IBM Watson →

4. H20

H20 เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องโอเพนซอร์สที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง มันเป็นเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ AI ที่ทรงพลังซึ่งมีคุณสมบัติที่หลากหลาย เช่น อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอัจฉริยะ โมเดลเชิงเส้นทั่วไปและทางสถิติ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ เครื่องมือนี้ยังรองรับข้อมูลขนาดใหญ่ Hadoop และคลัสเตอร์ Spark/Kubernetes H20 ซึ่งช่วยให้คุณใช้ภาษาโปรแกรมเช่น R และ Python ในการสร้างโมเดล มักถูกใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การตรวจจับการฉ้อโกง การจัดการความเสี่ยง การดูแลสุขภาพดิจิทัล และความฉลาดของลูกค้า นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ H20:

• รวมฟังก์ชันการทำงาน AutoML
• รองรับอัลกอริธึมมากมาย เช่น gradient boosted machines, deep learning, generalized linear models เป็นต้น
• แพลตฟอร์มที่ปรับขนาดได้เชิงเส้น
• พัฒนาแอปมือถือโดยใช้ R, Java และ Python

เยี่ยมชม H2O →

5. TensorFlow

ไม่มีรายการเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ AI ใดจะสมบูรณ์โดยไม่มี TensorFlow ซึ่งเป็นเครื่องมือคำนวณเชิงตัวเลขโอเพนซอร์สและไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง TensorFlow ถูกใช้หลักสำหรับการพัฒนาและวัตถุประสงค์การวิจัย และมีความยืดหยุ่นในขณะที่เสนอเครื่องมือและไลบรารีที่ครอบคลุมซึ่งช่วยเร่งการพัฒนา AI ธุรกิจสามารถใช้ TensorFlow เพื่อพัฒนาและฝึกอบรมแอปพลิเคชัน ML อัจฉริยะและขับเคลื่อนด้วย AI ที่จัดการการดำเนินการที่ซับซ้อน รวมถึงการพยากรณ์ การจัดการสัญญา การดำเนินการทางกฎหมาย บริการลูกค้า และอื่นๆ นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ TensorFlow:

• ปรับใช้โซลูชันที่ใช้ AI บนมือถือ เดสก์ท็อป อุปกรณ์ Edge ฯลฯ ได้อย่างราบรื่น
• ชุดเครื่องมือ ไลบรารี และทรัพยากรชุมชนที่กว้างขวาง
• การวิเคราะห์เชิงลึก การทำให้บริการเป็นอัตโนมัติ การฝึกอบรมแบบไม่มีผู้สอน ฯลฯ
• คุณสมบัติและฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย

เยี่ยมชม TensorFlow →

6. MxNet

MxNet เป็นเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ AI ที่เป็นผู้นำและเป็นที่นิยม ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่มักใช้ในการวิจัยและการผลิต MxNet ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนา AI ด้วยความสามารถขั้นสูงในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ และเสนอโมเดลการฝึกอบรมแบบกระจายเพื่อปรับขนาดแอปพลิเคชัน AI เครื่องมือนี้มักใช้ในการฝึกอบรมแบบ Multi-GPU และหลายเครื่อง รวมถึงในการเขียนเลเยอร์ที่กำหนดเองในภาษาระดับสูง นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ MxNet:

• เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกโอเพนซอร์ส
• เพิ่มประสิทธิภาพแอปพลิเคชันที่ใช้ AI ด้วย NLP
• เฟรมเวิร์กที่ปรับขนาดได้สูง
• กำหนด ฝึกอบรม และปรับใช้โครงข่ายประสาทเทียม

เยี่ยมชม MxNet →

7. Edgeverve

ปิดท้ายรายการเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ AI 7 อันดับที่ดีที่สุดของเราคือ Xtractedge โดย Edgeverve ซึ่งเป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมที่ช่วยให้คุณสร้างแอปที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ทรงพลัง หนึ่งในความสามารถที่ดีที่สุดที่เครื่องมือนี้เสนอคือ Nia Advanced ML ซึ่งมีอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลายซึ่งทำงานด้วยความเร็วและขนาด ช่วยสร้างโมเดล ML ที่มีประสิทธิภาพสูง เครื่องมือนี้ยังช่วยให้คุณสร้างแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยแอปของคุณให้การเข้าถึงคลังความรู้ขององค์กร แอปยังสามารถทำให้การดำเนินการเป็นอัตโนมัติด้วยอินเทอร์เฟซการสนทนาและบูรณาการข้อมูล Nia ซึ่งเป็นโซลูชันการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่ง นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Infosys Nia:

• สร้างโมเดลการฝึกอบรม ML ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในระดับ
• ความสามารถในการจัดการข้อมูล
• Nia chatbot

เยี่ยมชม Edgeverve →

สรุป

โดยสรุป ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) กำลังปฏิวัติภูมิทัศน์การพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความสามารถของเครื่องมือพัฒนา เทคโนโลยีขั้นสูงเหล่านี้ทำให้กระบวนการที่ซับซ้อน เช่น การคิดค้นไอเดีย การเขียนโค้ด และการประเมินคุณภาพ เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ลดโอกาสเกิดข้อผิดพลาดและเพิ่มผลผลิตโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI นำเสนอฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย ตั้งแต่ <a href="https://www.unite.ai/what-is

Aplicațiile software sunt printre cele mai frecvente activități răspândite în organizații, iar utilizarea lor a crescut doar de-a lungul anilor. Dezvoltarea de software este o sarcină complexă și dificilă, procesul necesitând ideare, definirea produsului, codificare, proiectare strategică, evaluare a calității și multe altele. Dacă se fac greșeli în oricare dintre acești pași, ar putea însemna că întregul proces trebuie reluat. Din cauza acestor provocări, multe dintre cele mai bune organizații de astăzi apelează la inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) pentru a obține rezultate mai bune. Iată cele 7 cele mai bune instrumente de dezvoltare software bazate pe AI:

1. Google Cloud AI Platform

În fruntea listei noastre cu cele 7 cele mai bune instrumente de dezvoltare software bazate pe AI se află Google Cloud AI Platform, care vă ajută să vă antrenați modelele de învățare automată la scară, să găzduiți modelul antrenat în cloud și să utilizați modelul pentru a face predicții despre date noi. Lanțul de instrumente integrat oferit de platformă accelerează dezvoltarea și implementarea proiectelor de învățare automată, iar voi puteți construi pipeline-uri ML portabile cu Kubeflow, o platformă open-source de la Google. Platforma AI vă permite să implementați proiectul de învățare automată atât on-premise, cât și în cloud, și există diverse opțiuni pentru stocarea datelor, cum ar fi cloud storage și BigQuery. O altă ofertă principală a AI Platform sunt Mașinile Virtuale (VM) preconfigurate, care ajută la dezvoltarea aplicațiilor de învățare profundă, și are, de asemenea, capacități de procesare a limbajului natural (NLP) care ajută la determinarea sensului și structurii textului. Pe lângă acestea, puteți utiliza API-urile platformei pentru capacități de conversie vorbire-text și text-vorbire, precum și capacități de viziune pentru a extrage informații din imagini. Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Google Cloud AI Platform:

• Ajută la antrenarea, analizarea și ajustarea modelelor ML
• Obțineți predicții, monitorizați predicțiile și gestionați modelele
• Accelerează proiectele ML
• Proiect ML on-premise sau în cloud
• Mașini Virtuale (VM) preconfigurate

Accesează Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

O altă opțiune de top pentru instrumentele de dezvoltare software bazate pe AI este Microsoft Azure AI Platform, care a fost în tendință pe piața dezvoltării. O platformă cloud robustă, există multe organizații care se bazează pe ea. Platforma are multe capacități excelente, cum ar fi recunoașterea obiectelor, învățarea automată nesupervizată, recunoașterea vocală și multe altele. Microsoft Azure AI Platform a facilitat pentru organizații desfășurarea dezvoltării AI și oferă diverse opțiuni de personalizare, cum ar fi modele AI pre-antrenate specifice domeniului pentru recunoașterea textului, feței și vorbirii. De asemenea, oferă diverse capacități de învățare automată, cum ar fi Azure ML, un serviciu ML automatizat bazat pe Python; Azure Databricks, un serviciu big data bazat pe Apache Spark; și ONNX, un format de model open-source și runtime pentru ML. Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Microsoft Azure AI Platform:

• Serviciu ML automatizat bazat pe Python
• Traducere automată
• Capacități de recunoaștere a obiectelor, vorbirii și textului
• Șabloane AI pentru crearea de roboți

Accesează Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Un altul dintre cele mai cunoscute instrumente AI pentru dezvoltarea software este IBM Watson, care este echipat cu capacități AI avansate, inclusiv interfețe de conversație, API-uri pentru aplicații mobile, interfețe de conversație și servicii NLP. Instrumentele robuste de dezvoltare software ale IBM Watson au fost implementate în multe industrii diferite, cum ar fi petrol și gaze, media și divertisment, servicii financiare, Internetul Lucrurilor (IoT) și multe altele. Platforma oferă, de asemenea, servicii de dezvoltare AI care ajută dezvoltatorii să construiască aplicații cu capacități AI pre-antrenate. Unele dintre celelalte caracteristici includ Watson Assistant, care poate fi integrat pentru a construi interfețe de conversație alimentate de AI în aplicația dvs., și serviciul său NLP sub forma Watson Natural Language Understanding (NLU). Iată câteva dintre principalele caracteristici ale IBM Watson:

• Dezvoltare și implementare rapidă pentru aplicații AI
• Capacități de conversie vorbire-text
• Servicii NLP și NLU
• API-uri puternice pentru aplicații mobile

Accesează IBM Watson →

4. H20

H20 este o platformă open-source de învățare automată care a crescut constant în popularitate. Este un instrument puternic de dezvoltare software bazat pe AI care oferă o gamă largă de caracteristici, cum ar fi algoritmi inteligenți de învățare automată, modele statistice și liniare generalizate, modele de învățare profundă și multe altele. Instrumentul suportă, de asemenea, big data, Hadoop și clustere Spark/Kubernetes. H20, care vă permite să utilizați limbaje de programare precum R și Python pentru a construi modele, este adesea folosit pentru analiza datelor, detectarea fraudelor, managementul riscului, sănătatea digitală și inteligența clienților. Iată câteva dintre principalele caracteristici ale H20:

• Include funcționalitatea AutoML
• Suportă mulți algoritmi, cum ar fi mașini cu gradient boosting, învățare profundă, modele liniare generalizate etc.
• Platformă liniar scalabilă
• Dezvoltați aplicații mobile folosind R, Java și Python

Accesează H2O →

5. TensorFlow

Nicio listă pentru instrumente de dezvoltare software bazate pe AI nu ar fi completă fără TensorFlow, care este un instrument de calcul numeric open-source și o bibliotecă de învățare automată. TensorFlow este utilizat în principal în scopuri de dezvoltare și cercetare și este flexibil, oferind în același timp instrumente și biblioteci cuprinzătoare care ajută la accelerarea dezvoltării AI. Întreprinderile pot folosi TensorFlow pentru a dezvolta și antrena aplicații inteligente bazate pe ML și AI care gestionează operațiuni complexe, inclusiv previziuni, managementul contractelor, operațiuni juridice, servicii pentru clienți și multe altele. Iată câteva dintre principalele caracteristici ale TensorFlow:

• Implementați fără probleme soluții bazate pe AI pe dispozitive mobile, desktop, edge etc.
• Set extins de instrumente, biblioteci și resurse comunitare
• Analiză profundă, automatizare servicii, antrenament nesupervizat etc.
• Gamă largă de caracteristici și funcționalități

Accesează TensorFlow →

6. MxNet

MxNet este un instrument principal și popular de dezvoltare software bazat pe AI, care este un cadru de învățare profundă adesea folosit în cercetare și producție. MxNet ajută la îmbunătățirea dezvoltării AI cu capacități avansate de procesare a limbajului natural și oferă modele de antrenament distribuit pentru a scala aplicațiile AI. Instrumentul este adesea folosit în antrenamentul Multi-GPU și multi-mașină, precum și în scrierea de straturi personalizate în limbaje de nivel înalt. Iată câteva dintre principalele caracteristici ale MxNet:

• Cadru open-source pentru învățare profundă
• Îmbunătățește aplicațiile bazate pe AI cu NLP
• Cadru extrem de scalabil
• Definiți, antrenați și implementați rețele neuronale

Accesează MxNet →

7. Edgeverve

Încheind lista noastră cu cele 7 cele mai bune instrumente de dezvoltare software bazate pe AI este Xtractedge de la Edgeverve, care este un alt instrument excelent care vă permite să construiți aplicații puternice alimentate de AI. Una dintre cele mai bune capacități oferite de instrument este Nia Advanced ML, care oferă o gamă largă de algoritmi de învățare automată care operează cu viteză și scară, ajutând la construirea modelelor ML de înaltă performanță. Instrumentul vă permite, de asemenea, să construiți roboți de conversație alimentați de AI, aplicația dvs. oferind acces la depozitul de cunoștințe al întreprinderii. Aplicația poate automatiza, de asemenea, acțiunile cu o interfață conversațională și poate integra datele Nia, care este o soluție robustă de analiză. Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Infosys Nia:

• Construiți eficient modele de antrenament ML
• Procesați seturi mari de date la scară
• Capacități de gestionare a datelor
• Robot de conversație Nia

<a class="cta

Mjukvaruapplikationer är en av de vanligaste aktiviteterna i organisationer, och deras användning har bara ökat genom åren. Utveckling av mjukvara är en komplex och svår uppgift, där processen kräver idégenerering, produktdefinition, kodning, strategisk design, kvalitetsbedömning och mer. Om det görs misstag under dessa steg kan det innebära att hela processen måste startas om. På grund av dessa utmaningar vänder sig många av dagens bästa organisationer till artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) för att uppnå bättre resultat. Här är de 7 bästa AI-verktygen för mjukvaruutveckling:

1. Google Cloud AI Platform

På toppen av vår lista över de 7 bästa AI-verktygen för mjukvaruutveckling finns Google Cloud AI Platform, som hjälper dig att träna dina maskininlärningsmodeller i stor skala, vara värd för din tränade modell i molnet och använda din modell för att göra förutsägelser om nya data. Den integrerade verktygskedjan som plattformen tillhandahåller påskyndar utveckling och driftsättning av maskininlärningsprojekt, och du kan bygga portabla ML-pipeliner med Kubeflow, en open source-plattform från Google. AI-plattformen gör det möjligt för dig att driftsätta ditt maskininlärningsprojekt lokalt eller i molnet, och det finns olika alternativ för att lagra data, som molnlagring och BigQuery. Ett annat av huvuderbjudandena från AI Platform är förkonfigurerade virtuella maskiner (VMs), som hjälper till att utveckla djupinlärningsapplikationer, och den har också funktioner för naturlig språkbehandling (NLP) som hjälper till att bestämma textens mening och struktur. Utöver detta kan du använda plattformens API:er för tal-till-text och text-till-tal-funktioner, samt vision-funktioner för att extrahera insikter från bilder. Här är några av huvudfunktionerna i Google Cloud AI Platform:

• Hjälper till med att träna, analysera och finjustera dina ML-modeller
• Få förutsägelser, övervaka förutsägelser och hantera dina modeller
• Påskyndar ML-projekt
• ML-projekt lokalt eller i molnet
• Förkonfigurerade virtuella maskiner (VMs)

Besök Google Cloud →

2. Microsoft Azure AI Platform

Ett annat toppalternativ för AI-verktyg för mjukvaruutveckling är Microsoft Azure AI Platform, som har varit trendigt på utvecklingsmarknaden. En robust molnplattform som många organisationer förlitar sig på. Plattformen har många bra funktioner, som objektsigenkänning, oövervakad maskininlärning, taligenkänning och mer. Microsoft Azure AI Platform har gjort det enklare för organisationer att genomföra AI-utveckling, och den erbjuder olika anpassningsalternativ som domänspecifika förtränade AI-modeller för text-, ansikts- och taligenkänning. Den erbjuder också olika maskininlärningsfunktioner som Azure ML, en Python-baserad automatiserad ML-tjänst; Azure Databricks, en Apache Spark-baserad big data-tjänst; och ONNX, ett öppen källkod-modellformat och runtime för ML. Här är några av huvudfunktionerna i Microsoft Azure AI Platform:

• Python-baserad automatiserad ML-tjänst
• Maskinöversättning
• Funktioner för objekts-, tal- och textigenkänning
• AI-mallar för att skapa bottar

Besök Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Ett annat av de mest välkända AI-verktygen för mjukvaruutveckling är IBM Watson, som är utrustad med avancerade AI-funktioner inklusive konversationsgränssnitt, mobilapp-API:er, konversationsgränssnitt och NLP-tjänster. IBM Watsons robusta mjukvaruutvecklingsverktyg har driftsatts inom många olika branscher som olja och gas, media och underhållning, finansiella tjänster, sakernas internet (IoT) och mycket mer. Plattformen erbjuder också AI-utvecklingstjänster som hjälper utvecklare att bygga appar med förtränade AI-funktioner. Några av dess andra funktioner inkluderar Watson Assistant, som kan integreras för att bygga AI-drivna konversationsgränssnitt i din app, och dess NLP-tjänst i form av Watson Natural Language Understanding (NLU). Här är några av huvudfunktionerna i IBM Watson:

• Snabb utveckling och driftsättning för AI-applikationer
• Tal-till-text-funktioner
• NLP- och NLU-tjänster
• Kraftfulla mobilapp-API:er

Besök IBM Watson →

4. H20

H20 är en open source-plattform för maskininlärning som stadigt har ökat i popularitet. Det är ett kraftfullt AI-verktyg för mjukvaruutveckling som erbjuder ett brett utbud av funktioner som smarta maskininlärningsalgoritmer, statistiska och generaliserade linjära modeller, djupinlärningsmodeller och mer. Verktyget stöder också big data, Hadoop och Spark/Kubernetes-kluster. H20, som låter dig använda programmeringsspråk som R och Python för att bygga modeller, används ofta för dataanalys, bedrägeriupptäckt, riskhantering, digital hälsovård och kundintelligens. Här är några av huvudfunktionerna i H20:

• Inkluderar AutoML-funktionalitet
• Stöder många algoritmer som gradient boosted machines, djupinlärning, generaliserade linjära modeller, etc.
• Linjärt skalbara plattform
• Utveckla mobilappar med R, Java och Python

Besök H2O →

5. TensorFlow

Ingen lista för AI-verktyg för mjukvaruutveckling skulle vara komplett utan TensorFlow, som är ett verktyg för numerisk beräkning med öppen källkod och ett bibliotek för maskininlärning. TensorFlow används främst för utvecklings- och forskningsändamål, och det är flexibelt samtidigt som det erbjuder omfattande verktyg och bibliotek som hjälper till att påskynda AI-utveckling. Företag kan använda TensorFlow för att utveckla och träna smarta ML- och AI-drivna applikationer som hanterar komplexa operationer inklusive prognoser, kontraktshantering, juridiska operationer, kundtjänster och mer. Här är några av huvudfunktionerna i TensorFlow:

• Driftsätt sömlöst AI-baserade lösningar på mobiler, skrivbord, edge-enheter, etc.
• Omfattande uppsättning verktyg, bibliotek och community-resurser
• Djupanalys, serviceautomation, oövervakad träning, etc.
• Brett utbud av funktioner och funktionaliteter

Besök TensorFlow →

6. MxNet

MxNet är ett ledande och populärt AI-verktyg för mjukvaruutveckling som är ett ramverk för djupinlärning som ofta används i forskning och produktion. MxNet hjälper till att förbättra AI-utveckling med avancerade funktioner för naturlig språkbehandling, och det erbjuder distribuerade träningsmodeller för att skala AI-applikationer. Verktyget används ofta i Multi-GPU- och multi-maskin-träning, samt för att skriva anpassade lager i högnivåspråk. Här är några av huvudfunktionerna i MxNet:

• Ramverk för djupinlärning med öppen källkod
• Förbättrar AI-baserade applikationer med NLP
• Högt skalbart ramverk
• Definiera, träna och driftsätt neurala nätverk

Besök MxNet →

7. Edgeverve

Vi avslutar vår lista över de 7 bästa AI-verktygen för mjukvaruutveckling med Xtractedge av Edgeverve, vilket är ett annat bra verktyg som gör det möjligt för dig att bygga kraftfulla AI-drivna appar. En av de bästa funktionerna som verktyget erbjuder är Nia Advanced ML, som erbjuder ett brett utbud av maskininlärningsalgoritmer som fungerar med hastighet och skala, vilket hjälper till att bygga högpresterande ML-modeller. Verktyget gör det också möjligt för dig att bygga AI-drivna chattbottar, där din app ger tillgång till företagets kunskapsdatabas. Appen kan också automatisera åtgärder med ett konversationsgränssnitt och integrera Nia-data, vilket är en robust analyslösning. Här är några av huvudfunktionerna i Infosys Nia:

• Bygg effektivt ML-träningsmodeller
• Bearbeta stora datamängder i skala
• Funktioner för datahantering
• Nia-chattbot

Besök Edgeverve →

Sammanfattning

Sammanfattningsvis revolutionerar artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) mjukvaruutvecklingslandskapet genom att förbättra effektiviteten, noggrannheten och kapaciteten hos utvecklingsverktyg. Dessa avancerade tekniker effektiviserar komplexa

Ohjelmistosovellukset ovat yksi organisaatioiden yleisimmistä rutiinitehtävistä, ja niiden käyttö on vain lisääntynyt vuosien varrella. Ohjelmistokehitys on monimutkainen ja vaativa tehtävä, joka vaatii ideointia, tuotteen määrittelyä, koodausta, strategista suunnittelua, laadunarviointia ja paljon muuta. Jos näissä vaiheissa tehdään virheitä, se voi tarkoittaa, että koko prosessi on aloitettava alusta. Näiden haasteiden vuoksi monet nykypäivän parhaista organisaatioista kääntyvät tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) puoleen saavuttaakseen parempia tuloksia. Tässä on 7 parasta tekoälyohjelmistokehitystyökalua:

1. Google Cloud AI Platform

Listamme kärjessä 7 parhaasta tekoälyohjelmistokehitystyökalusta on Google Cloud AI Platform, joka auttaa sinua kouluttamaan koneoppimismallejasi mittakaavassa, isännöimään koulutetun mallisi pilvessä ja käyttämään malliasi tekemään ennusteita uusista tiedoista. Alustan tarjoama integroitu työkaluketju nopeuttaa koneoppimisprojektien kehitystä ja käyttöönottoa, ja voit rakentaa siirrettäviä ML-putkia Kubeflow’n avulla, joka on Googlen avoimen lähdekoodin alusta. AI-alusta mahdollistaa koneoppimisprojektisi käyttöönoton paikallisesti tai pilvessä, ja tiedon tallentamiseen on useita vaihtoehtoja, kuten pilvitallennus ja BigQuery. Toinen AI Platformin päätarjonnista on esikonfiguroidut virtuaalikoneet (VM), jotka auttavat syväoppimissovellusten kehittämisessä, ja sillä on myös luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) kyvykkyyksiä, jotka auttavat määrittämään tekstin merkityksen ja rakenteen. Näiden lisäksi voit käyttää alustan API:ita puheesta tekstiksi ja tekstistä puheeksi -ominaisuuksiin sekä näön kyvykkyyksiin tiedon poimimiseen kuvista. Tässä on joitain Google Cloud AI Platformin pääominaisuuksia:

• Auttaa ML-mallien kouluttamisessa, analysoinnissa ja virittämisessä
• Saa ennusteita, valvo ennusteita ja hallitse mallejasi
• Nopeuttaa ML-projekteja
• ML-projekti paikallisesti tai pilvessä
• Esikonfiguroidut virtuaalikoneet (VM)

Käy Google Cloudissa →

2. Microsoft Azure AI Platform

Toinen huippuvaihtoehto tekoälyohjelmistokehitystyökaluihin on Microsoft Azure AI Platform, joka on ollut trendissä kehitysmarkkinoilla. Vankkana pilvialustana monet organisaatiot luottavat siihen. Alustalla on monia hienoja kyvykkyyksiä, kuten kohteiden tunnistus, ohjaamaton koneoppiminen, puheentunnistus ja paljon muuta. Microsoft Azure AI Platform on helpottanut organisaatioiden tekoälykehitystä, ja se tarjoaa erilaisia mukautusvaihtoehtoja, kuten alakohtaisia esikoulutettuja tekoälymalleja tekstin, kasvojen ja puheen tunnistukseen. Se tarjoaa myös useita koneoppimisen kyvykkyyksiä, kuten Azure ML:n, Python-pohjaisen automatisoitu ML-palvelun; Azure Databricksin, Apache Spark-pohjaisen big data -palvelun; ja ONNX:n, avoimen lähdekoodin mallimuodon ja suoritusajan ML:lle. Tässä on joitain Microsoft Azure AI Platformin pääominaisuuksia:

• Python-pohjainen automatisoitu ML-palvelu
• Konekäännös
• Kohteiden, puheen ja tekstin tunnistuskyvykkyydet
• Tekoälymallipohjia bottien luomiseen

Käy Microsoft Azuressa →

3. IBM Watson

Toinen tunnetuimmista tekoälytyökaluista ohjelmistokehitykseen on IBM Watson, joka on varustettu edistyneillä tekoälykyvykkyyksillä, mukaan lukien keskustelukäyttöliittymät, mobiilisovellus-API:t, keskustelukäyttöliittymät ja NLP-palvelut. IBM Watsonin vankkoja ohjelmistokehitystyökaluja on otettu käyttöön monilla eri aloilla, kuten öljyllä ja kaasulla, mediassa ja viihde-alalla, rahoituspalveluissa, esineiden internetissä (IoT) ja paljon muuta. Alusta tarjoaa myös tekoälykehityspalveluita, jotka auttavat kehittäjiä rakentamaan sovelluksia esikoulutettujen tekoälykyvykkyyksien avulla. Joitain sen muita ominaisuuksia ovat Watson Assistant, joka voidaan integroida rakentamaan tekoälyllä varustettuja keskustelukäyttöliittymiä sovellukseesi, ja sen NLP-palvelu muodossa Watson Natural Language Understanding (NLU). Tässä on joitain IBM Watsonin pääominaisuuksia:

• Nopea kehitys ja käyttöönotto tekoälysovelluksille
• Puheesta tekstiksi -kyvykkyydet
• NLP- ja NLU-palvelut
• Tehokkaat mobiilisovellus-API:t

Käy IBM Watsonissa →

4. H20

H20 on avoimen lähdekoodin koneoppimisalusta, joka on vakaasti noussut suosioon. Se on tehokas tekoälyohjelmistokehitystyökalu, joka tarjoaa laajan valikoiman ominaisuuksia, kuten älykkäitä koneoppimisalgoritmeja, tilastollisia ja yleistettyjä lineaarisia malleja, syväoppimismalleja ja paljon muuta. Työkalu tukee myös big dataa, Hadoopia ja Spark/Kubernetes-klustereita. H20, jonka avulla voit käyttää R- ja Python-ohjelmointikieliä mallien rakentamiseen, käytetään usein data-analyysiin, petosten havaitsemiseen, riskienhallintaan, digitaaliseen terveydenhuoltoon ja asiakastiedon hyödyntämiseen. Tässä on joitain H20:n pääominaisuuksia:

• Sisältää AutoML-toiminnallisuuden
• Tukee monia algoritmeja, kuten gradient boosted machines, syväoppiminen, yleistyneet lineaariset mallit jne.
• Lineaarisesti skaalautuva alusta
• Kehitä mobiilisovelluksia käyttäen R:ää, Javaa ja Pythonia

Käy H2O:ssa →

5. TensorFlow

Mikään lista tekoälyohjelmistokehitystyökaluista ei olisi täydellinen ilman TensorFlowia, joka on avoimen lähdekoodin numeerinen laskentatyökalu ja koneoppimiskirjasto. TensorFlowia käytetään ensisijasti kehitys- ja tutkimustarkoituksiin, ja se on joustava samalla tarjoten kattavia työkaluja ja kirjastoja, jotka auttavat tekoälykehityksen nopeuttamisessa. Yritykset voivat käyttää TensorFlowia kehittääkseen ja kouluttaakseen älykkäitä ML- ja tekoälyllä varustettuja sovelluksia, jotka käsittelevät monimutkaisia toimintoja, mukaan lukien ennustaminen, sopimusten hallinta, oikeudelliset toiminnot, asiakaspalvelut ja paljon muuta. Tässä on joitain TensorFlown pääominaisuuksia:

• Käytä tekoälypohjaisia ratkaisuja saumattomasti mobiileissa, työpöydällä, reunalaitteissa jne.
• Laaja valikoima työkaluja, kirjastoja ja yhteisöresursseja
• Syväanalyysi, palveluautomaatio, ohjaamaton koulutus jne.
• Laaja valikoima ominaisuuksia ja toiminnallisuuksia

Käy TensorFlowissa →

6. MxNet

MxNet on johtava ja suosittu tekoälyohjelmistokehitystyökalu, joka on syväoppimiskehys, jota käytetään usein tutkimuksessa ja tuotannossa. MxNet auttaa tehostamaan tekoälykehitystä edistyneillä luonnollisen kielen käsittelyn kyvykkyyksillä, ja se tarjoaa hajautettuja koulutusmalleja tekoälysovellusten skaalauttamiseen. Työkalua käytetään usein monen GPU:n ja monen koneen koulutuksessa sekä mukautettujen kerrosten kirjoittamisessa korkean tason kielillä. Tässä on joitain MxNetin pääominaisuuksia:

• Avoimen lähdekoodin syväoppimiskehys
• Tehostaa tekoälypohjaisia sovelluksia NLP:llä
• Erittäin skaalautuva kehys
• Määritä, kouluta ja ota käyttöön neuroverkkoja

Käy MxNetissä →

7. Edgeverve

Listamme 7 parhaasta tekoälyohjelmistokehitystyökalusta päättää Edgeverven Xtractedge, joka on toinen hieno työkalu, jonka avulla voit rakentaa tehokkaita tekoälyllä varustettuja sovelluksia. Yksi työkalun tarjoamista parhaista kyvykkyyksistä on Nia Advanced ML, joka tarjoaa laajan valikoiman koneoppimisalgoritmeja, jotka toimivat nopeasti ja mittakaavassa, auttaen rakentamaan suorituskykyisiä ML-malleja. Työkalu mahdollistaa myös tekoälyllä varustettujen chatbotien rakentamisen, ja sovelluksesi tarjoaa pääsyn yrityksen tietorepositorioon. Sovellus voi myös automatisoida toimintoja keskustelukäyttö