Najlepsze
7 Najlepszych Narzędzi Rozwoju Oprogramowania AI
Stosowanie oprogramowania jest jedną z najczęstszych czynności w organizacjach, a jego użycie tylko wzrosło w ciągu lat. Rozwój oprogramowania jest skomplikowanym i trudnym zadaniem, wymagającym pomysłów, definicji produktu, kodowania, strategicznego projektowania, oceny jakości i wielu innych. Jeśli podczas tych kroków zostaną popełnione błędy, może to oznaczać, że cały proces musi zostać ponownie uruchomiony.
Z powodu tych wyzwań wiele dzisiejszych najlepszych organizacji korzysta z sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), aby osiągnąć lepsze wyniki.
Oto 7 najlepszych narzędzi rozwoju oprogramowania AI:
1. Google Cloud AI Platform
Na szczycie naszej listy 7 najlepszych narzędzi rozwoju oprogramowania AI znajduje się Google Cloud AI Platform, który pomaga szkolić modele uczenia maszynowego w skali, hostować wyszkolone modele w chmurze i używać modelu do dokonywania przewidywań na podstawie nowych danych.
Zintegrowany łańcuch narzędziowy dostarczany przez platformę przyspiesza rozwój i wdrożenie projektów uczenia maszynowego, a można budować przenośne potoki ML z wykorzystaniem Kubeflow, otwartego platformy od Google. Platforma AI umożliwia wdrożenie projektu uczenia maszynowego zarówno na miejscu, jak i w chmurze, a istnieją różne opcje przechowywania danych, takie jak magazynowanie w chmurze i BigQuery.
Inną z głównych ofert platformy AI jest prekonfigurowane maszyny wirtualne (VM), które pomagają rozwijać aplikacje głębokiego uczenia, a także posiada możliwości przetwarzania języka naturalnego (NLP), które pomagają określić znaczenie i strukturę tekstu. Poza tym można używać interfejsów API platformy do funkcji mowy na tekst i tekstu na mowę, a także funkcji wizji do wyodrębniania informacji z obrazów.
Oto niektóre z głównych cech Google Cloud AI Platform:
- Pomaga w szkoleniu, analizie i dostosowywaniu modeli ML
- Uzyskaj przewidywania, monitoruj przewidywania i zarządzaj modelami
- Przyspiesza projekty ML
- Projekt ML na miejscu lub w chmurze
- Prekonfigurowane maszyny wirtualne (VM)
2. Microsoft Azure AI Platform
Inną najlepszą opcją dla narzędzi rozwoju oprogramowania AI jest Microsoft Azure AI Platform, który jest popularny na rynku rozwoju. Jest to solidna platforma chmurowa, na której wiele organizacji się opiera. Platforma ma wiele doskonałych możliwości, takich jak rozpoznawanie obiektów, niezależne uczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy i wiele innych.
Microsoft Azure AI Platform ułatwił organizacjom prowadzenie rozwoju AI, a oferuje różne opcje dostosowywania, takie jak domenowe, wstępnie wyszkolone modele AI do rozpoznawania tekstu, twarzy i mowy. Oferuje również różne możliwości uczenia maszynowego, takie jak Azure ML, usługa automatycznego uczenia maszynowego oparta na Pythonie; Azure Databricks, usługa danych dużych oparta na Apache Spark; i ONNX, otwarty format modelu i środowiska wykonawczego dla ML.
Oto niektóre z głównych cech Microsoft Azure AI Platform:
- Usługa automatycznego uczenia maszynowego oparta na Pythonie
- Tłumaczenie maszynowe
- Możliwości rozpoznawania obiektów, mowy i tekstu
- Szablony AI do tworzenia botów
3. IBM Watson
Innym z najbardziej znanych narzędzi AI do rozwoju oprogramowania jest IBM Watson, który jest wyposażony w zaawansowane możliwości AI, w tym interfejsy konwersacyjne, API aplikacji mobilnych, interfejsy konwersacyjne i usługi przetwarzania języka naturalnego.
Narzędzia rozwoju oprogramowania 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 deweloperom budować aplikacje z wstępnie wyszkoloną AI. Niektóre z innych cech obejmują Asystenta Watsona, który może być zintegrowany z aplikacjami w celu budowy interfejsów konwersacyjnych, oraz usługę NLP w postaci Watson Natural Language Understanding (NLU).
Oto niektóre z głównych cech IBM Watson:
- Szybki rozwój i wdrożenie aplikacji AI
- Możliwości mowy na tekst
- Usługi NLP i NLU
- Potężne API aplikacji mobilnych
4. H20
H20 to platforma otwartego kodu, która stale zyskuje na popularności. Jest to potężne narzędzie rozwoju oprogramowania AI, które oferuje wiele cech, takich jak inteligentne algorytmy uczenia maszynowego, statystyczne i uogólnione modele liniowe, modele głębokiego uczenia i wiele innych. Narzędzie to obsługuje również duże dane, Hadoop i klastry Spark/Kubernetes.
H20, który pozwala używać języków programowania, takich jak R i Python, do budowy modeli, jest często używany do analizy danych, wykrywania oszustw, zarządzania ryzykiem, opieki zdrowotnej i inteligencji klienta.
Oto niektóre z głównych cech H20:
- Zawiera funkcjonalność AutoML
- Obsługuje wiele algorytmów, takich jak maszyny zwiększające gradient, głębokie uczenie, uogólnione modele liniowe itp.
- Platforma liniowo skalowalna
- Rozwój aplikacji mobilnych przy użyciu R, Java i Python
5. TensorFlow
Żadna lista narzędzi rozwoju oprogramowania AI nie byłaby kompletna bez TensorFlow, który jest otwartym, obliczeniowym narzędziem numerycznym i biblioteką uczenia maszynowego. TensorFlow jest głównie używany do celów rozwoju i badań, a jest elastyczny, oferując kompleksowe narzędzia i biblioteki, które pomagają przyspieszyć rozwój AI.
Przedsiębiorstwa mogą używać TensorFlow do rozwoju i szkolenia inteligentnych aplikacji ML i AI, które obsługują złożone operacje, w tym prognozowanie, zarządzanie umowami, operacje prawne, obsługę klienta i wiele innych.
Oto niektóre z głównych cech TensorFlow:
- Narzędzie do wdrożenia rozwiązań AI na urządzeniach mobilnych, komputerach stacjonarnych, urządzeniach brzegowych itp.
- Zestaw narzędzi, bibliotek i zasobów społeczności
- Głęboka analiza, automatyzacja usług, niezależne szkolenie itp.
- Szeroki zakres funkcji i możliwości
6. MxNet
MxNet to wiodące i popularne narzędzie rozwoju oprogramowania AI, które jest frameworkiem głębokiego uczenia, często używanym w badaniach i produkcji. MxNet pomaga poprawić rozwój AI za pomocą zaawansowanych możliwości przetwarzania języka naturalnego, a także oferuje model szkoleniowy do skalowania aplikacji AI.
Narzędzie to jest często używane w szkoleniu wielu GPU i maszyn, a także w pisaniu niestandardowych warstw w językach wysokiego poziomu.
Oto niektóre z głównych cech MxNet:
- Otwarty framework głębokiego uczenia
- Poprawia aplikacje AI za pomocą NLP
- Wysoko skalowalny framework
- Definiuj, szkol i wdrażaj sieci neuronowe
7. Edgeverve
Zamykając naszą listę 7 najlepszych narzędzi rozwoju oprogramowania AI, Xtractedge od Edgeverve to kolejne doskonałe narzędzie, które umożliwia budowanie potężnych aplikacji AI. Jedną z najlepszych możliwości oferowanych przez to narzędzie jest Nia Advanced ML, która oferuje szeroki zakres algorytmów uczenia maszynowego, które działają z prędkością i skalą, pomagając budować wysoko wydajne modele ML.
Narzędzie to umożliwia również budowanie chatbotów AI, z dostępem do repozytorium wiedzy przedsiębiorstwa. Aplikacja może również automatyzować akcje za pomocą interfejsu konwersacyjnego i integrować dane Nia, które jest solidnym rozwiązaniem analitycznym.
Oto niektóre z głównych cech Infosys Nia:
- Skutecznie buduj modele szkoleniowe ML
- Przetwarzaj duże zestawy danych w skali
- Możliwości zarządzania danymi
- Chatbot Nia
Podsumowanie
W podsumowaniu, sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) rewolucjonizują krajobraz rozwoju oprogramowania, poprawiając wydajność, dokładność i możliwości narzędzi rozwoju. Te zaawansowane technologie upraszczają złożone procesy, takie jak pomysły, kodowanie i ocena jakości, znacznie redukując potencjalne błędy i zwiększając ogólną produktywność.
Narzędzia AI oferują szereg funkcjonalności, od przetwarzania języka naturalnego (NLP) i głębokiego uczenia do automatycznego uczenia maszynowego (AutoML) i wstępnie wyszkolonych modeli, dostosowując się do różnych potrzeb branżowych. Ułatwiają rozwój solidnych aplikacji, wspierają analizę danych, poprawiają podejmowanie decyzji i umożliwiają tworzenie inteligentnych, skalowalnych rozwiązań.
Podczas gdy organizacje coraz częściej przyjmują narzędzia AI i ML, zyskują przewagę konkurencyjną poprzez poprawę wydajności, skrócenie czasu rozwoju i poprawę możliwości oprogramowania. Narzędzia przedstawione w tym artykule reprezentują niektóre z najlepszych dostępnych, każde oferując unikalne funkcje i korzyści, które odpowiadają różnym potrzebom rozwoju. Przyjmowanie tych technologii z pewnością będzie nadal napędzać innowacje i doskonałość w rozwoju oprogramowania.
