Best Of
7 En İyi Yapay Zeka Yazılım Geliştirme Aracı
Yazılım uygulaması, kuruluşlara yayılmış en rutin faaliyetlerden biridir ve kullanımı yıllar içinde yalnızca artmıştır. Yazılım geliştirme, fikir oluşturma, ürün tanımlama, kodlama, stratejik tasarım, kalite değerlendirmesi ve daha fazlasını gerektiren süreçle birlikte karmaşık ve zor bir iştir. Bu adımlar sırasında yapılan herhangi bir hata varsa, bu, tüm sürecin yeniden başlatılması gerektiği anlamına gelebilir.
Bu zorluklar nedeniyle günümüzün en iyi kuruluşlarının çoğu, daha iyi sonuçlar elde etmek için yapay zekaya (AI) ve makine öğrenimine (ML) yöneliyor.
İşte en iyi 7 AI yazılım geliştirme aracı:
1. Google Cloud AI Platformu
En iyi 7 yapay zeka yazılım geliştirme aracından oluşan listemizin başında, makine öğrenimi modellerinizi geniş ölçekte eğitmenize, eğitilen modelinizi bulutta barındırmanıza ve modelinizi yeni veriler hakkında tahminler yapmak için kullanmanıza yardımcı olan Google Cloud AI Platform yer alıyor.
Platform tarafından sağlanan entegre araç zinciri, makine öğrenimi projelerinin geliştirilmesini ve devreye alınmasını hızlandırır ve Google'ın açık kaynaklı bir platformu olan Kubeflow ile taşınabilir makine öğrenimi ardışık düzenleri oluşturabilirsiniz. AI platformu, makine öğrenimi projenizi hem şirket içinde hem de bulutta dağıtmanıza olanak tanır ve verileri depolamak için bulut depolama ve BigQuery gibi çeşitli seçenekler vardır.
AI Platform'un sunduğu temel özelliklerden biri de, derin öğrenme uygulamaları geliştirmeye yardımcı olan önceden yapılandırılmış Sanal Makineler (VM'ler) ve ayrıca metnin anlamını ve yapısını belirlemeye yardımcı olan doğal dil işleme (NLP) yetenekleridir. Bunların yanı sıra, platformun konuşmadan metne ve metinden konuşmaya dönüştürme API'lerinin yanı sıra, görsellerden içgörüler elde etmek için görsel yeteneklerden de yararlanabilirsiniz.
Google Cloud AI Platform'un temel özelliklerinden bazıları şunlardır:
- Makine öğrenimi modellerinizi eğitmenize, analiz etmenize ve ayarlamanıza yardımcı olur
- Tahminler alın, tahminleri izleyin ve modellerinizi yönetin
- Makine öğrenimi projelerini hızlandırır
- Şirket içinde veya bulutta makine öğrenimi projesi
- Önceden Yapılandırılmış Sanal Makineler (VM'ler)
2. Microsoft Azure AI Platformu
Yapay zeka yazılım geliştirme araçları için bir başka en iyi seçenek, geliştirme pazarında trend olan Microsoft Azure Yapay Zeka Platformudur. Sağlam bir bulut platformu, buna güvenen birçok kuruluş var. Platform, nesne tanıma, denetimsiz makine öğrenimi, konuşma tanıma ve daha fazlası gibi birçok harika yeteneğe sahiptir.
Microsoft Azure AI Platformu, kuruluşların AI geliştirmesini gerçekleştirmesini kolaylaştırdı ve metin, yüz ve konuşma tanıma için alana özel önceden eğitilmiş AI modelleri gibi çeşitli özelleştirme seçenekleri sunuyor. Ayrıca, Python tabanlı otomatikleştirilmiş bir makine öğrenimi hizmeti olan Azure ML gibi çeşitli makine öğrenimi yetenekleri sunar; Apache Spark tabanlı bir büyük veri hizmeti olan Azure Databricks; ve makine öğrenimi için açık kaynaklı bir model formatı ve çalışma zamanı olan ONNX.
Microsoft Azure Yapay Zeka Platformunun ana özelliklerinden bazıları şunlardır:
- Python tabanlı otomatik makine öğrenimi hizmeti
- Makine çevirisi
- Nesne, konuşma ve metin tanıma yetenekleri
- Bot oluşturmak için AI şablonları
Microsoft Azure'u ziyaret edin →
3. IBM Watson
Yazılım geliştirmeye yönelik en iyi bilinen yapay zeka araçlarından bir diğeri, konuşma arabirimleri, mobil uygulama API'leri, konuşma arabirimleri ve NLP hizmetleri dahil olmak üzere gelişmiş yapay zeka yetenekleriyle donatılmış IBM Watson'dır.
IBM Watson'ın güçlü yazılım geliştirme araçları, petrol ve gaz, medya ve eğlence, finansal hizmetler, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve çok daha fazlası gibi birçok farklı sektörde devreye alınmıştır.
Platform ayrıca, geliştiricilerin önceden eğitilmiş yapay zeka yetenekleriyle uygulamalar oluşturmasına yardımcı olan yapay zeka geliştirme hizmetleri de sunar. Diğer özelliklerinden bazıları, uygulamanıza yapay zeka destekli konuşma arabirimleri oluşturmak için entegre edilebilen Watson Assistant ve Watson Natural Language Speaking (NLU) biçimindeki NLP hizmetini içerir.
IBM Watson'ın temel özelliklerinden bazıları şunlardır:
- AI uygulamaları için hızlı geliştirme ve devreye alma
- Konuşmadan metne dönüştürme yetenekleri
- NLP ve NLU hizmetleri
- Güçlü mobil uygulama API'leri
4. H20
H20, popülaritesi sürekli artan açık kaynaklı bir makine öğrenimi platformudur. Akıllı makine öğrenimi algoritmaları, istatistiksel ve genelleştirilmiş doğrusal modeller, derin öğrenme modelleri ve daha fazlası gibi çok çeşitli özellikler sunan güçlü bir yapay zeka yazılım geliştirme aracıdır. Araç ayrıca büyük verileri, Hadoop'u ve Spark/Kubernetes kümelerini destekler.
Model oluşturmak için R ve Python gibi programlama dillerini kullanmanıza izin veren H20, genellikle veri analizi, dolandırıcılık tespiti, risk yönetimi, dijital sağlık hizmetleri ve müşteri zekası için kullanılır.
İşte H20'nin temel özelliklerinden bazıları:
- AutoML işlevselliği içerir
- Degrade destekli makineler, derin öğrenme, genelleştirilmiş doğrusal modeller vb. gibi birçok algoritmayı destekler.
- Doğrusal olarak ölçeklenebilir platform
- R, Java ve Python kullanarak mobil uygulamalar geliştirin
5. TensorFlow
Açık kaynaklı, sayısal bir hesaplama aracı ve makine öğrenimi kitaplığı olan TensorFlow olmadan yapay zeka yazılım geliştirme araçlarına yönelik hiçbir liste tamamlanmış sayılmaz. TensorFlow öncelikle geliştirme ve araştırma amaçları için kullanılır ve yapay zeka geliştirmeyi hızlandırmaya yardımcı olan kapsamlı araçlar ve kitaplıklar sunarken esnektir.
İşletmeler, tahmin, sözleşme yönetimi, yasal işlemler, müşteri hizmetleri ve daha fazlası dahil olmak üzere karmaşık operasyonları yöneten akıllı makine öğrenimi ve yapay zeka destekli uygulamalar geliştirmek ve eğitmek için TensorFlow'u kullanabilir.
TensorFlow'un ana özelliklerinden bazıları şunlardır:
- AI tabanlı çözümleri cep telefonlarına, masaüstüne, uç cihazlara vb. sorunsuz bir şekilde dağıtın.
- Kapsamlı araç seti, kitaplıklar ve topluluk kaynakları
- Derin analitik, hizmet otomasyonu, denetimsiz eğitim vb.
- Geniş özellik ve işlevsellik yelpazesi
6. MxNet
MxNet, araştırma ve üretimde sıklıkla kullanılan bir derin öğrenme çerçevesi olan lider ve popüler bir AI yazılım geliştirme aracıdır. MxNet, gelişmiş doğal dil işleme yetenekleriyle yapay zeka gelişimini geliştirmeye yardımcı olur ve yapay zeka uygulamalarını ölçeklendirmek için dağıtılmış eğitim modelleri sunar.
Araç, genellikle Çoklu GPU ve çoklu makine eğitiminde ve ayrıca üst düzey dillerde özel katmanlar yazarken kullanılır.
İşte MxNet'in ana özelliklerinden bazıları:
- Açık kaynaklı derin öğrenme çerçevesi
- Yapay zeka tabanlı uygulamaları NLP ile geliştirir
- Yüksek düzeyde ölçeklenebilir çerçeve
- Sinir ağlarını tanımlayın, eğitin ve konuşlandırın
7. Edgeverve
En iyi 7 yapay zeka yazılım geliştirme aracından oluşan listemizi, güçlü yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmanıza olanak tanıyan bir başka harika araç olan Edgeverve'nin Xtractedge'i tamamlıyor. Aracın sunduğu en iyi yeteneklerden biri, hızlı ve geniş ölçekte çalışan, yüksek performanslı makine öğrenimi modelleri oluşturmaya yardımcı olan çok çeşitli makine öğrenimi algoritmaları sunan Nia Gelişmiş ML'dir.
Araç ayrıca, uygulamanızın kurumsal bilgi havuzuna erişim sağlamasıyla yapay zeka destekli sohbet robotları oluşturmanıza olanak tanır. Uygulama aynı zamanda bir konuşma arabirimiyle eylemleri otomatikleştirebilir ve güçlü bir analitik çözümü olan Nia verilerini entegre edebilir.
Infosys Nia'nın temel özelliklerinden bazıları şunlardır:
- Makine öğrenimi eğitim modellerini etkili bir şekilde oluşturun
- Büyük veri kümelerini uygun ölçekte işleyin
- Veri yönetimi yetenekleri
- Nia sohbet robotu
ÖZET
Sonuç olarak yapay zeka (AI) ve makine öğrenme (ML), geliştirme araçlarının verimliliğini, doğruluğunu ve yeteneklerini artırarak yazılım geliştirme ortamında devrim yaratıyor. Bu gelişmiş teknolojiler fikir oluşturma, kodlama ve kalite değerlendirmesi gibi karmaşık süreçleri düzene sokarak hata potansiyelini önemli ölçüde azaltır ve genel üretkenliği artırır.
Yapay zeka destekli araçlar, aşağıdakiler gibi çeşitli işlevler sunar: doğal dil işleme (NLP) ve derin öğrenme çeşitli endüstri ihtiyaçlarını karşılayan otomatik makine öğrenimine (AutoML) ve önceden eğitilmiş modellere kadar. Sağlam uygulamaların geliştirilmesini kolaylaştırır, veri analizini destekler, karar almayı geliştirir ve akıllı, ölçeklenebilir çözümlerin oluşturulmasına olanak tanır.
Kuruluşlar yapay zeka ve makine öğrenimi araçlarını giderek daha fazla benimsedikçe, artan verimlilik, azaltılan geliştirme süresi ve gelişmiş yazılım yetenekleri sayesinde rekabet avantajı kazanıyorlar. Bu makalede vurgulanan araçlar, her biri farklı geliştirme ihtiyaçlarını karşılayan benzersiz özellikler ve faydalar sunan mevcut en iyi araçlardan bazılarını temsil etmektedir. Bu teknolojileri benimsemek şüphesiz yazılım geliştirmede yenilikçiliği ve mükemmelliği teşvik etmeye devam edecektir.
