7种十分不错AI软件开发工具
软件应用程序是跨组织传播的常规活动之一,并且它的使用多年来只增加了。软件开发是一项复杂而艰巨的任务,其过程需要构思、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,则可能意味着需要重新启动整个过程。
由于这些挑战,当今许多优秀的组织转向人工智能(AI)和机器学习(ML)以获得更好的结果。
以下是7种十分不错AI软件开发工具:
1.谷歌云人工智能平台
在我们列出的7种十分不错AI软件开发工具列表中位居榜首的是Google Cloud AI Platform,它可以帮助您大规模训练机器学习模型,将训练好的模型托管在云中,并使用您的模型对新数据进行预测。
该平台提供的集成工具链加快了机器学习项目的开发和部署,您可以使用谷歌的开源平台Kubeflow构建可移植的ML管道。AI平台使您能够在本地或云端部署机器学习项目,并且有多种数据存储选项,例如云存储和BigQuery。
AIPlatform的另一个主要产品是预配置的虚拟机(VM),它有助于开发深度学习应用程序,它还具有帮助确定文本含义和结构的自然语言处理(NLP)功能。除此之外,您还可以使用平台的API来实现语音到文本和文本到语音的功能,以及从图像中提取洞察力的视觉功能。
以下是谷歌云AI平台的一些主要功能:
- 帮助训练、分析和调整您的ML模型
- 获取预测、监控预测并管理您的模型
- 加快机器学习项目
- ML项目在本地或云端
- 预配置的虚拟机(VM)
2.微软Azure人工智能平台
人工智能软件开发工具的另一个首选是微软Azure人工智能平台,它一直在开发市场上流行。一个强大的云平台,有许多组织依赖它。该平台具有许多强大的功能,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,并提供各种自定义选项,例如针对文本、面部和语音识别的特定领域预训练AI模型。它还提供各种机器学习功能,例如基于Python的自动化ML服务Azure ML;AzureDatabricks,一种基于Apache Spark的大数据服务;和ONNX,一种用于ML的开源模型格式和运行时。
以下是Microsoft Azure AI平台的一些主要功能:
- 基于Python的自动化机器学习服务
- 机器翻译
- 对象、语音和文本识别功能
- 用于创建机器人的AI模板
3.IBM沃森
另一个著名的软件开发AI工具是IBM Watson,它配备了高级AI功能,包括对话界面、移动应用程序API、对话界面和NLP服务。
IBM Watson强大的软件开发工具已部署在许多不同的行业,如石油和天然气、媒体和娱乐、金融服务、物联网(IoT)等等。
该平台还提供人工智能开发服务,帮助开发人员构建具有预训练人工智能功能的应用程序。它的其他一些功能包括WatsonAssistant,它可以集成到您的应用程序中构建AI支持的对话界面,以及它的以WatsonNaturalLanguageUnderstanding(NLU)形式的NLP服务。
以下是IBMWatson的一些主要功能:
- AI应用的快速开发和部署
- 语音转文本功能
- NLP和NLU服务
- 强大的移动应用API
4.H20
H20是一个开源的机器学习平台,其受欢迎程度一直在稳步上升。它是一个强大的人工智能软件开发工具,提供了广泛的功能,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。
H20允许您使用R和Python等编程语言来构建模型,通常用于数据分析、欺诈检测、风险管理、数字医疗保健和客户智能。
以下是H20的一些主要功能:
- 包括AutoML功能
- 支持梯度增强机器、深度学习、广义线性模型等多种算法。
- 线性可扩展平台
- 使用R、Java和Python开发移动应用程序
5.TensorFlow
如果没有TensorFlow,任何AI软件开发工具列表都不完整,Tensor Flow是一个开源的数字计算工具和机器学习库。Tensor Flow主要用于开发和研究目的,它非常灵活,同时提供了有助于加速AI开发的综合工具和库。
企业可以使用Tensor Flow开发和训练智能ML和AI驱动的应用程序,以处理复杂的操作,包括预测、合同管理、法律操作、客户服务等。
以下是Tensor Flow的一些主要功能:
- 在移动设备、桌面、边缘设备等上无缝部署基于AI的解决方案。
- 广泛的工具、库和社区资源集
- 深度分析、服务自动化、无监督培训等。
- 广泛的特性和功能
6.MxNet
MxNet是一种领先且流行的人工智能软件开发工具,是一种经常用于研究和生产的深度学习框架。MxNet通过先进的自然语言处理能力帮助增强AI开发,并提供分布式训练模型来扩展AI应用程序。
该工具通常用于多GPU和多机器训练,以及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
- 使用NLP增强基于AI的应用程序
- 高度可扩展的框架
- 定义、训练和部署神经网络
7.Infosys Nia
Infosys Nia是我们列出的7种十分不错AI软件开发工具列表的最后一个,它是另一个出色的工具,可让您构建强大的AI驱动的应用程序。该工具提供的好用功能之一是Nia Advanced ML,它提供了广泛的机器学习算法,这些算法以速度和规模运行,帮助构建高性能的ML模型。
该工具还使您能够构建人工智能驱动的聊天机器人,您的应用程序提供对企业知识库的访问。该应用程序还可以通过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:
- 有效构建ML训练模型
- 大规模处理大型数据集
- 数据管理能力
- 尼亚聊天机器人