Лучшее
7 Лучших Инструментов Разработки Программного Обеспечения С Использованием Искусственного Интеллекта
Разработка программного обеспечения является одной из наиболее распространенных деятельностей в организациях, и ее использование только увеличивается с годами. Создание программного обеспечения – это сложная и трудная задача, требующая идеи, определения продукта, кодирования, стратегического проектирования, оценки качества и многое другое. Если во время этих шагов допущены ошибки, это может означать, что весь процесс необходимо начать заново.
Из-за этих проблем многие из сегодняшних лучших организаций обращаются к искусственному интеллекту (ИИ) и машинному обучению (МО), чтобы достичь лучших результатов.
Вот 7 лучших инструментов разработки программного обеспечения с использованием ИИ:
1. Google Cloud AI Platform
Закрывая наш список 7 лучших инструментов разработки программного обеспечения с использованием ИИ, является Google Cloud AI Platform, которая помогает вам обучать модели машинного обучения в масштабе, размещать обученные модели в облаке и использовать вашу модель для прогнозирования новых данных.
Интегрированный инструментарий, предоставляемый платформой, ускоряет разработку и развертывание проектов машинного обучения, и вы можете создавать переносимые конвейеры машинного обучения с помощью Kubeflow, открытой платформы от Google. Платформа ИИ позволяет развертывать проекты машинного обучения как на месте, так и в облаке, и есть различные варианты хранения данных, такие как облачное хранилище и BigQuery.
Одной из основных функций платформы ИИ является предварительно настроенные виртуальные машины (ВМ), которые помогают разрабатывать приложения глубокого обучения, и она также имеет возможности обработки естественного языка (ОЕЯ), которые помогают определять смысл и структуру текста. Кроме того, вы можете использовать API платформы для функций речи в текст и текста в речь, а также функций зрения для извлечения информации из изображений.
Вот некоторые из основных функций Google Cloud AI Platform:
- Помогает в обучении, анализе и настройке ваших моделей МО
- Получает прогнозы, отслеживает прогнозы и управляет вашими моделями
- Ускоряет проекты МО
- Проект МО на месте или в облаке
- Предварительно настроенные виртуальные машины (ВМ)
2. Microsoft Azure AI Platform
Другой лучший вариант инструментов разработки программного обеспечения с использованием ИИ является Microsoft Azure AI Platform, который является мощной облачной платформой, на которую многие организации полагаются. Платформа имеет множество отличных возможностей, таких как распознавание объектов, машинное обучение без учителя, распознавание речи и многое другое.
Платформа Microsoft Azure AI Platform сделала разработку ИИ проще для организаций, и она предлагает различные варианты настройки, такие как предварительно обученные модели ИИ для распознавания текста, лица и речи. Она также предлагает различные возможности машинного обучения, такие как Azure ML, автоматизированная служба машинного обучения на основе Python; Azure Databricks, служба больших данных на основе Apache Spark; и ONNX, открытый формат модели и среда выполнения для МО.
Вот некоторые из основных функций платформы Microsoft Azure AI Platform:
- Автоматизированная служба машинного обучения на основе Python
- Машинный перевод
- Возможности распознавания объектов, речи и текста
- Шаблоны ИИ для создания ботов
3. IBM Watson
Другой из наиболее известных инструментов ИИ для разработки программного обеспечения является IBM Watson, который оснащен передовыми возможностями ИИ, включая интерфейсы разговора, мобильные приложения API, интерфейсы разговора и услуги обработки естественного языка.
Мощные инструменты разработки программного обеспечения IBM Watson были развернуты в различных отраслях, таких как нефть и газ, средства массовой информации и развлечения, финансовые услуги, Интернет вещей (IoT) и многое другое.
Платформа также предлагает услуги разработки ИИ, которые помогают разработчикам создавать приложения с предварительно обученными возможностями ИИ. Некоторые из ее других функций включают Watson Assistant, который может быть интегрирован для создания разговорных интерфейсов в вашем приложении, и ее услугу обработки естественного языка в виде Watson Natural Language Understanding (NLU).
Вот некоторые из основных функций IBM Watson:
- Быстрая разработка и развертывание приложений ИИ
- Возможности речи в текст
- Услуги обработки естественного языка и понимания естественного языка
- Мощные мобильные приложения API
4. H20
H20 – это открытая платформа машинного обучения, которая стабильно растет в популярности. Это мощный инструмент разработки программного обеспечения с использованием ИИ, который предлагает широкий спектр функций, таких как умные алгоритмы машинного обучения, статистические и обобщенные линейные модели, модели глубокого обучения и многое другое. Инструмент также поддерживает большие данные, Hadoop и кластеры Spark/Kubernetes.
H20, который позволяет использовать языки программирования, такие как R и Python, для создания моделей, часто используется для анализа данных, обнаружения мошенничества, управления рисками, цифрового здравоохранения и интеллекта клиентов.
Вот некоторые из основных функций H20:
- Включает функцию AutoML
- Поддерживает многие алгоритмы, такие как машины с градиентным бустингом, глубокое обучение, обобщенные линейные модели и т. д.
- Линейно масштабируемая платформа
- Разработка мобильных приложений с помощью R, Java и Python
5. TensorFlow
Ни один список инструментов разработки программного обеспечения с использованием ИИ не будет полным без TensorFlow, который является открытым инструментом числовых вычислений и библиотекой машинного обучения. TensorFlow в основном используется для разработки и исследований, и он гибкий, предлагая комплексные инструменты и библиотеки, которые помогают ускорить разработку ИИ.
Бизнес может использовать TensorFlow для разработки и обучения умных приложений МО и ИИ, которые обрабатывают сложные операции, включая прогнозирование, управление контрактами, юридические операции, обслуживание клиентов и многое другое.
Вот некоторые из основных функций TensorFlow:
- Бесшовное развертывание решений на основе ИИ на мобильных устройствах, настольных компьютерах, устройствах Edge и т. д.
- Обширный набор инструментов, библиотек и ресурсов сообщества
- Глубокий анализ, автоматизация сервисов, обучение без учителя и т. д.
- Широкий спектр функций и возможностей
6. MxNet
MxNet – это ведущая и популярная платформа разработки программного обеспечения с использованием ИИ, которая является框架ом глубокого обучения, часто используемым в исследованиях и производстве. MxNet помогает улучшить разработку ИИ с помощью передовых возможностей обработки естественного языка, и он предлагает распределенные модели обучения для масштабирования приложений ИИ.
Инструмент часто используется в многопроцессорной и многоустройной тренировке, а также в написании пользовательских слоев на высокоуровневых языках.
Вот некоторые из основных функций MxNet:
- Открытый фреймворк глубокого обучения
- Улучшает приложения на основе ИИ с помощью обработки естественного языка
- Высокая масштабируемость фреймворка
- Определение, обучение и развертывание нейронных сетей
7. Edgeverve
Закрывая наш список 7 лучших инструментов разработки программного обеспечения с использованием ИИ, является Xtractedge от Edgeverve, который является еще одним отличным инструментом, который позволяет создавать мощные приложения на основе ИИ. Одна из лучших возможностей, предлагаемых инструментом, является Nia Advanced ML, который предлагает широкий спектр алгоритмов машинного обучения, которые работают на скорости и масштабе, помогая создавать высокопроизводительные модели МО.
Инструмент также позволяет создавать чат-боты на основе ИИ, с помощью которых ваше приложение может получить доступ к корпоративному репозиторию знаний. Приложение также может автоматизировать действия с помощью разговорного интерфейса и интегрировать данные Nia, которые являются мощным решением для анализа.
Вот некоторые из основных функций Infosys Nia:
- Эффективно создает модели обучения МО
- Обрабатывает большие наборы данных в масштабе
- Возможности управления данными
- Чат-бот Nia
Summary
В заключение, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) революционизируют ландшафт разработки программного обеспечения, повышая эффективность, точность и возможности инструментов разработки. Эти передовые технологии оптимизируют сложные процессы, такие как идея, кодирование и оценка качества, значительно снижая потенциал ошибок и увеличивая общую производительность.
Инструменты на основе ИИ предлагают широкий спектр функций, от обработки естественного языка (ОЕЯ) и глубокого обучения до автоматизированного машинного обучения (AutoML) и предварительно обученных моделей, удовлетворяющих различным потребностям отрасли. Они облегчают разработку прочных приложений, поддерживают анализ данных, улучшают принятие решений и позволяют создавать интеллектуальные, масштабируемые решения.
По мере того, как организации все чаще принимают инструменты ИИ и МО, они получают конкурентное преимущество за счет повышения эффективности, сокращения времени разработки и улучшения возможностей программного обеспечения. Инструменты, представленные в этой статье, являются одними из лучших доступных, каждый из которых предлагает уникальные функции и преимущества, удовлетворяющие различным потребностям разработки. Принятие этих технологий, безусловно, будет продолжать стимулировать инновации и совершенство в разработке программного обеспечения.
