Best Of
7 công cụ phát triển phần mềm AI tốt nhất
Ứng dụng phần mềm là một trong những hoạt động thường xuyên nhất trải rộng khắp các tổ chức và việc sử dụng nó chỉ tăng lên trong những năm qua. Phát triển phần mềm là một nhiệm vụ phức tạp và khó khăn, với quy trình đòi hỏi phải có ý tưởng, định nghĩa sản phẩm, viết mã, thiết kế chiến lược, đánh giá chất lượng, v.v. Nếu có bất kỳ lỗi nào xảy ra trong các bước này, điều đó có thể có nghĩa là toàn bộ quá trình cần được bắt đầu lại.
Vì những thách thức này, nhiều tổ chức tốt nhất hiện nay đã chuyển sang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) để đạt được kết quả tốt hơn.
Dưới đây là 7 công cụ phát triển phần mềm AI tốt nhất:
1. Nền tảng AI của Google Cloud
Đứng đầu danh sách 7 công cụ phát triển phần mềm AI tốt nhất của chúng tôi là Google Cloud AI Platform, giúp bạn đào tạo các mô hình máy học của mình trên quy mô lớn, lưu trữ mô hình đã đào tạo của bạn trên đám mây và sử dụng mô hình của bạn để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới.
Chuỗi công cụ tích hợp do nền tảng này cung cấp giúp đẩy nhanh quá trình phát triển và triển khai các dự án máy học, đồng thời bạn có thể xây dựng các quy trình ML di động với Kubeflow, một nền tảng mã nguồn mở của Google. Nền tảng AI cho phép bạn triển khai dự án máy học của mình cả tại chỗ hoặc trên đám mây và có nhiều tùy chọn khác nhau để lưu trữ dữ liệu, chẳng hạn như lưu trữ đám mây và BigQuery.
Một trong những tính năng chính của AI Platform là Máy ảo (VM) được cấu hình sẵn, giúp phát triển các ứng dụng học sâu, và nó cũng có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp xác định ý nghĩa và cấu trúc của văn bản. Bên cạnh đó, bạn có thể sử dụng API của nền tảng cho các chức năng chuyển giọng nói thành văn bản và văn bản thành giọng nói, cũng như khả năng thị giác để trích xuất thông tin chi tiết từ hình ảnh.
Dưới đây là một số tính năng chính của Google Cloud AI Platform:
- Giúp đào tạo, phân tích và điều chỉnh các mô hình ML của bạn
- Nhận dự đoán, theo dõi dự đoán và quản lý mô hình của bạn
- Xúc tiến các dự án ML
- Dự án ML tại chỗ hoặc trên đám mây
- Máy ảo được cấu hình sẵn (VM)
2. Nền tảng trí tuệ nhân tạo Microsoft Azure
Một lựa chọn hàng đầu khác cho các công cụ phát triển phần mềm AI là Nền tảng Microsoft Azure AI, đang là xu hướng trên thị trường phát triển. Một nền tảng đám mây mạnh mẽ, có nhiều tổ chức dựa vào nó. Nền tảng này có nhiều khả năng tuyệt vời, chẳng hạn như nhận dạng đối tượng, học máy không giám sát, nhận dạng giọng nói, v.v.
Nền tảng AI của Microsoft Azure đã giúp các tổ chức thực hiện phát triển AI dễ dàng hơn và cung cấp nhiều tùy chọn tùy chỉnh khác nhau như các mô hình AI được đào tạo trước dành riêng cho miền để nhận dạng văn bản, khuôn mặt và giọng nói. Nó cũng cung cấp nhiều khả năng học máy khác nhau như Azure ML, dịch vụ ML tự động dựa trên Python; Azure Databricks, một dịch vụ dữ liệu lớn dựa trên Apache Spark; và ONNX, một định dạng mô hình nguồn mở và thời gian chạy cho ML.
Dưới đây là một số tính năng chính của Nền tảng Microsoft Azure AI:
- Dịch vụ ML tự động dựa trên Python
- Dịch máy
- Khả năng nhận dạng đối tượng, giọng nói và văn bản
- Các mẫu AI để tạo bot
3. IBM Watson
Một trong những công cụ AI nổi tiếng nhất khác để phát triển phần mềm là IBM Watson, được trang bị các khả năng AI tiên tiến bao gồm giao diện hội thoại, API ứng dụng di động, giao diện hội thoại và dịch vụ NLP.
Các công cụ phát triển phần mềm mạnh mẽ của IBM Watson đã được triển khai trong nhiều ngành khác nhau như dầu khí, truyền thông và giải trí, dịch vụ tài chính, Internet vạn vật (IoT), v.v.
Nền tảng này cũng cung cấp các dịch vụ phát triển AI giúp các nhà phát triển xây dựng ứng dụng với khả năng AI được đào tạo trước. Một số tính năng khác của nó bao gồm Trợ lý Watson, có thể được tích hợp để xây dựng các giao diện đàm thoại do AI cung cấp vào ứng dụng của bạn và dịch vụ NLP của nó ở dạng Hiểu ngôn ngữ tự nhiên Watson (NLU).
Dưới đây là một số tính năng chính của IBM Watson:
- Phát triển và triển khai nhanh chóng cho các ứng dụng AI
- Khả năng chuyển giọng nói thành văn bản
- Dịch vụ NLP và NLU
- API ứng dụng di động mạnh mẽ
4. H20
H20 là một nền tảng máy học mã nguồn mở đang ngày càng phổ biến. Đây là một công cụ phát triển phần mềm AI mạnh mẽ cung cấp nhiều tính năng như thuật toán học máy thông minh, mô hình tuyến tính tổng quát và thống kê, mô hình học sâu, v.v. Công cụ này cũng hỗ trợ các cụm dữ liệu lớn, Hadoop và Spark/Kubernetes.
H20, cho phép bạn sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R và Python để xây dựng mô hình, thường được sử dụng để phân tích dữ liệu, phát hiện gian lận, quản lý rủi ro, chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số và thông tin khách hàng.
Dưới đây là một số tính năng chính của H20:
- Bao gồm chức năng AutoML
- Hỗ trợ nhiều thuật toán như máy tăng cường độ dốc, học sâu, mô hình tuyến tính tổng quát, v.v.
- Nền tảng có thể mở rộng tuyến tính
- Phát triển ứng dụng di động bằng R, Java và Python
5. TensorFlow
Không có danh sách nào cho các công cụ phát triển phần mềm AI sẽ hoàn chỉnh nếu không có TensorFlow, một công cụ tính toán số, mã nguồn mở và thư viện máy học. TensorFlow chủ yếu được sử dụng cho mục đích phát triển và nghiên cứu, đồng thời nó linh hoạt trong khi cung cấp các công cụ và thư viện toàn diện giúp đẩy nhanh quá trình phát triển AI.
Các doanh nghiệp có thể sử dụng TensorFlow để phát triển và đào tạo các ứng dụng ML và AI thông minh hỗ trợ xử lý các hoạt động phức tạp bao gồm dự báo, quản lý hợp đồng, hoạt động pháp lý, dịch vụ khách hàng, v.v.
Dưới đây là một số tính năng chính của TensorFlow:
- Triển khai liền mạch các giải pháp dựa trên AI trên điện thoại di động, máy tính để bàn, thiết bị cạnh, v.v.
- Bộ công cụ, thư viện và tài nguyên cộng đồng phong phú
- Phân tích sâu, tự động hóa dịch vụ, đào tạo không giám sát, v.v.
- Một loạt các tính năng và chức năng
6. MxNet
MxNet là một công cụ phát triển phần mềm AI hàng đầu và phổ biến, là một framework deep learning thường được sử dụng trong nghiên cứu và sản xuất. MxNet giúp tăng cường phát triển AI với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến và nó cung cấp các mô hình đào tạo phân tán để mở rộng các ứng dụng AI.
Công cụ này thường được sử dụng trong đào tạo Đa GPU và nhiều máy, cũng như trong việc viết các lớp tùy chỉnh bằng ngôn ngữ cấp cao.
Dưới đây là một số tính năng chính của MxNet:
- Khung học tập sâu mã nguồn mở
- Tăng cường các ứng dụng dựa trên AI với NLP
- Khung có khả năng mở rộng cao
- Xác định, đào tạo và triển khai mạng lưới thần kinh
7. Edgeverve
Chốt danh sách 7 công cụ phát triển phần mềm AI tốt nhất của chúng tôi là Xtractedge của Edgeverve, đây là một công cụ tuyệt vời khác cho phép bạn xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI mạnh mẽ. Một trong những khả năng tốt nhất mà công cụ này cung cấp là Nia Advanced ML, cung cấp nhiều thuật toán học máy hoạt động ở tốc độ và quy mô, giúp xây dựng các mô hình ML hiệu suất cao.
Công cụ này cũng cho phép bạn xây dựng các chatbot do AI hỗ trợ, với ứng dụng của bạn cung cấp quyền truy cập vào kho kiến thức doanh nghiệp. Ứng dụng cũng có thể tự động hóa các hành động với giao diện đàm thoại và tích hợp dữ liệu Nia, đây là một giải pháp phân tích mạnh mẽ.
Dưới đây là một số tính năng chính của Infosys Nia:
- Xây dựng hiệu quả các mô hình đào tạo ML
- Xử lý các tập dữ liệu lớn ở quy mô lớn
- Khả năng quản lý dữ liệu
- Chatbot Nia
Tổng kết
Tóm lại, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đang cách mạng hóa bối cảnh phát triển phần mềm bằng cách nâng cao hiệu quả, độ chính xác và khả năng của các công cụ phát triển. Những công nghệ tiên tiến này hợp lý hóa các quy trình phức tạp như lên ý tưởng, mã hóa và đánh giá chất lượng, giảm đáng kể khả năng xảy ra lỗi và tăng năng suất tổng thể.
Các công cụ được hỗ trợ bởi AI cung cấp nhiều chức năng, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học kĩ càng đến máy học tự động (AutoML) và các mô hình được đào tạo trước, đáp ứng các nhu cầu khác nhau của ngành. Chúng tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các ứng dụng mạnh mẽ, hỗ trợ phân tích dữ liệu, cải thiện việc ra quyết định và cho phép tạo ra các giải pháp thông minh, có thể mở rộng.
Khi các tổ chức ngày càng áp dụng các công cụ AI và ML, họ sẽ có được lợi thế cạnh tranh thông qua hiệu quả được cải thiện, giảm thời gian phát triển và nâng cao khả năng phần mềm. Các công cụ được nêu bật trong bài viết này đại diện cho một số công cụ tốt nhất hiện có, mỗi công cụ cung cấp các tính năng và lợi ích độc đáo đáp ứng nhu cầu phát triển đa dạng. Việc nắm bắt những công nghệ này chắc chắn sẽ tiếp tục thúc đẩy sự đổi mới và sự xuất sắc trong phát triển phần mềm.
