7 beste AI-softwareontwikkelingstools

Softwaretoepassing is een van de meest routinematige activiteiten verspreid over organisaties en het gebruik ervan is in de loop der 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 tijdens deze stappen fouten worden gemaakt, kan dit betekenen dat het hele proces opnieuw moet worden gestart. 

Vanwege deze uitdagingen wenden veel van de beste organisaties van vandaag zich tot kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) om betere resultaten te bereiken. 

Dit zijn de 7 beste AI-softwareontwikkelingstools: 

1. Google Cloud AI-platform

Bovenaan onze lijst met 7 beste AI-softwareontwikkelingstools staat het Google Cloud AI-platform, waarmee u uw machine learning-modellen op schaal kunt trainen, uw getrainde model in de cloud kunt hosten en uw model kunt gebruiken om voorspellingen te doen over nieuwe gegevens. 

De geïntegreerde toolchain die door het platform wordt geboden, versnelt de ontwikkeling en implementatie van machine learning-projecten, en u kunt draagbare ML-pijplijnen bouwen met Kubeflow, een open-sourceplatform van Google. Met het AI-platform kunt u uw machine learning-project zowel on-premise als in de cloud implementeren en zijn er 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-applicaties, en het heeft ook mogelijkheden voor natuurlijke taalverwerking (NLP) die helpen de betekenis en structuur van tekst te bepalen. Daarnaast kunt u de API's van het platform gebruiken voor spraak-naar-tekst- en tekst-naar-spraak-mogelijkheden, evenals visuele 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 uw ML-modellen
• Ontvang voorspellingen, controleer voorspellingen en beheer uw 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 trending is in de ontwikkelingsmarkt. Een robuust cloudplatform, er zijn veel organisaties die erop vertrouwen. Het platform heeft veel geweldige mogelijkheden, zoals objectherkenning, machine learning zonder toezicht, spraakherkenning en meer. 

Het Microsoft Azure AI-platform heeft het voor organisaties eenvoudiger gemaakt om AI-ontwikkeling uit te voeren en biedt verschillende aanpassingsmogelijkheden, zoals domeinspecifieke vooraf getrainde AI-modellen voor tekst-, gezichts- en spraakherkenning. Het biedt ook verschillende mogelijkheden voor machine learning, 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 modelindeling en runtime voor ML.

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van het Microsoft Azure AI-platform:

• Op Python gebaseerde geautomatiseerde ML-service
• Machine vertaling
• Mogelijkheden voor object-, spraak- en tekstherkenning
• AI-sjablonen voor het maken van bots

Bezoek Microsoft Azure →

3. IBM Watson

Een andere bekende AI-tool voor softwareontwikkeling is IBM Watson, dat is uitgerust met geavanceerde AI-mogelijkheden, waaronder conversatie-interfaces, API's voor mobiele apps, conversatie-interfaces en NLP-services. 

De robuuste tools voor softwareontwikkeling van IBM Watson zijn in veel verschillende sectoren ingezet, zoals olie en gas, media en entertainment, financiële dienstverlening, Internet of Things (IoT) en nog veel meer. 

Het platform biedt ook AI-ontwikkelingsservices die ontwikkelaars helpen apps te bouwen met vooraf getrainde AI-mogelijkheden. Enkele van de andere functies zijn Watson Assistant, die kan worden geïntegreerd om door AI aangedreven conversatie-interfaces in uw app te bouwen, en de NLP-service 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 API's voor mobiele apps

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 algoritmen voor machine learning, statistische en gegeneraliseerde lineaire modellen, deep learning-modellen en meer. De tool ondersteunt ook big data-, Hadoop- en Spark/Kubernetes-clusters. 

H20, waarmee u programmeertalen zoals R en Python kunt gebruiken om modellen te bouwen, wordt vaak gebruikt voor data-analyse, fraudedetectie, risicobeheer, digitale gezondheidszorg en klantinformatie. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van H20: 

• Inclusief AutoML-functionaliteit
• Ondersteunt veel algoritmen zoals machines met gradiëntversterking, diep leren, gegeneraliseerde lineaire modellen, enz. 
• Lineair schaalbaar platform
• Ontwikkel mobiele apps met behulp van R, Java en Python

Bezoek H2O →

5. TensorFlow

Geen lijst met 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, is flexibel en biedt uitgebreide tools en bibliotheken die de ontwikkeling van AI helpen versnellen. 

Bedrijven kunnen TensorFlow gebruiken om slimme ML- en AI-aangedreven applicaties te ontwikkelen en te trainen die complexe operaties afhandelen, waaronder prognoses, contractbeheer, juridische operaties, klantenservice en meer. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van TensorFlow: 

• Implementeer naadloos op AI gebaseerde oplossingen op mobiele telefoons, desktops, edge-apparaten, enz. 
• Uitgebreide set tools, bibliotheken en gemeenschapsbronnen
• Diepgaande analyses, serviceautomatisering, training zonder toezicht, 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 helpt de ontwikkeling van AI te verbeteren met geavanceerde mogelijkheden voor natuurlijke taalverwerking en biedt gedistribueerde trainingsmodellen om AI-toepassingen te schalen. 

De tool wordt vaak gebruikt bij multi-GPU- en multimachine-trainingen, maar ook bij het schrijven van aangepaste lagen in talen van hoog niveau. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van MxNet:

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

Bezoek MxNet →

7. Randverve

Als afsluiting van onze lijst met de zeven beste AI-softwareontwikkelingstools is Xtractedge van Edgeverve een geweldig hulpmiddel waarmee je krachtige, door AI aangedreven apps kunt bouwen. Een van de beste mogelijkheden van de tool is Nia Advanced ML, dat een breed scala aan machine learning-algoritmen biedt die snel en schaalbaar werken en helpen bij het bouwen van goed presterende ML-modellen. 

Met de tool kun je ook AI-gestuurde chatbots bouwen, waarbij je app toegang geeft tot de enterprise knowledge repository. De app kan ook acties automatiseren met een gespreksinterface en Nia-gegevens integreren, wat een robuuste analyseoplossing is. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Infosys Nia: 

• Bouw effectief ML-trainingsmodellen
• Verwerk grote datasets op schaal
• Mogelijkheden voor gegevensbeheer 
• Nia-chatbot

Bezoek Edgeverve →

Samenvatting

Kortom, kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) zorgen voor een revolutie in het softwareontwikkelingslandschap door de efficiëntie, nauwkeurigheid en mogelijkheden van ontwikkelingstools 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 wordt verhoogd.

AI-aangedreven tools bieden een scala aan functionaliteiten, van natuurlijke taalverwerking (NLP) en diepgaand leren tot geautomatiseerde machine learning (AutoML) en vooraf getrainde modellen, die tegemoetkomen aan verschillende behoeften van de industrie. Ze faciliteren de ontwikkeling van robuuste applicaties, ondersteunen data-analyse, verbeteren de besluitvorming en maken de creatie van intelligente, schaalbare oplossingen mogelijk.

Naarmate organisaties steeds meer AI- en ML-tools adopteren, verwerven ze een concurrentievoordeel door verbeterde efficiëntie, kortere ontwikkeltijd en verbeterde softwaremogelijkheden. De tools die in dit artikel worden benadrukt, vertegenwoordigen enkele van de beste die beschikbaar zijn, en bieden elk unieke functies en voordelen die tegemoetkomen aan diverse ontwikkelingsbehoeften. Het omarmen van deze technologieën zal ongetwijfeld de innovatie en excellentie in softwareontwikkeling blijven stimuleren.