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7 个最佳 AI 软件开发工具
软件应用是组织中最常见的活动之一，其使用量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，需要构思、产品定义、编码、战略设计、质量评估等。 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，许多今天最好的组织转向人工智能（AI）和机器学习（ML）以实现更好的结果。
以下是 7 个最佳 AI 软件开发工具：
1. Google Cloud AI 平台
我们列出的 7 个最佳 AI 软件开发工具中，首先是 Google Cloud AI 平台，它帮助您在大规模上训练机器学习模型，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，并且有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），它有助于开发深度学习应用程序，并且具有自然语言处理（NLP）功能，有助于确定文本的含义和结构。 此外，您可以使用平台的 API 进行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、监测预测和管理您的模型
- 加速 ML 项目
- ML 项目可以在本地或云中进行
- 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，它在开发市场中非常流行。 这是一个强大的云平台，许多组织都依赖于它。 该平台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 平台使得组织更容易进行 AI 开发，并提供了各种自定义选项，例如针对文本、面部和语音识别的特定预训练 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
- AI 模板用于创建机器人
3. IBM Watson
另一个最著名的 AI 软件开发工具是 IBM Watson，它具有先进的 AI 能力，包括对话接口、移动应用程序 API、对话接口和 NLP 服务。
IBM Watson 的强大的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。 其中一些其他功能包括 Watson Assistant，可以集成到应用程序中以构建 AI 驱动的对话接口，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。 它是一个功能强大的 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 允许您使用编程语言（如 R 和 Python）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
- 支持多种算法，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，具有灵活性，并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，包括预测、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、桌面设备、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 有助于通过高级的自然语言处理功能增强 AI 开发，并提供了分布式训练模型以扩展 AI 应用程序。
该工具常用于多 GPU 和多机器训练，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
我们列出的 7 个最佳 AI 软件开发工具中，最后一个是 Edgeverve 的 Xtractedge，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。 该工具提供的最佳功能之一是 Nia 高级 ML，它提供了一系列机器学习算法，可以快速扩展，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。 该应用程序还可以自动执行操作，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）正在通过提高开发工具的效率、准确性和功能来改变软件开发的格局。 这些先进的技术简化了复杂的流程，例如构思、编码和质量评估，大大降低了错误的可能性，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，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，并使得智能、可扩展的解决方案的创建成为可能。
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。 本文中强调的工具代表了最好的可用工具，每个工具都提供了满足不同开发需求的独特功能和优势。 接受这些技术无疑将继续推动软件开发的创新和卓越。
