Kontakt z nami

Best Of

7 najlepszych narzędzi do tworzenia oprogramowania AI

Zaktualizowano on

Aplikacja oprogramowania jest jedną z najbardziej rutynowych czynności wykonywanych w organizacjach, a jego wykorzystanie wzrosło z biegiem lat. Tworzenie oprogramowania to złożone i trudne zadanie, którego proces wymaga tworzenia pomysłów, definiowania produktu, kodowania, projektowania strategicznego, oceny jakości i nie tylko. Jeśli podczas tych kroków zostaną popełnione jakiekolwiek błędy, może to oznaczać konieczność rozpoczęcia całego procesu od nowa. 

Ze względu na te wyzwania wiele najlepszych współczesnych organizacji zwraca się w stronę sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), aby osiągnąć lepsze wyniki. 

Oto 7 najlepszych narzędzi do tworzenia oprogramowania AI: 

1. Platforma AI w chmurze Google

Na szczycie naszej listy 7 najlepszych narzędzi do tworzenia oprogramowania AI znajduje się platforma Google Cloud AI, która pomaga trenować modele uczenia maszynowego na dużą skalę, hostować wyszkolony model w chmurze i wykorzystywać model do przewidywania nowych danych. 

Zintegrowany zestaw narzędzi udostępniany przez platformę przyspiesza opracowywanie i wdrażanie projektów uczenia maszynowego, a za pomocą Kubeflow, platformy typu open source firmy Google, można tworzyć przenośne potoki uczenia maszynowego. Platforma AI umożliwia wdrożenie projektu uczenia maszynowego zarówno lokalnie, jak i w chmurze. Istnieją różne opcje przechowywania danych, takie jak przechowywanie w chmurze i BigQuery. 

Kolejną jedną z głównych ofert AI Platform są wstępnie skonfigurowane maszyny wirtualne (VM), które pomagają w tworzeniu aplikacji do głębokiego uczenia się, a także oferują funkcje przetwarzania języka naturalnego (NLP), które pomagają określić znaczenie i strukturę tekstu. Oprócz tego można używać interfejsów API platformy do przetwarzania mowy na tekst i tekstu na mowę, a także funkcji wizyjnych w celu wydobywania spostrzeżeń z obrazów.

Oto niektóre z głównych funkcji platformy Google Cloud AI: 

  • Pomaga w szkoleniu, analizowaniu i dostrajaniu modeli uczenia maszynowego
  • Otrzymuj prognozy, monitoruj prognozy i zarządzaj swoimi modelami
  • Przyspiesza projekty ML
  • Projekt ML lokalnie lub w chmurze
  • Wstępnie skonfigurowane maszyny wirtualne (VM)

Odwiedź Google Cloud →

2. Platforma sztucznej inteligencji Microsoft Azure

Inną najlepszą opcją w zakresie narzędzi do tworzenia oprogramowania AI jest platforma Microsoft Azure AI, która cieszy się popularnością na rynku programistycznym. Solidna platforma chmurowa, wiele organizacji na niej polega. Platforma ma wiele wspaniałych możliwości, takich jak rozpoznawanie obiektów, uczenie maszynowe bez nadzoru, rozpoznawanie mowy i wiele innych. 

Platforma Microsoft Azure AI ułatwiła organizacjom opracowywanie sztucznej inteligencji i oferuje różne opcje dostosowywania, takie jak wstępnie przeszkolone modele sztucznej inteligencji specyficzne dla domeny na potrzeby rozpoznawania tekstu, twarzy i mowy. Oferuje także różne możliwości uczenia maszynowego, takie jak Azure ML, zautomatyzowana usługa ML oparta na języku Python; Azure Databricks, usługa dużych zbiorów danych oparta na Apache Spark; oraz ONNX, format modelu typu open source i środowisko wykonawcze dla ML.

Oto niektóre z głównych funkcji platformy Microsoft Azure AI:

  • Zautomatyzowana usługa ML oparta na języku Python
  • 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, który jest wyposażony w zaawansowane możliwości AI, w tym interfejsy konwersacyjne, API aplikacji mobilnych, interfejsy konwersacyjne i usługi NLP. 

Niezawodne narzędzia do tworzenia 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 sztucznej inteligencji, które pomagają programistom tworzyć aplikacje z wstępnie wytrenowanymi możliwościami sztucznej inteligencji. Niektóre z innych funkcji obejmują Watson Assistant, który można zintegrować w celu wbudowania w aplikacji interfejsów konwersacyjnych opartych na sztucznej inteligencji, oraz usługę 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
  • Zaawansowane interfejsy API aplikacji mobilnych

Odwiedź IBM Watson →

4. H20

H20 to platforma uczenia maszynowego typu open source, która stale zyskuje na popularności. Jest to potężne narzędzie do tworzenia oprogramowania AI, które oferuje szeroki zakres funkcji, takich jak inteligentne algorytmy uczenia maszynowego, statystyczne i uogólnione modele liniowe, modele głębokiego uczenia się i inne. Narzędzie obsługuje także klastry Big Data, Hadoop i Spark/Kubernetes. 

H20, który umożliwia używanie języków programowania takich jak R i Python do budowania modeli, jest często używany do analizy danych, wykrywania oszustw, zarządzania ryzykiem, cyfrowej opieki zdrowotnej i inteligencji klientów. 

Oto niektóre z głównych cech H20: 

  • Zawiera funkcjonalność AutoML
  • Obsługuje wiele algorytmów, takich jak maszyny ze wspomaganiem gradientowym, głębokie uczenie się, uogólnione modele liniowe itp. 
  • Platforma liniowo skalowalna
  • Twórz aplikacje mobilne przy użyciu R, Java i Python

Odwiedź H2O →

5. TensorFlow

Żadna lista narzędzi do tworzenia oprogramowania AI nie byłaby kompletna bez TensorFlow, który jest narzędziem obliczeniowym typu open source i biblioteką uczenia maszynowego. TensorFlow jest używany głównie do celów programistycznych i badawczych. Jest elastyczny, oferując jednocześnie kompleksowe narzędzia i biblioteki, które pomagają przyspieszyć rozwój sztucznej inteligencji. 

Firmy mogą używać TensorFlow do opracowywania i szkolenia inteligentnych aplikacji opartych na uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, które obsługują złożone operacje, w tym prognozowanie, zarządzanie umowami, operacje prawne, obsługę klienta i nie tylko. 

Oto niektóre z głównych cech TensorFlow: 

  • Bezproblemowo wdrażaj rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji na telefonach komórkowych, komputerach stacjonarnych, urządzeniach brzegowych itp. 
  • Rozbudowany zestaw narzędzi, bibliotek i zasobów społeczności
  • Głęboka analityka, automatyzacja usług, szkolenia bez nadzoru itp. 
  • Szeroki zakres funkcji i funkcjonalności 

Odwiedź TensorFlow →

6. MxNet

MxNet to wiodące i popularne narzędzie do tworzenia oprogramowania AI, będące platformą głębokiego uczenia się, często wykorzystywaną w badaniach i produkcji. MxNet pomaga usprawnić rozwój sztucznej inteligencji dzięki zaawansowanym możliwościom przetwarzania języka naturalnego i oferuje rozproszone modele szkoleniowe umożliwiające skalowanie aplikacji AI. 

Narzędzie jest często wykorzystywane w szkoleniach z wieloma procesorami graficznymi i wieloma maszynami, a także przy pisaniu niestandardowych warstw w językach wysokiego poziomu. 

Oto niektóre z głównych cech MxNet:

  • Struktura głębokiego uczenia się typu open source
  • Ulepsza aplikacje oparte na sztucznej inteligencji za pomocą NLP
  • Wysoce skalowalny framework
  • Definiuj, trenuj i wdrażaj sieci neuronowe

Odwiedź MxNet →

7. Edgeverve

Naszą listę 7 najlepszych narzędzi do tworzenia oprogramowania AI zamyka Xtractedge firmy Edgeverve, które jest kolejnym doskonałym narzędziem umożliwiającym tworzenie potężnych aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Jedną z najlepszych możliwości oferowanych przez narzędzie jest Nia Advanced ML, która oferuje szeroką gamę algorytmów uczenia maszynowego, które działają z dużą szybkością i skalą, pomagając w budowaniu wysokowydajnych modeli uczenia maszynowego. 

Narzędzie umożliwia także budowanie chatbotów opartych na sztucznej inteligencji, których aplikacja zapewnia dostęp do repozytorium wiedzy przedsiębiorstwa. Aplikacja może również automatyzować działania za pomocą interfejsu konwersacyjnego i integrować dane Nia, co jest solidnym rozwiązaniem analitycznym. 

Oto niektóre z głównych cech Infosys Nia: 

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

Odwiedź Edgeverve →

Podsumowanie

Podsumowując, sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) rewolucjonizują krajobraz tworzenia oprogramowania, zwiększając wydajność, dokładność i możliwości narzędzi programistycznych. Te zaawansowane technologie usprawniają złożone procesy, takie jak tworzenie pomysłów, kodowanie i ocena jakości, znacznie zmniejszając ryzyko błędów i zwiększając ogólną produktywność.

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji oferują szereg funkcji, m.in przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i głęboka nauka po zautomatyzowane uczenie maszynowe (AutoML) i wstępnie wyszkolone modele, zaspokajające różne potrzeby branżowe. Ułatwiają tworzenie solidnych aplikacji, wspomagają analizę danych, usprawniają podejmowanie decyzji i umożliwiają tworzenie inteligentnych, skalowalnych rozwiązań.

W miarę jak organizacje coraz częściej wdrażają narzędzia AI i ML, zyskują przewagę konkurencyjną dzięki zwiększonej wydajności, skróconemu czasowi programowania i zwiększonym możliwościom oprogramowania. Narzędzia wyróżnione w tym artykule reprezentują jedne z najlepszych dostępnych, a każde z nich oferuje unikalne funkcje i korzyści, które odpowiadają różnorodnym potrzebom programistycznym. Wdrożenie tych technologii niewątpliwie będzie w dalszym ciągu napędzać innowacje i doskonałość w tworzeniu oprogramowania.

Alex McFarland jest dziennikarzem i pisarzem zajmującym się sztuczną inteligencją badającym najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji. Współpracował z wieloma startupami i publikacjami AI na całym świecie.