En İyiler
7 En İyi Yapay Zeka Yazılım Geliştirme Araçları
Yazılım uygulaması, organizasyonlar genelinde en yaygın faaliyetlerden biridir ve kullanımı yıllar içinde yalnızca artmıştır. Yazılım geliştirme, fikir üretimi, ürün tanımı, kodlama, stratejik tasarım, kalite değerlendirme ve daha fazlasını içeren karmaşık ve zorlu bir görevdir. Bu adımlar sırasında yapılan herhangi bir hata, tüm sürecin yeniden başlatılması anlamına gelebilir.
Bu zorluklar nedeniyle, günümüzün en iyi organizasyonlarının çoğu, daha iyi sonuçlar elde etmek için yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) kullanmaktadır.
Burada 7 en iyi AI yazılım geliştirme aracı bulunmaktadır:
1. Google Cloud AI Platform
Listemizin başında, makine öğrenimi modellerinizi ölçeklendirerek eğiten, eğitilmiş modelinizi bulutta barındıran ve modelinizi kullanarak yeni veriler hakkında tahminler yapan Google Cloud AI Platform bulunmaktadır.
Platform tarafından sağlanan entegre araç zinciri, makine öğrenimi projelerinin geliştirilmesini ve dağıtılmasını hızlandırır ve Google’dan açık kaynaklı bir platform olan Kubeflow ile taşınabilir ML boru hatları oluşturabilirsiniz. AI platformu, makine öğrenimi projenizi hem şirket içinde hem de bulutta dağıtabilmenizi sağlar ve veri depolamak için çeşitli seçenekler sunar, chẳng hạn sebagai depolama ve BigQuery.
AI Platform’un diğer bir önemli özelliği, derin öğrenme uygulamaları geliştirmeye yardımcı olan önceden yapılandırılmış Sanal Makineler (VM)’dir ve ayrıca metnin anlamını ve yapısını belirlemeye yardımcı olan doğal dil işleme (NLP) yeteneklerine sahiptir. Bunların yanı sıra, platformun API’lerini konuşma metne ve metin konuşmaya dönüştürme yetenekleri için kullanabilirsiniz.
Google Cloud AI Platform’un bazı önemli özellikleri şunlardır:
- ML modellerinizi eğitmenize, analiz etmenize ve ayarlamalarına yardımcı olur
- Tahminleri almanızı, tahminleri izlemenizi ve modellerinizi yönetmenizi sağlar
- ML projelerini hızlandırır
- ML projesi şirket içinde veya bulutta
- Önceden yapılandırılmış Sanal Makineler (VM)
2. Microsoft Azure AI Platform
AI yazılım geliştirme araçları için başka bir üst seçeneği olan Microsoft Azure AI Platform, geliştirme pazarında trend olmaktadır. Dayanıklı bir bulut platformu olan Azure AI Platform, birçok organizasyon tarafından kullanılmaktadır. Platform, nesne tanıma, denetimsiz makine öğrenimi, konuşma tanıma ve daha fazlasını içeren birçok harika özelliğe sahiptir.
Microsoft Azure AI Platform, organizasyonların AI geliştirmesini kolaylaştırmıştır ve metin, yüz ve konuşma tanıma için önceden eğitilmiş AI modelleri gibi alan özgü özelleştirme seçenekleri sunar. Ayrıca, Azure ML gibi Python tabanlı otomatik ML hizmeti, Azure Databricks gibi Apache Spark tabanlı büyük veri hizmeti ve ONNX gibi açık kaynaklı model formatı ve ML için çalışma zamanı gibi çeşitli makine öğrenimi yetenekleri sunar.
Microsoft Azure AI Platform’un bazı önemli özellikleri şunlardır:
- Python tabanlı otomatik ML hizmeti
- Makine çevirisi
- Nesne, konuşma ve metin tanıma yetenekleri
- Bot oluşturmak için AI şablonları
Microsoft Azure’u ziyaret edin
3. IBM Watson
Yazılım geliştirme için en iyi bilinen AI araçlarından biri olan IBM Watson, gelişmiş AI yeteneklerine sahiptir; bunlar arasında konuşma arayüzleri, mobil uygulama API’leri, konuşma arayüzleri ve NLP hizmetleri bulunmaktadır.
IBM Watson’un güçlü yazılım geliştirme araçları, petrol ve gaz, medya ve eğlence, finansal hizmetler, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve daha birçok sektörde kullanılmıştır.
Platform, geliştiricilerin önceden eğitilmiş AI yeteneklerine sahip uygulamalar oluşturmasına yardımcı olan AI geliştirme hizmetleri sunar. Diğer bazı özellikleri arasında, uygulamanıza AI destekli konuşma arayüzleri entegre etmek için kullanılabilecek Watson Asistan ve NLP hizmeti olarak Watson Doğal Dil Anlama (NLU) bulunmaktadır.
IBM Watson’un bazı önemli özellikleri şunlardır:
- AI uygulamalarının hızlı geliştirilmesi ve dağıtılması
- Konuşma metne dönüştürme yetenekleri
- NLP ve NLU hizmetleri
- Güçlü mobil uygulama API’leri
4. H2O
H2O, açık kaynaklı bir makine öğrenimi platformudur ve popülerlik kazanmaktadır. Güçlü bir AI yazılım geliştirme aracıdır ve akıllı makine öğrenimi algoritmaları, istatistiksel ve genelleştirilmiş lineer modeller, derin öğrenme modelleri ve daha fazlasını sunar. Araç, büyük veri, Hadoop ve Spark/Kubernetes kümelerini de destekler.
H2O, R ve Python gibi programlama dillerini kullanarak modeller oluşturmanıza olanak tanır ve veri analizi, dolandırıcılık tespiti, risk yönetimi, dijital sağlık ve müşteri zekası için sıklıkla kullanılır.
H2O’nun bazı önemli özellikleri şunlardır:
- AutoML işlevselliği içerir
- Gradient boosted makineler, derin öğrenme, genelleştirilmiş lineer modeller gibi birçok algoritmayı destekler
- Lineer olarak ölçeklenebilir platform
- R, Java ve Python kullanarak mobil uygulamalar geliştirin
5. TensorFlow
AI yazılım geliştirme araçları listesi, açık kaynaklı bir sayısal hesap aracı ve makine öğrenimi kütüphanesi olan TensorFlow olmadan tamamlanmış olmaz. TensorFlow, geliştirme ve araştırma amaçları için kullanılır ve esnek bir şekilde kapsamlı araçlar ve kütüphaneler sunar; bunlar, AI geliştirmesini hızlandırmana yardımcı olur.
İşletmeler, TensorFlow’u kullanarak karmaşık işlemleri gerçekleştiren akıllı ML ve AI destekli uygulamalar geliştirebilir ve eğitebilir; bu işlemler arasında tahmini, sözleşme yönetimi, yasal işlemler, müşteri hizmetleri ve daha fazlası bulunmaktadır.
TensorFlow’un bazı önemli özellikleri şunlardır:
- AI tabanlı çözümleri mobil, masaüstü, kenar cihazlar gibi ortamlara sorunsuzca dağıtabilir
- Geniş araç, kütüphane ve topluluk kaynağı seti
- Derin analitik, hizmet otomasyonu, denetimsiz eğitim ve daha fazlası
- Geniş özellik ve işlev yelpazesi
6. MxNet
MxNet, bir derin öğrenme çerçevesi olan ve araştırma ve üretim için sıklıkla kullanılan bir AI yazılım geliştirme aracıdır. MxNet, AI geliştirmesini gelişmiş doğal dil işleme yetenekleriyle güçlendirir ve AI uygulamalarını ölçeklendirme için dağıtılmış eğitim modelleri sunar.
Araç, çoklu GPU ve çoklu makine eğitiminde, ayrıca yüksek seviyeli dillerde özel katmanlar yazmada sıklıkla kullanılır.
MxNet’in bazı önemli özellikleri şunlardır:
- Açık kaynaklı derin öğrenme çerçevesi
- AI tabanlı uygulamaları NLP ile güçlendirir
- Yüksek oranda ölçeklenebilir çerçeve
- Sinir ağlarını tanımlayın, eğitin ve dağıtın
7. Edgeverve
7 en iyi AI yazılım geliştirme aracının listesini tamamlamak için Edgeverve tarafından sunulan Xtractedge bulunmaktadır. Bu araç, güçlü AI destekli uygulamalar oluşturmanıza olanak tanır. Araç tarafından sunulan en iyi özelliklerden biri, Nia Advanced ML’dir; bu, yüksek hız ve ölçeklendirme ile çalışan geniş bir makine öğrenimi algoritması seti sunar ve yüksek performanslı ML modelleri oluşturmanıza yardımcı olur.
Araç, kurumsal bilgi deposuna erişim sağlayan AI destekli sohbet botları oluşturmanıza da olanak tanır. Uygulamanız, bir sohbet arayüzü ile eylemleri otomatikleştirebilir ve Nia veri gibi güçlü bir analiz çözümünü entegre edebilir.
Infosys Nia’nın bazı önemli özellikleri şunlardır:
- ML eğitim modellerini etkili bir şekilde oluşturun
- Büyük veri kümelerini ölçeklendirin
- Veri yönetimi yetenekleri
- Nia sohbet botu
Özet
Sonuç olarak, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), yazılım geliştirme alanını, geliştirme araçlarının verimliliğini, doğruluğunu ve yeteneklerini artırarak devrimleştiriyor. Bu gelişmiş teknolojiler, fikir üretimi, kodlama ve kalite değerlendirmesi gibi karmaşık süreçleri basitleştirerek hataların potansiyelini azaltır ve genel verimliliği artırır.
AI destekli araçlar, doğal dil işleme (NLP), derin öğrenme, otomatik makine öğrenimi (AutoML) ve önceden eğitilmiş modeller gibi çeşitli işlevler sunar; bu, farklı endüstri ihtiyaçlarını karşılar. Bu araçlar, güçlü uygulamaların geliştirilmesini destekler, veri analizini kolaylaştırır, karar verme süreçlerini iyileştirir ve akıllı, ölçeklenebilir çözümlerin oluşturulmasını sağlar.
Organizasyonlar AI ve ML araçlarını benimsemeye devam ettikçe, verimliliği artırma, geliştirme süresini azaltma ve yazılım yeteneklerini iyileştirme yoluyla rekabet avantajı elde ederler. Bu makalede vurgulanan araçlar, her biri çeşitli özellikler ve avantajlar sunan en iyi araçları temsil etmektedir. Bu teknolojileri benimsemek, şüphesiz yazılım geliştirmeye yenilik ve mükemmellik getirmeye devam edecektir.
