Best Of
7 cele mai bune instrumente de dezvoltare software AI
Aplicația software este una dintre activitățile cele mai de rutină răspândite în organizații, iar utilizarea sa a crescut de-a lungul anilor. Dezvoltarea de software este o sarcină complexă și dificilă, procesul necesitând ideea, definirea produsului, codificare, proiectare strategică, evaluarea calității și multe altele. Dacă există greșeli făcute în timpul acestor pași, ar putea însemna că întregul proces trebuie repornit.
Din cauza acestor provocări, multe dintre cele mai bune organizații de astăzi apelează la inteligența artificială (AI) și la învățarea automată (ML) pentru a obține rezultate mai bune.
Iată cele mai bune 7 instrumente de dezvoltare software AI:
1. Platforma Google Cloud AI
În fruntea listei noastre cu cele mai bune 7 instrumente de dezvoltare software AI se află Google Cloud AI Platform, care vă ajută să vă antrenați modelele de învățare automată la scară, să vă găzduiți modelul antrenat în cloud și să vă folosiți modelul pentru a face predicții despre date noi.
Lanțul de instrumente integrat furnizat de platformă accelerează dezvoltarea și implementarea proiectelor de învățare automată și puteți construi conducte portabile ML cu Kubeflow, o platformă open-source de la Google. Platforma AI vă permite să vă implementați proiectul de învățare automată atât on-premise, cât și în cloud și există diverse opțiuni pentru stocarea datelor, cum ar fi stocarea în cloud și BigQuery.
O altă dintre principalele oferte ale AI Platform sunt mașinile virtuale (VM) preconfigurate, care ajută la dezvoltarea aplicațiilor de deep learning, și are, de asemenea, capacități de procesare a limbajului natural (NLP) care ajută la determinarea sensului și structurii textului. Pe lângă acestea, puteți utiliza API-urile platformei pentru capacități de vorbire în text și text-vorbire, precum și capacități vizuale pentru a extrage informații din imagini.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale platformei Google Cloud AI:
- Ajută la antrenament, analiza și ajustarea modelelor dvs. ML
- Obțineți predicții, monitorizați predicțiile și gestionați-vă modelele
- Accelerează proiectele ML
- Proiect ML on-premise sau în cloud
- Mașini virtuale (VM) preconfigurate
2. Platforma Microsoft Azure AI
O altă opțiune de top pentru instrumentele de dezvoltare software AI este Microsoft Azure AI Platform, care a fost în tendințe pe piața de dezvoltare. O platformă cloud robustă, există multe organizații care se bazează pe ea. Platforma are multe capabilități excelente, cum ar fi recunoașterea obiectelor, învățarea automată nesupravegheată, recunoașterea vorbirii și multe altele.
Platforma Microsoft Azure AI a ușurat organizațiile să desfășoare dezvoltarea AI și oferă diverse opțiuni de personalizare, cum ar fi modele AI pre-antrenate specifice domeniului pentru recunoașterea textului, a feței și a vorbirii. De asemenea, oferă diverse capacități de învățare automată, cum ar fi Azure ML, un serviciu automatizat ML bazat pe Python; Azure Databricks, un serviciu de date mari bazat pe Apache Spark; și ONNX, un format de model open-source și timp de rulare pentru ML.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale platformei Microsoft Azure AI:
- Serviciu ML automat bazat pe Python
- Traducere automată
- Capacități de recunoaștere a obiectelor, a vorbirii și a textului
- Șabloane AI pentru crearea de roboți
3. IBM Watson
Un alt unul dintre cele mai cunoscute instrumente AI pentru dezvoltarea software-ului este IBM Watson, care este echipat cu capabilități AI avansate, inclusiv interfețe de conversație, API-uri pentru aplicații mobile, interfețe de conversație și servicii NLP.
Instrumentele robuste de dezvoltare software ale IBM Watson au fost implementate în multe industrii diferite, cum ar fi petrol și gaze, media și divertisment, servicii financiare, Internet of Things (IoT) și multe altele.
Platforma oferă, de asemenea, servicii de dezvoltare AI care ajută dezvoltatorii să creeze aplicații cu capabilități AI pregătite în prealabil. Unele dintre celelalte caracteristici ale sale includ Watson Assistant, care poate fi integrat pentru a construi interfețe conversaționale bazate pe inteligență artificială în aplicația dvs. și serviciul său NLP sub forma Watson Natural Language Understanding (NLU).
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale IBM Watson:
- Dezvoltare și implementare rapidă pentru aplicații AI
- Capacitate de vorbire în text
- Servicii NLP și NLU
- API-uri puternice pentru aplicații mobile
4. H20
H20 este o platformă open-source, de învățare automată, care a crescut în mod constant în popularitate. Este un instrument puternic de dezvoltare de software AI, care oferă o gamă largă de funcții, cum ar fi algoritmi de învățare automată inteligentă, modele liniare statistice și generalizate, modele de învățare profundă și multe altele. Instrumentul acceptă, de asemenea, clustere de date mari, Hadoop și Spark/Kubernetes.
H20, care vă permite să utilizați limbaje de programare precum R și Python pentru a construi modele, este adesea folosit pentru analiza datelor, detectarea fraudelor, gestionarea riscurilor, asistența medicală digitală și informații despre clienți.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale H20:
- Include funcționalitatea AutoML
- Acceptă mulți algoritmi, cum ar fi mașini cu gradient, învățare profundă, modele liniare generalizate etc.
- Platformă scalabilă liniar
- Dezvoltați aplicații mobile folosind R, Java și Python
5. TensorFlow
Nicio listă pentru instrumentele de dezvoltare software AI nu ar fi completă fără TensorFlow, care este un instrument de calcul numeric open source și o bibliotecă de învățare automată. TensorFlow este utilizat în principal în scopuri de dezvoltare și cercetare și este flexibil, oferind în același timp instrumente și biblioteci complete care ajută la accelerarea dezvoltării AI.
Companiile pot folosi TensorFlow pentru a dezvolta și antrena aplicații inteligente de ML și AI care gestionează operațiuni complexe, inclusiv previziuni, managementul contractelor, operațiuni legale, servicii pentru clienți și multe altele.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale TensorFlow:
- Implementați fără probleme soluții bazate pe inteligență artificială pe telefoane mobile, desktop, dispozitive edge etc.
- Set extins de instrumente, biblioteci și resurse comunitare
- Analiză profundă, automatizare a serviciilor, instruire nesupravegheată etc.
- Gamă largă de caracteristici și funcționalități
6. MxNet
MxNet este un instrument de dezvoltare software AI de vârf și popular, care este un cadru de învățare profundă adesea folosit în cercetare și producție. MxNet ajută la îmbunătățirea dezvoltării AI cu capabilități avansate de procesare a limbajului natural și oferă modele de instruire distribuite pentru a scala aplicațiile AI.
Instrumentul este adesea folosit în instruirea Multi-GPU și multi-mașină, precum și în scrierea de straturi personalizate în limbaje de nivel înalt.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale MxNet:
- Cadru de învățare profundă open-source
- Îmbunătățește aplicațiile bazate pe inteligență artificială cu NLP
- Cadru foarte scalabil
- Definiți, antrenați și implementați rețele neuronale
7. Edgeverve
Închiderea listei noastre cu cele mai bune 7 instrumente de dezvoltare software AI este Xtractedge by Edgeverve, care este un alt instrument grozav care vă permite să creați aplicații puternice bazate pe inteligență artificială. Una dintre cele mai bune capabilități oferite de instrument este Nia Advanced ML, care oferă o gamă largă de algoritmi de învățare automată care funcționează la viteză și la scară, ajutând la construirea de modele ML performante.
Instrumentul vă permite, de asemenea, să construiți chatbot-uri bazate pe inteligență artificială, aplicația dvs. oferind acces la depozitul de cunoștințe al întreprinderii. De asemenea, aplicația poate automatiza acțiunile cu o interfață conversațională și poate integra datele Nia, care este o soluție de analiză robustă.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Infosys Nia:
- Construiți eficient modele de antrenament ML
- Procesați seturi mari de date la scară
- Capabilitati de gestionare a datelor
- Nia chatbot
Rezumat
În concluzie, inteligența artificială (AI) și masina de învățare (ML) revoluționează peisajul dezvoltării software prin îmbunătățirea eficienței, acurateței și capabilităților instrumentelor de dezvoltare. Aceste tehnologii avansate eficientizează procesele complexe, cum ar fi ideea, codificarea și evaluarea calității, reducând semnificativ potențialul de erori și crescând productivitatea generală.
Instrumentele bazate pe inteligență artificială oferă o gamă largă de funcționalități, de la prelucrarea limbajului natural (NLP) și învățare profundă la învățarea automată a mașinilor (AutoML) și modele pre-instruite, care răspund diverselor nevoi ale industriei. Ele facilitează dezvoltarea de aplicații robuste, susțin analiza datelor, îmbunătățesc procesul decizional și permit crearea de soluții inteligente și scalabile.
Pe măsură ce organizațiile adoptă din ce în ce mai mult instrumentele AI și ML, acestea câștigă un avantaj competitiv prin eficiență îmbunătățită, timp de dezvoltare redus și capabilități software îmbunătățite. Instrumentele evidențiate în acest articol reprezintă unele dintre cele mai bune disponibile, fiecare oferind caracteristici și beneficii unice care răspund nevoilor diverse de dezvoltare. Îmbrățișarea acestor tehnologii va continua, fără îndoială, să stimuleze inovația și excelența în dezvoltarea de software.
