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소프트웨어 애플리케이션은 대부분의 조직에서 수행되는 가장 일반적인 활동 중 하나이며, 그 사용은 시간이 지남에 따라 증가했다. 소프트웨어 개발은 아이디어, 제품 정의, 코딩, 전략적 설계, 품질 평가 등이 필요한 복잡하고 어려운 작업이다. 이러한 단계에서 오류가 발생하면 전체 프로세스를 다시 시작해야 할 수 있다.
이러한 도전 과제로 인해 오늘날 많은 최고의 조직이 더好的 결과를 얻기 위해 인공 지능(AI)와 기계 학습(ML)을 사용한다.
여기에는 7개의 최고의 AI 소프트웨어 개발 도구가 있다:
1. Google Cloud AI 플랫폼
우리의 7개의 최고의 AI 소프트웨어 개발 도구 목록에서 첫 번째는 Google Cloud AI 플랫폼으로, 대규모에서 기계 학습 모델을 훈련하고, 클라우드에서 훈련된 모델을 호스팅하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 만들 수 있다.
플랫폼에서 제공하는 통합 도구 체인은 기계 학습 프로젝트의 개발 및 배포를 가속화하며, Google의 오픈 소스 플랫폼인 Kubeflow를 사용하여 이동 가능한 ML 파이프라인을 구축할 수 있다. AI 플랫폼을 사용하면 기계 학습 프로젝트를 온프레미스 또는 클라우드에서 배포할 수 있으며, 클라우드 스토리지 및 BigQuery와 같은 다양한 데이터 저장 옵션이 있다.
AI 플랫폼의 또 다른 주요 기능은 딥 러닝 애플리케이션 개발을 도와주는 사전 구성된 가상 머신(VM)이며, 텍스트의 의미와 구조를 결정하는 자연어 처리(NLP) 기능도 있다. 또한 플랫폼의 API를 사용하여 음성-텍스트 및 텍스트-음성 기능과 비전 기능을 사용하여 이미지에서 정보를 추출할 수 있다.
Google Cloud AI 플랫폼의 주요 기능은 다음과 같다:
- ML 모델을 훈련, 분석, 조정하는 데 도움
- 예측, 예측 모니터링, 모델 관리
- ML 프로젝트 가속
- ML 프로젝트 온프레미스 또는 클라우드
- 사전 구성된 가상 머신(VM)
2. Microsoft Azure AI 플랫폼
AI 소프트웨어 개발 도구의 또 다른 최상단 옵션은 Microsoft Azure AI 플랫폼으로, 개발 시장에서 트렌드를 보이고 있다. 강력한 클라우드 플랫폼으로, 많은 조직이 이를 사용한다. 플랫폼에는 객체 인식, 비지도 기계 학습, 음성 인식 등 다양한 기능이 있다.
Microsoft Azure AI 플랫폼은 조직이 AI 개발을 수행하기 쉽게 만들었으며, 텍스트, 얼굴, 음성 인식과 같은 도메인별 사전 훈련된 AI 모델과 같은 다양한 사용자 정의 옵션을 제공한다. 또한 Python 기반 자동화된 ML 서비스인 Azure ML, Apache Spark 기반의 빅데이터 서비스인 Azure Databricks, ML 모델 형식 및 런타임인 ONNX와 같은 다양한 기계 학습 기능을 제공한다.
Microsoft Azure AI 플랫폼의 주요 기능은 다음과 같다:
- Python 기반 자동화된 ML 서비스
- 기계 번역
- 객체, 음성, 텍스트 인식 기능
- 봇 생성을 위한 AI 템플릿
3. IBM 왓슨
소프트웨어 개발을 위한 가장 잘 알려진 AI 도구 중 하나는 IBM 왓슨으로, 대화 인터페이스, 모바일 앱 API, 대화 인터페이스, NLP 서비스와 같은 고급 AI 기능을備하고 있다.
IBM 왓슨의 강력한 소프트웨어 개발 도구는石油 및 가스, 미디어 및 엔터테인먼트, 금융 서비스, 사물 인터넷(IoT) 등 다양한 산업에 배포되었다.
플랫폼은 또한 사전 훈련된 AI 기능을備한 앱을 개발하는 데 도움을 주는 AI 개발 서비스를 제공한다. 다른 기능으로는 앱에 AI 기반 대화 인터페이스를 구축하는 데 사용할 수 있는 왓슨 어시스턴트와 왓슨 자연어 이해(NLU)와 같은 NLP 서비스가 있다.
IBM 왓슨의 주요 기능은 다음과 같다:
- AI 애플리케이션 개발 및 배포 가속
- 음성-텍스트 기능
- NLP 및 NLU 서비스
- 강력한 모바일 앱 API
4. H2O
H2O는 인기 있는 오픈 소스 기계 학습 플랫폼으로, 다양한 기능을 제공한다. 스마트 기계 학습 알고리즘, 통계 및 일반화된 선형 모델, 딥 러닝 모델 등이 있으며, 빅데이터, 하둡, 스파크/쿠버네티스 클러스터를 지원한다.
H2O는 R 및 Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 모델을 구축할 수 있으며, 데이터 분석, 사기 탐지, 위험 관리, 디지털 헬스케어, 고객 지능 등에 사용된다.
H2O의 주요 기능은 다음과 같다:
- AutoML 기능 포함
- 그라디언트 부스팅 기계, 딥 러닝, 일반화된 선형 모델 등 다양한 알고리즘 지원
- 선형적으로 확장 가능한 플랫폼
- R, Java, Python을 사용하여 모바일 앱 개발
5. TensorFlow
AI 소프트웨어 개발 도구 목록에는 TensorFlow가 포함되어야 한다. TensorFlow는 오픈 소스 숫자 계산 도구이자 기계 학습 라이브러리이다. TensorFlow는 주로 개발 및 연구 목적으로 사용되며, 유연하고 전체적인 도구 및 라이브러리를 제공하여 AI 개발을 가속화한다.
기업은 TensorFlow를 사용하여 예측, 계약 관리, 법률 업무, 고객 서비스 등과 같은 복잡한 작업을 처리하는智能한 ML 및 AI 기반 애플리케이션을 개발 및 훈련할 수 있다.
TensorFlow의 주요 기능은 다음과 같다:
- 모바일, 데스크톱, 에지 디바이스 등에서 AI 기반 솔루션을 무결하게 배포
- 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스의 광범위한 세트
- 깊은 분석, 서비스 자동화, 비지도 학습 등
- 다양한 기능 및 기능
6. MxNet
MxNet은 리더이자 인기 있는 AI 소프트웨어 개발 도구로, 딥 러닝 프레임워크이며 연구 및 프로덕션에서 자주 사용된다. MxNet은 자연어 처리 기능을 통해 AI 개발을 강화하며, AI 애플리케이션을 확장하는 분산 훈련 모델을 제공한다.
도구는 멀티 GPU 및 멀티 머신 훈련과 고급 언어로 사용자 정의 레이어를 작성하는 데 사용된다.
MxNet의 주요 기능은 다음과 같다:
- 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크
- NLP로 AI 기반 애플리케이션 강화
- 고도로 확장 가능한 프레임워크
- 신경망 정의, 훈련, 배포
7. Edgeverve
7개의 최고의 AI 소프트웨어 개발 도구 목록을 마무리하는 것은 Edgeverve의 Xtractedge로, 강력한 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 또 다른 훌륭한 도구이다. 도구에서 제공하는 주요 기능 중 하나는 Nia Advanced ML로, 대규모에서 작동하는 다양한 기계 학습 알고리즘을 제공하여 고성능 ML 모델을 구축하는 데 도움을 준다.
도구를 사용하여 AI 기반 채팅봇을 구축할 수 있으며, 앱은 기업 지식 저장소를 제공할 수 있다. 앱은 또한 대화형 인터페이스를 통해 작업을 자동화하고 Nia 데이터와 같은 강력한 분석 솔루션을 통합할 수 있다.
Infosys Nia의 주요 기능은 다음과 같다:
- ML 훈련 모델 구축
- 대규모 데이터 세트 처리
- 데이터 관리 기능
- Nia 채팅봇
요약
결론적으로, 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)은 소프트웨어 개발을 더욱 효율적이고 정확하고 강력하게 만들면서 소프트웨어 개발의 풍경을 혁신하고 있다. 이러한 고급 기술은 아이디어, 코딩, 품질 평가와 같은 복잡한 프로세스를 간소화하여 오류의 가능성을 크게 줄이고 전체 생산성을 향상한다.
AI 기반 도구는 자연어 처리(NLP) 및 딥 러닝, 자동화된 기계 학습(AutoML), 사전 훈련된 모델 등 다양한 기능을 제공하여 다양한 산업의 요구를 충족한다. 강력한 애플리케이션 개발을 지원하고 데이터 분석을 개선하며 의사 결정과 지능형 확장 가능한 솔루션의 생성을 가능하게 한다.
조직이 AI 및 ML 도구를 더 많이 채택함에 따라 효율성이 향상되고 개발 시간이 줄어들고 소프트웨어 기능이 향상되는 경쟁 우위를 얻을 수 있다. 이 문서에서 강조된 도구는 각기 고유한 기능과 이점을 제공하며 다양한 개발 요구에 부응한다. 이러한 기술을 채택하면 소프트웨어 개발의 혁신과 우수성을 계속해서 추진할 수 있을 것이다.
