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7 款最佳 AI 软件开发工具
软件应用是组织中最常见的活动之一，其使用率只会随着时间的推移而增加。软件的开发是一个复杂而困难的任务，需要创意、产品定义、编码、战略设计、质量评估等多个步骤。如果在这些步骤中出现任何错误，可能需要重新开始整个过程。
由于这些挑战，许多今日最好的组织都转向使用人工智能（AI）和机器学习（ML）来实现更好的结果。
以下是 7 款最佳 AI 软件开发工具：
1. Google Cloud AI 平台
我们的列表中排名第一的 AI 软件开发工具是 Google Cloud AI 平台，它帮助您大规模训练机器学习模型，在云中托管训练好的模型，并使用模型对新数据进行预测。
平台提供的集成工具链加速了机器学习项目的开发和部署，您可以使用 Google 的开源平台 Kubeflow 构建可移植的 ML 管道。AI 平台允许您在本地或云中部署机器学习项目，并提供多种存储数据的选项，例如云存储和 BigQuery。
AI 平台的另一个主要功能是预配置的虚拟机（VM），它帮助开发深度学习应用，并且具有自然语言处理（NLP）功能，可以确定文本的含义和结构。除了这些，您还可以使用平台的 API 实现语音转文本和文本转语音功能，以及视觉功能从图像中提取见解。
以下是 Google Cloud AI 平台的一些主要功能：
- 帮助训练、分析和优化您的 ML 模型
- 获取预测、监控预测和管理您的模型
- 加速 ML 项目
- 在本地或云中进行 ML 项目
- 预配置的虚拟机（VM）
2. Microsoft Azure AI 平台
另一个顶级的 AI 软件开发工具是 Microsoft Azure AI 平台，它在开发市场中很受欢迎。这个强大的云平台被许多组织所依赖，它具有许多优秀的功能，例如对象识别、无监督机器学习、语音识别等。
Microsoft Azure AI 平台使组织更容易进行 AI 开发，并提供了各种自定义选项，例如为文本、面部和语音识别预训练的领域特定 AI 模型。它还提供了各种机器学习功能，例如 Azure ML（一个基于 Python 的自动化 ML 服务）、Azure Databricks（一个基于 Apache Spark 的大数据服务）和 ONNX（一个开源的模型格式和 ML 运行时）。
以下是 Microsoft Azure AI 平台的一些主要功能：
- 基于 Python 的自动化 ML 服务
- 机器翻译
- 对象、语音和文本识别功能
- 用于创建机器人的人工智能模板
3. IBM Watson
另一个最著名的 AI 工具用于软件开发是 IBM Watson，它配备了先进的 AI 能力，包括对话界面、移动应用程序 API、对话界面和 NLP 服务。
IBM Watson 的强大软件开发工具已被广泛应用于各个行业，例如石油和天然气、媒体和娱乐、金融服务、物联网（IoT）等。
该平台还提供 AI 开发服务，帮助开发人员构建具有预训练 AI 能力的应用程序。其它功能包括 Watson Assistant，可以集成到应用程序中以构建 AI 驱动的对话界面，以及其 NLP 服务，以 Watson Natural Language Understanding（NLU）形式提供。
以下是 IBM Watson 的一些主要功能：
- 快速开发和部署 AI 应用程序
- 语音转文本功能
- NLP 和 NLU 服务
- 强大的移动应用程序 API
4. H2O
H2O 是一个开源的机器学习平台，近年来越来越受欢迎。它是一个强大的 AI 软件开发工具，提供了广泛的功能，例如智能机器学习算法、统计和广义线性模型、深度学习模型等。该工具还支持大数据、Hadoop 和 Spark/Kubernetes 集群。
H2O 允许您使用 R 和 Python 等编程语言构建模型，常用于数据分析、欺诈检测、风险管理、数字医疗保健和客户智能。
以下是 H2O 的一些主要功能：
- 包括 AutoML 功能
- 支持许多算法，例如梯度提升机、深度学习、广义线性模型等
- 线性可扩展平台
- 使用 R、Java 和 Python 开发移动应用程序
5. TensorFlow
没有 TensorFlow 的 AI 软件开发工具列表将是不完整的，TensorFlow 是一个开源的数值计算工具和机器学习库。TensorFlow 主要用于开发和研究目的，它灵活且提供了全面的工具和库，以加速 AI 开发。
企业可以使用 TensorFlow 开发和训练智能的 ML 和 AI 驱动的应用程序，处理复杂的操作，例如预测、合同管理、法律运营、客户服务等。
以下是 TensorFlow 的一些主要功能：
- 在移动设备、台式机、边缘设备等上无缝部署 AI 解决方案
- 广泛的工具、库和社区资源
- 深度分析、服务自动化、无监督训练等
- 广泛的功能和功能
6. MxNet
MxNet 是一个领先且流行的 AI 软件开发工具，它是一个深度学习框架，常用于研究和生产。MxNet 通过先进的自然语言处理能力增强 AI 开发，并提供分布式训练模型以扩展 AI 应用程序。
该工具常用于多 GPU 和多机训练，以及使用高级语言编写自定义层。
以下是 MxNet 的一些主要功能：
- 开源深度学习框架
- 通过 NLP 增强 AI 应用程序
- 高度可扩展的框架
- 定义、训练和部署神经网络
7. Edgeverve
我们列表中的最后一个是 Xtractedge 由 Edgeverve 提供，它是另一个优秀的工具，允许您构建强大的 AI 驱动的应用程序。该工具提供的一个最佳功能是 Nia 高级 ML，它提供了一系列机器学习算法，可以快速高效地运行，帮助构建高性能的 ML 模型。
该工具还允许您构建 AI 驱动的聊天机器人，您的应用程序可以访问企业知识库。应用程序还可以使用对话界面自动执行操作，并集成 Nia 数据，这是一个强大的分析解决方案。
以下是 Infosys Nia 的一些主要功能：
- 有效地构建 ML 训练模型
- 处理大型数据集
- 数据管理功能
- Nia 聊天机器人
摘要
总之，人工智能（AI）和机器学习（ML）正在革新软件开发领域，通过提高开发工具的效率、准确性和功能。这些先进的技术简化了复杂的流程，例如创意、编码和质量评估，大大减少了错误的可能性并提高了整体生产力。
AI 驱动的工具提供了一系列功能，从自然语言处理（NLP）和深度学习到自动化机器学习（AutoML）和预训练模型，以满足各个行业的需求。它们促进了强大的应用程序的开发，支持数据分析，改善决策，并实现了智能可扩展解决方案的创建。
随着组织越来越多地采用 AI 和 ML 工具，它们通过提高效率、减少开发时间和增强软件功能获得了竞争优势。本文中介绍的工具代表了最好的工具，每个工具都具有独特的功能和优势，以满足不同的开发需求。采用这些技术无疑将继续推动软件开发的创新和卓越。
