Best av
7 beste AI-programvareutviklingsverktøy
Programvareapplikasjon er en av de mest rutinemessige aktivitetene spredt på tvers av organisasjoner, og bruken har bare økt med årene. Utvikling av programvare er en kompleks og vanskelig oppgave, med prosessen som krever ideer, produktdefinisjon, koding, strategisk design, kvalitetsvurdering og mer. Hvis det er gjort noen feil under disse trinnene, kan det bety at hele prosessen må startes på nytt.
På grunn av disse utfordringene tyr mange av dagens beste organisasjoner til kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) for å oppnå bedre resultater.
Her er de 7 beste AI-programvareutviklingsverktøyene:
1. Google Cloud AI-plattform
På toppen av listen vår over 7 beste AI-programvareutviklingsverktøy er Google Cloud AI Platform, som hjelper deg med å trene maskinlæringsmodellene dine i stor skala, være vert for den trente modellen din i skyen og bruke modellen din til å lage spådommer om nye data.
Den integrerte verktøykjeden fra plattformen fremskynder utviklingen og distribusjonen av maskinlæringsprosjekter, og du kan bygge bærbare ML-pipelines med Kubeflow, en åpen kildekode-plattform fra Google. AI-plattformen lar deg distribuere maskinlæringsprosjektet ditt både på stedet eller i skyen, og det finnes ulike alternativer for å lagre data, for eksempel skylagring og BigQuery.
Et annet av hovedtilbudene til AI Platform er forhåndskonfigurerte virtuelle maskiner (VM), som hjelper til med å utvikle dyplæringsapplikasjoner, og den har også funksjoner for naturlig språkbehandling (NLP) som hjelper til med å bestemme betydningen og strukturen til tekst. I tillegg til disse kan du bruke plattformens API-er for tale-til-tekst- og tekst-til-tale-funksjoner, samt visjonsmuligheter for å trekke ut innsikt fra bilder.
Her er noen av hovedfunksjonene til Google Cloud AI-plattformen:
- Hjelper med å trene, analysere og justere ML-modellene dine
- Få spådommer, overvåk spådommer og administrer modellene dine
- Fremskynder ML-prosjekter
- ML-prosjekt på stedet eller i skyen
- Forhåndskonfigurerte virtuelle maskiner (VM-er)
2. Microsoft Azure AI-plattform
Et annet toppalternativ for AI-programvareutviklingsverktøy er Microsoft Azure AI-plattformen, som har vært populær i utviklingsmarkedet. En robust skyplattform, det er mange organisasjoner som stoler på. Plattformen har mange flotte funksjoner, som objektgjenkjenning, uovervåket maskinlæring, talegjenkjenning og mer.
Microsoft Azure AI-plattformen har gjort det enklere for organisasjoner å utføre AI-utvikling, og den tilbyr ulike tilpasningsalternativer som domenespesifikke forhåndstrente AI-modeller for tekst-, ansikts- og talegjenkjenning. Den tilbyr også ulike maskinlæringsfunksjoner som Azure ML, en Python-basert automatisert ML-tjeneste; Azure Databricks, en Apache Spark-basert stordatatjeneste; og ONNX, et åpen kildekode-modellformat og kjøretid for ML.
Her er noen av hovedfunksjonene til Microsoft Azure AI Platform:
- Python-basert automatisert ML-tjeneste
- Maskinoversettelse
- Objekt-, tale- og tekstgjenkjenningsfunksjoner
- AI-maler for å lage roboter
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 forskjellige 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 ferdigtrente AI-evner. Noen av de andre funksjonene inkluderer Watson Assistant, som kan integreres for å bygge AI-drevne samtalegrensesnitt i appen din, og NLP-tjenesten 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-funksjoner
- NLP og NLU tjenester
- Kraftige API-er for mobilapper
4. H20
H20 er en åpen kildekode, maskinlæringsplattform som har økt jevnt og trutt i popularitet. Det er et kraftig AI-programvareutviklingsverktøy som tilbyr et bredt spekter av funksjoner som smarte maskinlæringsalgoritmer, statistiske og generaliserte lineære modeller, dyplæringsmodeller og mer. Verktøyet støtter også big data, Hadoop og Spark/Kubernetes-klynger.
H20, som lar deg bruke programmeringsspråk som R og Python for å bygge modeller, brukes ofte til dataanalyse, svindeldeteksjon, risikostyring, digital helsetjeneste og kundeintelligens.
Her er noen av hovedfunksjonene til H20:
- Inkluderer AutoML-funksjonalitet
- Støtter mange algoritmer som gradientforsterkede maskiner, dyp læring, generaliserte lineære modeller, etc.
- Lineært skalerbar plattform
- Utvikle mobilapper med R, Java og Python
5. tensorflow
Ingen liste for AI-programvareutviklingsverktøy ville være komplett uten TensorFlow, som er et åpen kildekode, numerisk beregningsverktøy og maskinlæringsbibliotek. TensorFlow brukes først og fremst til utviklings- og forskningsformål, og den er fleksibel samtidig som den tilbyr omfattende verktøy og biblioteker som bidrar til 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, kontraktsadministrasjon, juridisk drift, kundeservice og mer.
Her er noen av hovedfunksjonene til TensorFlow:
- Implementer AI-baserte løsninger sømløst på mobiler, desktop, edge-enheter osv.
- Omfattende sett med verktøy, biblioteker og fellesskapsressurser
- Dypanalyse, tjenesteautomatisering, uovervåket opplæring, etc.
- Bredt utvalg av funksjoner og funksjoner
6. MxNet
MxNet er et ledende og populært AI-programvareutviklingsverktøy som er et dyplæringsrammeverk som ofte brukes i forskning og produksjon. MxNet bidrar til å forbedre AI-utviklingen med avanserte funksjoner for naturlig språkbehandling, og det tilbyr distribuerte treningsmodeller for å skalere AI-applikasjoner.
Verktøyet brukes ofte i Multi-GPU og multi-maskin trening, samt i å skrive tilpassede lag på høynivåspråk.
Her er noen av hovedfunksjonene til MxNet:
- Åpen kildekode for dyp læringsramme
- Forbedrer AI-baserte applikasjoner med NLP
- Svært skalerbart rammeverk
- Definer, tren og distribuer nevrale nettverk
7. Edgeverve
Avsluttende listen vår over 7 beste AI-programvareutviklingsverktøy er Xtractedge by Edgeverve, som er et annet flott verktøy som lar deg bygge kraftige AI-drevne apper. En av de beste egenskapene som tilbys av verktøyet er Nia Advanced ML, som tilbyr et bredt spekter av maskinlæringsalgoritmer som opererer i hastighet og skala, og hjelper til med å bygge ML-modeller med høy ytelse.
Verktøyet lar deg også bygge AI-drevne chatbots, med appen din som gir tilgang til bedriftens kunnskapslager. Appen kan også automatisere handlinger med et samtalegrensesnitt og integrere Nia-data, som er en robust analyseløsning.
Her er noen av hovedfunksjonene til Infosys Nia:
- Bygg effektivt ML-treningsmodeller
- Behandle store datasett i stor skala
- Databehandlingsmuligheter
- Nia chatbot
Sammendrag
Avslutningsvis, kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) revolusjonerer programvareutviklingslandskapet ved å forbedre effektiviteten, nøyaktigheten og mulighetene til utviklingsverktøy. Disse avanserte teknologiene strømlinjeformer komplekse prosesser som ideer, koding og kvalitetsvurdering, og reduserer potensialet for feil betydelig og øker den totale produktiviteten.
AI-drevne verktøy tilbyr en rekke funksjoner, fra naturlig språkbehandling (NLP) og dyp læring til automatisert maskinlæring (AutoML) og forhåndstrente modeller, som tilfredsstiller ulike industribehov. De forenkler utviklingen av robuste applikasjoner, støtter dataanalyse, forbedrer beslutningstaking og muliggjør utvikling av intelligente, skalerbare løsninger.
Etter hvert som organisasjoner i økende grad tar i bruk AI- og ML-verktøy, får de et konkurransefortrinn gjennom forbedret effektivitet, redusert utviklingstid og forbedrede programvarefunksjoner. Verktøyene som er fremhevet i denne artikkelen representerer noen av de beste tilgjengelige, og hver tilbyr unike funksjoner og fordeler som imøtekommer ulike utviklingsbehov. Å omfavne disse teknologiene vil utvilsomt fortsette å drive innovasjon og fortreffelighet innen programvareutvikling.
