Softverska aplikacija je jedna od najrutinskijih aktivnosti raširenih širom organizacija, a njena upotreba se samo povećavala tokom godina. Razvoj softvera je složen i težak zadatak, sa procesom koji zahteva ideju, definisanje proizvoda, kodiranje, strateško projektovanje, procenu kvaliteta i još mnogo toga. Ako dođe do grešaka tokom ovih koraka, to može da znači da ceo proces treba ponovo da se pokrene.

Zbog ovih izazova, mnoge od najbolјih današnjih organizacija okreću se veštačkoj inteligenciji (AI) i mašinskom učenju (ML) kako bi postigle bolјe rezultate.

Evo 7 najbolјih alata za razvoj AI softvera:

1. Google Cloud AI Platform

Na vrhu naše liste 7 najbolјih alata za razvoj AI softvera je Google Cloud AI Platform, koji vam pomaže da obučite vaše modele mašinskog učenja u velikom obimu, hostujete obučeni model u cloud-u i koristite vaš model za predviđanje novih podataka.

Integrisani lanac alata koji obezbeđuje platforma ubrzava razvoj i primenu projekata mašinskog učenja, a možete da gradite prenosive ML cevovode pomoću Kubeflow-a, platforme otvorenog koda Google kompanije. Platforma veštačke inteligencije vam omogućava da primenite vaš projekat mašinskog učenja i na licu mesta ili u cloud-u, a postoje različite opcije za skladištenje podataka, kao što su skladište u cloud-u i BigQuery.

Još jedna od glavnih ponuda AI platforme su unapred konfigurisane virtuelne mašine (VM), koje pomažu u razvoju aplikacija za duboko učenje, a takođe ima i mogućnosti obrade prirodnog jezika (NLP) koje pomažu u određivanju značenja i strukture teksta. Pored ovih, možete da koristite platforme API-a za mogućnosti pretvaranja govora u tekst i teksta u govor, kao i mogućnosti vizije za izvlačenje uvida iz slika.

Evo nekih od glavnih karakteristika Google Cloud AI Platform:

• Pomaže u obuci, analizi i podešavanju vaših ML modela
• Dobijajte predviđanja, pratite predviđanja i upravlјajte vašim modelima
• Ubrzava ML projekte
• ML projekat lokalno ili u cloud-u
• Unapred konfigurisane virtuelne mašine (VM)

2. Microsoft Azure AI Platform

Još jedna vrhunska opcija za alate za razvoj AI softvera je Microsoft Azure AI Platform, koja je u trendu na razvojnom tržištu. Robusna platforma u cloud-u, i postoje mnoge organizacije koje se oslanjaju na nju. Platforma ima mnogo sjajnih mogućnosti, kao što su prepoznavanje objekata, mašinsko učenje bez nadzora, prepoznavanje govora i još mnogo toga.

Microsoft Azure AI Platform je olakšala organizacijama da sprovode razvoj veštačke inteligencije i nudi različite opcije prilagođavanja kao što su unapred obučeni AI modeli specifični za domen za prepoznavanje teksta, lica i govora. Takođe nudi različite mogućnosti mašinskog učenja kao što je Azure ML, automatizovani ML servis zasnovan na Python-u; Azure Databricks, usluga velikih podataka zasnovana na Apache Spark-u; i ONNX, format modela otvorenog koda i vreme izvođenja za ML.

Evo nekih od glavnih karakteristika Microsoft Azure AI Platform:

• Automatizovani ML servis zasnovan na Python-u
• Mašinsko prevođenje
• Mogućnosti prepoznavanja objekata, govora i teksta
• AI templejti za kreiranje botova

3. IBM Watson

Još jedan od najpoznatijih AI alata za razvoj softvera je IBM Watson, koji je opremlјen naprednim AI mogućnostima uklјučujući interfejse za razgovore, API-e za mobilne aplikacije, interfejse za razgovore i NLP usluge.

IBM Watson-ovi robusni alati za razvoj softvera su raspoređeni u mnogim različitim industrijama kao što su nafta i gas, mediji i zabava, finansijske usluge, Internet stvari (IoT) i još mnogo toga.

Platforma takođe nudi usluge razvoja veštačke inteligencije koje pomažu programerima da grade aplikacije sa unapred obučenim AI mogućnostima. Neke od njegovih drugih funkcija uklјučuju Watson Assistant, koji može da se integriše u vašu aplikaciju za izgradnju konverzacijskih interfejsa zasnovanih na veštačkoj inteligenciji, i njegovu NLP uslugu u obliku Watson Natural Language Understanding (NLU).

Evo nekih od glavnih karakteristika IBM Watson:

• Brz razvoj i primena za AI aplikacije
• Mogućnosti pretvaranja govora u tekst
• NLP i NLU usluge
• Moćni API-i za mobilne aplikacije

4. H20

H20 je platforma za mašinsko učenje otvorenog koda koja stalno raste u popularnosti. To je moćan alat za razvoj AI softvera koji nudi širok spektar funkcija kao što su algoritmi pametnog mašinskog učenja, statistički i generalizovani linearni modeli, modeli dubokog učenja i još mnogo toga. Alat takođe podržava velike podatke, Hadoop i Spark/Kubernetes klastere.

H20, koji vam omogućava da koristite programske jezike kao što su R i Python za pravlјenje modela, često se koristi za analizu podataka, otkrivanje prevara, upravlјanje rizikom, digitalnu zdravstvenu zaštitu i obaveštavanje klijenata.

Evo nekih od glavnih karakteristika H20:

• Uklјučuje AutoML funkcionalnost
• Podržava mnoge algoritme kao što su mašine sa pojačanim gradijentom, duboko učenje, generalizovani linearni modeli itd.
• Linearno skalabilna platforma
• Razvijte mobilne aplikacije koristeći R, Java i Python

5. TensorFlow

Nijedna lista alata za razvoj AI softvera ne bi bila potpuna bez TensorFlow-a, koji je otvorenog koda, numerički računarski alat i biblioteka za mašinsko učenje. TensorFlow se prvenstveno koristi za razvojne i istraživačke svrhe i fleksibilan je dok nudi sveobuhvatne alate i biblioteke koje pomažu da se ubrza razvoj veštačke inteligencije.

Preduzeća mogu da koriste TensorFlow za razvoj i obuku smart ML i aplikacija pokretanih od strane AI, koje se bave složenim operacijama, uklјučujući predviđanje, upravlјanje ugovorima, pravne operacije, korisničke usluge i još mnogo toga.

Evo nekih od glavnih karakteristika TensorFlow:

• Besprekorno primenite rešenja zasnovana na veštačkoj inteligenciji na mobilnim uređajima, desktop uređajima, edge uređajima itd.
• Opsežan skup alata, biblioteka i resursa zajednice
• Duboka analitika, automatizacija usluga, obuka bez nadzora itd.
• Širok spektar funkcija i funkcionalnosti

6. MxNet

MxNet je vodeći i popularan alat za razvoj AI softvera koji je framework za duboko učenje koji se često koristi u istraživanju i proizvodnji. MxNet pomaže u pobolјšanju razvoja veštačke inteligencije pomoću naprednih mogućnosti obrade prirodnog jezika i nudi distribuirane modele obuke za skaliranje AI aplikacija.

Alat se često koristi u obuci sa više GPU-a i više mašina, kao i u pisanju prilagođenih slojeva na jezicima visokog nivoa.

Evo nekih od glavnih karakteristika MxNet:

• Framework za duboko učenje otvorenog koda
• Pobolјšava aplikacije zasnovane na veštačkoj inteligenciji pomoću NLP-a
• Visoko skalabilan framework
• Definišite, obučite i primenite neuronske mreže

7. Edgeverve

Našu listu od 7 najbolјih alata za razvoj AI softvera zatvara Xtractedge od Edgeverve, koji je još jedan sjajan alat koji vam omogućava da napravite moćne aplikacije koje pokreće veštačka inteligencija. Jedna od najbolјih mogućnosti koje nudi alat je Nia Advanced ML, koji nudi širok spektar algoritama za mašinsko učenje koji rade brzinom i skalom, pomažući u izgradnji ML modela visokih performansi.

Alat vam takođe omogućava da napravite chatbot-ove sa veštačkom inteligencijom, a vaša aplikacija pruža pristup spremištu znanja preduzeća. Aplikacija takođe može da automatizuje radnje sa interfejsom za razgovor i integriše Nia podatke, što je robusno rešenje za analitiku.

Evo nekih od glavnih karakteristika Infosys Nia:

• Efikasno izgrađuje modele obuke ML
• Obrađuje velike skupove podataka u obimu
• Mogućnosti upravlјanja podacima
• Nia chatbot

Zaključak

U zaklјučku, veštačka inteligencija (AI) i mašinsko učenje (ML) revolucionišu pejzaž razvoja softvera pobolјšavajući efikasnost, tačnost i mogućnosti razvojnih alata. Ove napredne tehnologije pojednostavlјuju složene procese kao što su ideja, kodiranje i procena kvaliteta, značajno smanjujući potencijal za greške i povećavajući ukupnu produktivnost.

Alati sa veštačkom inteligencijom nude niz funkcionalnosti, od obrade prirodnog jezika (NLP) i dubokog učenja do automatizovanog mašinskog učenja (AutoML) i unapred obučenih modela, zadovolјavajući različite potrebe industrije. Oni olakšavaju razvoj robusnih aplikacija, podržavaju analizu podataka, pobolјšavaju donošenje odluka i omogućavaju kreiranje inteligentnih, skalabilnih rešenja.

Kako organizacije sve više usvajaju AI i ML alate, one stiču konkurentsku prednost kroz pobolјšanu efikasnost, skraćeno vreme razvoja i pobolјšane softverske mogućnosti. Alati istaknuti u ovom članku predstavlјaju neke od najbolјih dostupnih, od kojih svaki nudi jedinstvene karakteristike i prednosti koje zadovolјavaju različite potrebe razvoja. Prihvatanje ovih tehnologija će nesumnjivo nastaviti da pokreće inovacije i izvrsnost u razvoju softvera.