Tốt nhất
7 Công Cụ Phát Triển Phần Mềm AI Tốt Nhất
Ứng dụng phần mềm là một trong những hoạt động thường xuyên nhất trong các tổ chức, và việc sử dụng nó chỉ tăng lên qua các năm. Việc phát triển phần mềm là một nhiệm vụ phức tạp và khó khăn, với quá trình yêu cầu ý tưởng, định nghĩa sản phẩm, mã hóa, thiết kế chiến lược, đánh giá chất lượng và nhiều hơn nữa. Nếu có bất kỳ sai lầm nào được thực hiện trong các bước này, nó có thể có nghĩa là toàn bộ quá trình cần phải được bắt đầu lại.
Do những thách thức này, nhiều tổ chức hàng đầu ngày nay chuyển sang 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 là Nền Tảng AI Của Google Cloud, giúp bạn đào tạo mô hình học máy của mình ở quy mô lớn, lưu trữ mô hình đã đào tạo của bạn trên đám mây và sử dụng mô hình của bạn để dự đoán về dữ liệu mới.
Công cụ tích hợp được cung cấp bởi nền tảng này giúp đẩy nhanh quá trình phát triển và triển khai dự án học máy, và bạn có thể xây dựng đường ống học máy di động với Kubeflow, một nền tảng mã nguồn mở từ Google. Nền tảng AI cho phép bạn triển khai dự án học máy của mình cả trên cơ sở và trên đám mây, và có nhiều tùy chọn để lưu trữ dữ liệu, chẳng hạn như lưu trữ đám mây và BigQuery.
Một trong những tính năng chính khác của Nền Tảng AI là Máy ảo đã được cấu hình sẵn (VM), giúp phát triển 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. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng API của nền tảng để chuyển đổi giọng nói thành văn bản và văn bản thành giọng nói, cũng như khả năng tầm nhìn để trích xuất thông tin từ hình ảnh.
Dưới đây là một số tính năng chính của Nền Tảng AI Của Google Cloud:
- Giúp đào tạo, phân tích và điều chỉnh mô hình học máy của bạn
- Nhận dự đoán, theo dõi dự đoán và quản lý mô hình của bạn
- Đẩy nhanh dự án học máy
- Dự án học máy trên cơ sở hoặc trên đám mây
- Máy ảo đã được cấu hình sẵn (VM)
Truy Cập Nền Tảng AI Của Google Cloud
2. Nền Tảng AI Của Microsoft Azure
Một lựa chọn hàng đầu khác cho công cụ phát triển phần mềm AI là Nền Tảng AI Của Microsoft Azure, đã trở thành xu hướng trong 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 và nhiều hơn nữa.
Nền Tảng AI Của Microsoft Azure đã giúp các tổ chức thực hiện phát triển AI dễ dàng hơn, và nó cung cấp nhiều tùy chọn tùy chỉnh như mô hình AI đã được đào tạo trước cho nhận dạng văn bản, khuôn mặt và giọng nói. Nó cũng cung cấp nhiều khả năng học máy như Azure ML, một dịch vụ học máy tự động dựa trên Python; Azure Databricks, một dịch vụ dữ liệu lớn dựa trên Apache Spark; và ONNX, một định dạng mô hình và thời gian chạy mã nguồn mở cho học máy.
Dưới đây là một số tính năng chính của Nền Tảng AI Của Microsoft Azure:
- Dịch vụ học máy tự động dựa trên Python
- Dịch thuật máy
- Khả năng nhận dạng đối tượng, giọng nói và văn bản
- Mẫu AI để tạo bot
Truy Cập Nền Tảng AI Của Microsoft Azure
3. IBM Watson
Một trong những công cụ AI nổi tiếng nhất cho 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 công nghiệp khác nhau như dầu khí, truyền thông và giải trí, dịch vụ tài chính, Internet của vạn vật (IoT) và nhiều hơn nữa.
Nền tảng này cũng cung cấp dịch vụ phát triển AI giúp các nhà phát triển xây dựng ứng dụng với khả năng AI đã được đào tạo trước. Một số tính năng khác của nó bao gồm Watson Assistant, có thể được tích hợp để xây dựng giao diện hội thoại AI vào ứng dụng của bạn, và dịch vụ NLP của nó dưới dạng Watson Natural Language Understanding (NLU).
Dưới đây là một số tính năng chính của IBM Watson:
- Phát triển và triển khai nhanh chóng cho ứng dụng AI
- Khả năng giọng nói thành văn bản
- Dịch vụ NLP và NLU
- API ứng dụng di động mạnh mẽ
4. H20
H20 là một nền tảng học máy mã nguồn mở đã tăng trưởng ổn định về mức độ 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 thống kê và mô hình tuyến tính tổng quát, mô hình học sâu và nhiều hơn nữa. Công cụ này cũng hỗ trợ dữ liệu lớn, Hadoop và cụm Spark/Kubernetes.
H20, cho phép bạn sử dụng ngôn ngữ lập trình như R và Python để xây dựng mô hình, thường được sử dụng cho phân tích dữ liệu, phát hiện gian lận, quản lý rủi ro, chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số và thông minh 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 tốc gradient, học sâu, mô hình tuyến tính tổng quát, v.v.
- Nền tảng có khả năng mở rộng tuyến tính
- Phát triển ứng dụng di động bằng R, Java và Python
5. TensorFlow
Không có danh sách nào về công cụ phát triển phần mềm AI sẽ hoàn chỉnh nếu không có TensorFlow, một công cụ tính toán số và thư viện học máy mã nguồn mở. TensorFlow chủ yếu được sử dụng cho mục đích phát triển và nghiên cứu, và nó linh hoạt trong khi cung cấp các công cụ và thư viện toàn diện giúp tăng tốc phát triển AI.
Các doanh nghiệp có thể sử dụng TensorFlow để phát triển và đào tạo ứng dụng thông minh và ứng dụng AI, xử lý các hoạt động phức tạp bao gồm dự báo, quản lý hợp đồng, hoạt động pháp lý, dịch vụ khách hàng và nhiều hơn nữa.
Dưới đây là một số tính năng chính của TensorFlow:
- Triển khai giải pháp AI một cách mượt mà trên thiết bị di động, máy tính để bàn, thiết bị cạnh và v.v.
- Bộ công cụ và tài nguyên cộng đồng rộng lớn
- Phân tích sâu, tự động hóa dịch vụ, đào tạo không giám sát, v.v.
- Phạm vi tính năng và chức năng rộng lớn
6. MxNet
MxNet là một công cụ phát triển phần mềm AI hàng đầu và phổ biến, là một khuôn khổ học sâu thường được sử dụng trong nghiên cứu và sản xuất. MxNet giúp tăng cường phát triển AI với các khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, và nó cung cấp mô hình đào tạo phân tán để mở rộng ứng dụng AI.
Công cụ này thường được sử dụng trong đào tạo nhiều GPU và nhiều máy, cũng như trong việc viết lớp tùy chỉnh bằng ngôn ngữ cấp cao.
Dưới đây là một số tính năng chính của MxNet:
- Khuôn khổ học sâu mã nguồn mở
- Tăng cường ứng dụng AI với NLP
- Khuôn khổ có khả năng mở rộng cao
- Định nghĩa, đào tạo và triển khai mạng nơ-ron
7. Edgeverve
Kết thúc danh sách 7 công cụ phát triển phần mềm AI tốt nhất của chúng tôi là Xtractedge của Edgeverve, một công cụ tuyệt vời khác giúp bạn xây dựng ứng dụng AI mạnh mẽ. Một trong những khả năng tốt nhất được cung cấp bởi công cụ này là Nia Advanced ML, cung cấp một loạt các thuật toán học máy hoạt động với tốc độ và quy mô, giúp xây dựng mô hình học máy hiệu suất cao.
Công cụ này cũng cho phép bạn xây dựng bot trò chuyện AI, với ứng dụng của bạn cung cấp quyền truy cập vào kho kiến thức doanh nghiệp. Ứng dụng cũng có thể tự động hóa hành động với giao diện hội thoại và tích hợp Nia data, một giải pháp phân tích mạnh mẽ.
Dưới đây là một số tính năng chính của Infosys Nia:
- Xây dựng mô hình đào tạo học máy hiệu quả
- Xử lý tập dữ liệu lớn với quy mô
- Khả năng quản lý dữ liệu
- Bot trò chuyện Nia
Tổng Kết
Tóm lại, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đang cách mạng hóa cảnh quan phát triển phần mềm bằng cách tăng cường hiệu quả, độ chính xác và khả năng của các công cụ phát triển. Những công nghệ tiên tiến này giúp đơn giản hóa các quy trình phức tạp như 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 AI cung cấp một loạt các chức năng, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học sâu đến học máy tự động (AutoML) và mô hình đã được đào tạo trước, đáp ứng nhu cầu của nhiều ngành công nghiệp. Chúng giúp 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 và có khả năng mở rộng.
Khi các tổ chức ngày càng áp dụng các công cụ AI và ML, họ sẽ có lợi thế cạnh tranh thông qua hiệu quả được cải thiện, thời gian phát triển được giảm và khả năng phần mềm được tăng cường. Các công cụ được nêu 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 áp dụng những công nghệ này chắc chắn sẽ tiếp tục thúc đẩy đổi mới và xuất sắc trong phát triển phần mềm.
