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7 Melhores Ferramentas de Desenvolvimento de Software de IA

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A aplicação de software é uma das atividades mais rotineiras espalhadas por organizações, e seu uso só aumentou ao longo dos anos. O desenvolvimento de software é uma tarefa complexa e difícil, com o processo exigindo ideação, definição de produto, codificação, design estratégico, avaliação de qualidade e muito mais. Se houver erros durante essas etapas, pode significar que todo o processo precisa ser reiniciado.

Devido a esses desafios, muitas das melhores organizações de hoje recorrem à inteligência artificial (IA) e ao aprendizado de máquina (ML) para alcançar melhores resultados.

Aqui estão as 7 melhores ferramentas de desenvolvimento de software de IA:

1. Google Cloud AI Platform

Liderando nossa lista das 7 melhores ferramentas de desenvolvimento de software de IA está a Google Cloud AI Platform, que ajuda a treinar seus modelos de aprendizado de máquina em escala, hospedar seu modelo treinado na nuvem e usar seu modelo para fazer previsões sobre novos dados.

A ferramenta integrada fornecida pela plataforma agiliza o desenvolvimento e implantação de projetos de aprendizado de máquina, e você pode criar pipelines de ML portáteis com Kubeflow, uma plataforma de código aberto da Google. A plataforma de IA permite implantar seu projeto de aprendizado de máquina tanto on-premise quanto na nuvem, e há várias opções para armazenar dados, como armazenamento em nuvem e BigQuery.

Outra das principais ofertas da Plataforma de IA é Máquinas Virtuais (VMs) pré-configuradas, que ajudam a desenvolver aplicações de aprendizado profundo, e também tem capacidades de processamento de linguagem natural (NLP) que ajudam a determinar o significado e a estrutura do texto. Além disso, você pode usar as APIs da plataforma para funcionalidades de fala-para-texto e texto-para-fala, bem como funcionalidades de visão para extrair insights de imagens.

Aqui estão algumas das principais características da Google Cloud AI Platform:

  • Ajuda no treinamento, análise e ajuste de seus modelos de ML
  • Obtenha previsões, monitore previsões e gerencie seus modelos
  • Agiliza projetos de ML
  • Projeto de ML on-premise ou na nuvem
  • Máquinas Virtuais (VMs) pré-configuradas

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2. Microsoft Azure AI Platform

Outra opção de ponta para ferramentas de desenvolvimento de software de IA é a Microsoft Azure AI Platform, que está sendo tendência no mercado de desenvolvimento. Uma plataforma de nuvem robusta, há muitas organizações que dependem dela. A plataforma tem muitas capacidades incríveis, como reconhecimento de objetos, aprendizado de máquina não supervisionado, reconhecimento de fala e muito mais.

A Microsoft Azure AI Platform tornou mais fácil para as organizações realizar o desenvolvimento de IA, e oferece várias opções de personalização, como modelos de IA pré-treinados para reconhecimento de texto, face e fala. Ela também oferece várias capacidades de aprendizado de máquina, como Azure ML, um serviço de ML automatizado baseado em Python; Azure Databricks, um serviço de dados grande baseado em Apache Spark; e ONNX, um formato de modelo e tempo de execução de código aberto para ML.

Aqui estão algumas das principais características da Microsoft Azure AI Platform:

  • Serviço de ML automatizado baseado em Python
  • Tradução de máquina
  • Reconhecimento de objetos, fala e texto
  • Modelos de IA para criar bots

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3. IBM Watson

Outra das ferramentas de IA mais conhecidas para desenvolvimento de software é a IBM Watson, que é equipada com capacidades de IA avançadas, incluindo interfaces de conversa, APIs de aplicativos móveis, interfaces de conversa e serviços de NLP.

As ferramentas de desenvolvimento de software robustas da IBM Watson foram implantadas em muitas indústrias diferentes, como petróleo e gás, mídia e entretenimento, serviços financeiros, Internet das Coisas (IoT) e muito mais.

A plataforma também oferece serviços de desenvolvimento de IA que ajudam os desenvolvedores a criar aplicativos com capacidades de IA pré-treinadas. Algumas de suas outras características incluem o Watson Assistant, que pode ser integrado para criar interfaces de conversa de IA nos aplicativos, e seu serviço de NLP na forma de Watson Natural Language Understanding (NLU).

Aqui estão algumas das principais características da IBM Watson:

  • Desenvolvimento e implantação rápidos de aplicações de IA
  • Capacidades de fala-para-texto
  • Serviços de NLP e NLU
  • APIs de aplicativos móveis poderosas

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4. H20

H20 é uma plataforma de aprendizado de máquina de código aberto que está aumentando constantemente em popularidade. É uma ferramenta de desenvolvimento de software de IA poderosa que oferece uma ampla gama de características, como algoritmos de aprendizado de máquina inteligentes, modelos estatísticos e lineares generalizados, modelos de aprendizado profundo e muito mais. A ferramenta também suporta big data, Hadoop e clusters Spark/Kubernetes.

H20, que permite usar linguagens de programação como R e Python para criar modelos, é frequentemente usado para análise de dados, detecção de fraude, gerenciamento de risco, saúde digital e inteligência de cliente.

Aqui estão algumas das principais características do H20:

  • Inclui funcionalidade de AutoML
  • Suporta muitos algoritmos, como máquinas de aumento de gradiente, aprendizado profundo, modelos lineares generalizados, etc.
  • Plataforma linearmente escalável
  • Desenvolva aplicativos móveis usando R, Java e Python

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5. TensorFlow

Nenhuma lista de ferramentas de desenvolvimento de software de IA estaria completa sem o TensorFlow, que é uma ferramenta de computação numérica e biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto. O TensorFlow é usado principalmente para fins de desenvolvimento e pesquisa, e é flexível, oferecendo ferramentas e bibliotecas abrangentes que ajudam a acelerar o desenvolvimento de IA.

As empresas podem usar o TensorFlow para desenvolver e treinar aplicativos inteligentes de IA e ML que lidam com operações complexas, incluindo previsão, gerenciamento de contratos, operações legais, serviços de cliente e muito mais.

Aqui estão algumas das principais características do TensorFlow:

  • Implanta soluções baseadas em IA de forma transparente em dispositivos móveis, desktop, dispositivos de borda, etc.
  • Conjunto abrangente de ferramentas, bibliotecas e recursos da comunidade
  • Análise profunda, automação de serviço, treinamento não supervisionado, etc.
  • Ampla gama de características e funcionalidades

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6. MxNet

MxNet é uma ferramenta de desenvolvimento de software de IA líder e popular que é um framework de aprendizado profundo frequentemente usado em pesquisa e produção. O MxNet ajuda a melhorar o desenvolvimento de IA com capacidades de processamento de linguagem natural avançadas, e oferece modelos de treinamento distribuídos para dimensionar aplicações de IA.

A ferramenta é frequentemente usada em treinamento de Multi-GPU e multi-máquina, bem como em escrever camadas personalizadas em linguagens de alto nível.

Aqui estão algumas das principais características do MxNet:

  • Framework de aprendizado profundo de código aberto
  • Melhora aplicações de IA com NLP
  • Framework altamente escalável
  • Defina, treine e implante redes neurais

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7. Edgeverve

Encerrando nossa lista das 7 melhores ferramentas de desenvolvimento de software de IA está o Xtractedge da Edgeverve, que é outra ferramenta incrível que permite criar aplicativos de IA poderosos. Uma das melhores capacidades oferecidas pela ferramenta é a Nia Advanced ML, que oferece uma ampla gama de algoritmos de aprendizado de máquina que operam em velocidade e escala, ajudando a criar modelos de ML de alto desempenho.

A ferramenta também permite criar chatbots de IA, com seu aplicativo fornecendo acesso ao repositório de conhecimento da empresa. O aplicativo também pode automatizar ações com uma interface de conversa e integrar dados da Nia, que é uma solução de análise robusta.

Aqui estão algumas das principais características da Infosys Nia:

  • Construa modelos de treinamento de ML de forma eficaz
  • Processa grandes conjuntos de dados em escala
  • Capacidades de gerenciamento de dados
  • Chatbot da Nia

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Resumo

Em conclusão, a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) estão revolucionando o cenário de desenvolvimento de software, melhorando a eficiência, a precisão e as capacidades das ferramentas de desenvolvimento. Essas tecnologias avançadas simplificam processos complexos, como ideação, codificação e avaliação de qualidade, reduzindo significativamente a possibilidade de erros e aumentando a produtividade geral.

A IA oferece uma gama de funcionalidades, desde processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado profundo até aprendizado de máquina automatizado (AutoML) e modelos pré-treinados, atendendo a várias necessidades da indústria. Ela facilita o desenvolvimento de aplicações robustas, suporta a análise de dados, melhora a tomada de decisões e permite a criação de soluções inteligentes e escaláveis.

À medida que as organizações adotam cada vez mais as ferramentas de IA e ML, elas ganham uma vantagem competitiva por meio da melhoria da eficiência, da redução do tempo de desenvolvimento e do aprimoramento das capacidades do software. As ferramentas destacadas neste artigo representam algumas das melhores opções disponíveis, cada uma oferecendo características e benefícios únicos que atendem a necessidades de desenvolvimento diversificadas. A adoção dessas tecnologias sem dúvida continuará a impulsionar a inovação e a excelência no desenvolvimento de software.

Alex McFarland é um jornalista e escritor de IA que explora os últimos desenvolvimentos em inteligência artificial. Ele colaborou com inúmeras startups de IA e publicações em todo o mundo.