Best Of
7 лучших инструментов разработки программного обеспечения для искусственного интеллекта
Программное приложение является одним из самых рутинных действий, распространенных в организациях, и его использование с годами только увеличивается. Разработка программного обеспечения — сложная и трудная задача, в процессе которой требуются идеи, определение продукта, кодирование, стратегическое проектирование, оценка качества и многое другое. Если на этих шагах будут допущены какие-либо ошибки, это может означать, что весь процесс необходимо перезапустить.
Из-за этих проблем многие из лучших на сегодняшний день организаций обращаются к искусственному интеллекту (ИИ) и машинному обучению (МО) для достижения лучших результатов.
Вот 7 лучших инструментов разработки программного обеспечения для ИИ:
1. Платформа Google Cloud AI
Возглавляет наш список 7 лучших инструментов разработки программного обеспечения для ИИ Google Cloud AI Platform, которая помогает вам обучать модели машинного обучения в масштабе, размещать обученную модель в облаке и использовать ее для прогнозирования новых данных.
Интегрированная цепочка инструментов, предоставляемая платформой, ускоряет разработку и развертывание проектов машинного обучения, и вы можете создавать переносимые конвейеры машинного обучения с помощью Kubeflow, платформы с открытым исходным кодом от Google. Платформа искусственного интеллекта позволяет развернуть проект машинного обучения как локально, так и в облаке, а также существуют различные варианты хранения данных, например облачное хранилище и BigQuery.
Ещё одно важное предложение AI Platform — это предварительно настроенные виртуальные машины (ВМ), которые помогают разрабатывать приложения глубокого обучения. Кроме того, платформа обладает возможностями обработки естественного языка (NLP), помогающими определять смысл и структуру текста. Кроме того, вы можете использовать API платформы для преобразования речи в текст и текста в речь, а также возможности машинного зрения для извлечения информации из изображений.
Вот некоторые из основных функций Google Cloud AI Platform:
- Помогает в обучении, анализе и настройке моделей машинного обучения.
- Получайте прогнозы, отслеживайте прогнозы и управляйте своими моделями
- Ускоряет проекты машинного обучения
- Проект машинного обучения локально или в облаке
- Предварительно настроенные виртуальные машины (ВМ)
2. Платформа искусственного интеллекта Microsoft Azure
Еще одним популярным вариантом инструментов разработки программного обеспечения для ИИ является платформа ИИ Microsoft Azure, которая пользуется популярностью на рынке разработки. Надежная облачная платформа, многие организации полагаются на нее. Платформа обладает множеством замечательных возможностей, таких как распознавание объектов, неконтролируемое машинное обучение, распознавание речи и многое другое.
Платформа искусственного интеллекта Microsoft Azure упростила для организаций разработку ИИ и предлагает различные варианты настройки, такие как предварительно обученные модели ИИ для конкретных предметных областей для распознавания текста, лиц и речи. Он также предлагает различные возможности машинного обучения, такие как Azure ML, автоматизированная служба машинного обучения на основе Python; Azure Databricks — служба больших данных на основе Apache Spark; и ONNX, формат модели с открытым исходным кодом и среда выполнения для машинного обучения.
Вот некоторые из основных функций платформы искусственного интеллекта Microsoft Azure:
- Автоматизированный сервис машинного обучения на основе Python
- Машинный перевод
- Возможности распознавания объектов, речи и текста
- AI-шаблоны для создания ботов
3. IBM Watson
Еще один из самых известных инструментов искусственного интеллекта для разработки программного обеспечения — IBM Watson, который оснащен расширенными возможностями искусственного интеллекта, включая интерфейсы разговоров, API-интерфейсы мобильных приложений, интерфейсы разговоров и службы НЛП.
Надежные инструменты разработки программного обеспечения IBM Watson были развернуты во многих различных отраслях, таких как нефть и газ, средства массовой информации и развлечения, финансовые услуги, Интернет вещей (IoT) и многое другое.
Платформа также предлагает услуги по разработке ИИ, которые помогают разработчикам создавать приложения с предварительно обученными возможностями ИИ. Некоторые из его других функций включают Watson Assistant, который можно интегрировать для создания диалоговых интерфейсов на базе AI в вашем приложении, и его службу NLP в форме Watson Natural Language Understanding (NLU).
Вот некоторые из основных особенностей IBM Watson:
- Быстрая разработка и развертывание приложений ИИ
- Возможности преобразования речи в текст
- Услуги НЛП и НЛУ
- Мощные API мобильных приложений
4. H20
H20 — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, популярность которой неуклонно растет. Это мощный инструмент разработки программного обеспечения для искусственного интеллекта, который предлагает широкий спектр функций, таких как интеллектуальные алгоритмы машинного обучения, статистические и обобщенные линейные модели, модели глубокого обучения и многое другое. Инструмент также поддерживает кластеры больших данных, Hadoop и Spark/Kubernetes.
H20, который позволяет использовать языки программирования, такие как R и Python, для построения моделей, часто используется для анализа данных, обнаружения мошенничества, управления рисками, цифрового здравоохранения и анализа клиентов.
Вот некоторые из основных особенностей H20:
- Включает функциональность AutoML
- Поддерживает множество алгоритмов, таких как машины с градиентным усилением, глубокое обучение, обобщенные линейные модели и т. д.
- Линейно масштабируемая платформа
- Разработка мобильных приложений с использованием R, Java и Python
5. TensorFlow
Ни один список средств разработки программного обеспечения для ИИ не был бы полным без TensorFlow, который представляет собой инструмент для числовых вычислений и библиотеку машинного обучения с открытым исходным кодом. TensorFlow в основном используется для целей разработки и исследований, он гибок и предлагает комплексные инструменты и библиотеки, помогающие ускорить разработку ИИ.
Предприятия могут использовать TensorFlow для разработки и обучения интеллектуальных приложений на основе машинного обучения и искусственного интеллекта, которые выполняют сложные операции, включая прогнозирование, управление контрактами, юридические операции, обслуживание клиентов и многое другое.
Вот некоторые из основных особенностей TensorFlow:
- Беспрепятственно развертывайте решения на основе ИИ на мобильных устройствах, настольных компьютерах, периферийных устройствах и т. д.
- Обширный набор инструментов, библиотек и ресурсов сообщества
- Глубокая аналитика, автоматизация сервисов, обучение без учителя и т. д.
- Широкий набор функций и возможностей
6. Мкснет
MxNet — это ведущий и популярный инструмент разработки программного обеспечения для искусственного интеллекта, который представляет собой среду глубокого обучения, часто используемую в исследованиях и производстве. MxNet помогает улучшить разработку ИИ с помощью расширенных возможностей обработки естественного языка и предлагает модели распределенного обучения для масштабирования приложений ИИ.
Инструмент часто используется при обучении с несколькими графическими процессорами и несколькими машинами, а также при написании пользовательских слоев на языках высокого уровня.
Вот некоторые из основных особенностей MxNet:
- Фреймворк глубокого обучения с открытым исходным кодом
- Улучшает приложения на основе ИИ с помощью NLP
- Высоко масштабируемая структура
- Определять, обучать и развертывать нейронные сети
7. Эджверв
Замыкает наш список 7 лучших инструментов разработки программного обеспечения для искусственного интеллекта Xtractedge от Edgeverve, еще один замечательный инструмент, позволяющий создавать мощные приложения на базе искусственного интеллекта. Одной из лучших возможностей, предлагаемых этим инструментом, является Nia Advanced ML, который предлагает широкий спектр алгоритмов машинного обучения, которые работают быстро и масштабно, помогая создавать высокопроизводительные модели машинного обучения.
Этот инструмент также позволяет создавать чат-ботов на основе ИИ, а ваше приложение предоставляет доступ к корпоративному хранилищу знаний. Приложение также может автоматизировать действия с помощью диалогового интерфейса и интегрировать данные Nia, что является надежным аналитическим решением.
Вот некоторые из основных особенностей Infosys Nia:
- Эффективно создавайте модели обучения машинному обучению
- Обработка больших наборов данных в масштабе
- Возможности управления данными
- Чат-бот Ниа
Резюме
В заключение, искусственный интеллект (ИИ) и обучение с помощью машины (ML) совершают революцию в сфере разработки программного обеспечения, повышая эффективность, точность и возможности инструментов разработки. Эти передовые технологии оптимизируют сложные процессы, такие как выработка идей, кодирование и оценка качества, значительно снижая вероятность ошибок и повышая общую производительность.
Инструменты на базе искусственного интеллекта предлагают широкий спектр функций: от обработки естественного языка (НЛП) и глубокое обучение до автоматизированного машинного обучения (AutoML) и предварительно обученных моделей, отвечающих различным потребностям отрасли. Они облегчают разработку надежных приложений, поддерживают анализ данных, улучшают процесс принятия решений и позволяют создавать интеллектуальные масштабируемые решения.
Поскольку организации все чаще используют инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения, они получают конкурентное преимущество за счет повышения эффективности, сокращения времени разработки и расширения возможностей программного обеспечения. Инструменты, рассмотренные в этой статье, представляют собой одни из лучших доступных, каждый из которых предлагает уникальные функции и преимущества, отвечающие разнообразным потребностям разработки. Использование этих технологий, несомненно, будет и дальше способствовать инновациям и совершенству в разработке программного обеспечения.
