De bedste værktøjer til udvikling af mobilapps med kunstig intelligens
Mobilapps med kunstig intelligens kan analysere brugeradfærd, komme med forudsigelser, automatisere opgaver og give personlige oplevelser, hvilket gør dem stadig mere populære i forskellige brancher. For at hjælpe udviklere med at udnytte kraften i kunstig intelligens i udviklingen af mobilapps findes der mange værktøjer, som forenkler integrationen af kunstig intelligens. Her er de 10 bedste værktøjer til udvikling af mobilapps med kunstig intelligens.
TensorFlow Lite
TensorFlow Lite er en minimeret version af Googles TensorFlow-framework. Denne version af TensorFlow er beregnet til at blive brugt på mobile og indlejrede enheder. At have et værktøj som det hjælper udviklere af mobile enheder med at køre maskinlæringsmodeller med små binære størrelser og lav forsinkelse, da de kun bruger det med deres enheder. En af de vigtigste rammer for kunstig intelligens, som de fokuserer på, er TensorFlow Lite, som gør det muligt for dem at udvikle forskellige applikationer som billedgenkendelse, objektregistrering og behandling af naturligt sprog. Denne metode er især nyttig til at implementere kunstig intelligens-modeller på Android- og iOS-enheder, hvilket giver udviklere mulighed for at skabe kunstig intelligens-apps, der kan gøre ting som billedgenkendelse på tid og sprogoversættelse uden at være afhængige af cloud-tjenester.
Core ML
Core ML er en maskinlæringsramme fra Apple, der giver udviklere mulighed for at bringe maskinlæringsmodeller til iOS-applikationer. Du kan drage fordel af en række forskellige modeltyper, herunder dyb læring, træensembler og supportvektormaskiner. Core ML er bedst til ydeevne på enheden, hvilket betyder, at den vil være hurtigere og mere effektiv, når den udfører kunstig intelligens-opgaver uden at forstyrre brugerens oplevelse. Med Core ML kan udviklere ikke kun give brugerne mulighed for at bruge kunstig intelligens på deres iOS-mobilenheder, f.eks. billedanalyse, sprogbehandling og anbefalingssystemer, men også garantere deres privatliv ved kun at sende data til enheden.
Microsoft Azure Cognitive Services
Microsoft Azure Cognitive Services giver support i form af en pakke med API’er og værktøjer, som udviklere kan bruge til udvikling af applikationer med kunstig intelligens uden dyb viden om maskinlæring. Disse tjenester er synsgenkendelse, lydidentifikation, behandling af naturligt sprog og beslutningstagning. Applikationsudviklere kan drage fordel af kunstig intelligens-modeller, da det ikke koster dem tid og penge at bygge en. I stedet kan de vælge ansigtsgenkendelse eller sentimentanalyse og stemmegrænseflader afhængigt af den pågældende kunstige intelligensmodel. Desuden kan Azure Cognitive Services også integreres tæt med andre Azure-cloudtjenester, hvilket gør det til et meget kraftfuldt værktøj til udvikling af skalerbare mobile applikationer med kunstig intelligens.
IBM Watson
IBM Watson leverer værktøjer og API’er til kunstig intelligens, som udviklere kan bruge til at bygge mobilapps med kunstig intelligens. Naturlig sprogforståelse, tale-til-tekst, visuel genkendelse og skabelse af chatbots er nogle af Watsons muligheder. Ved hjælp af disse værktøjer kan udviklere udvikle apps, der forstår og interagerer med brugere på naturlige måder, enten ved hjælp af stemmekommandoer, tekstinput eller billedgenkendelse. IBM Watson-platformen indeholder også stærke analyser og indsigter, som gør det muligt for udviklere løbende at forbedre deres apps baseret på brugerinteraktioner og feedback.
Dialogflow
Dialogflow er et Google-serviceværktøj, hvis formål er at udvikle chatbots og stemmeapps, der er i stand til at kommunikere med brugeren gennem samtalegrænseflader. Dialogflow-appen anvender således naturlig sprogbehandling til at få brugerens spørgsmål til at tale og reagere på dem på en meningsfuld måde. Desuden kan udviklere bruge dette fleksible værktøj på forskellige platforme, f.eks. Google Assistant, Amazon Alexa og Facebook Messenger, hvilket gør det til et godt værktøj for de udviklere, der ønsker at tilføje kunstig intelligens-drevne samtalegrænseflader til deres mobilapps.
Keras
Keras er et gratis neuralt netværksbibliotek, der blev skabt ved hjælp af Python, og det er bygget oven på TensorFlow. Det er udformet på en måde, der er let forståelig og også modulær, så tilgangen er især tiltalende for udviklere, der lige er blevet fortrolige med kunstig intelligens og dyb læring. Ved at bruge Keras er det ikke svært at udvikle og træne neurale netværk, og udviklere kan udnytte tiden til hurtigt at lave prototyper af kunstig intelligens-modeller til mobilapps. Med Keras kan udviklere lave funktioner med kunstig intelligens som billedklassificering, objektregistrering og anbefalingsmotorer, der kan indsættes i mobilapps.
ML Kit
ML Kit er et avanceret Google-værktøj, der er skabt specielt til mobile enheder. Det består af prædesignede API’er, som nemt kan implementeres i både Android- og iOS-applikationer. ML Kit giver mulighed for funktioner som billedmærkning, tekstgenkendelse, ansigtsregistrering og stregkodescanning. Desuden indeholder det værktøjer, der kan hjælpe udviklere med at implementere brugerdefinerede modeller direkte i deres apps. Med ML Kit kan udviklere således udvikle intelligente mobilapps, der udfører en række komplicerede opgaver, samtidig med at de sikrer høj kvalitet og brugerengagement.
Theano
Theano er en Python-pakke, som er et kraftfuldt værktøj til at kunne beskrive, optimere og evaluere matematiske udtryk, der omfatter arrays med flere dimensioner. Theano er oprindeligt et værktøj til dyb læring, men det er også en god mulighed for mobilapp-udviklere, der foretrækker andre kunstig intelligens-relaterede projekter.
Derudover er det meget effektivt, hvilket gør det muligt for udviklere at skabe neurale netværk og integrere dem i mobilapplikationer. I mellemtiden har Theano mistet sin popularitet til fordel for andre konkurrerende frameworks som TensorFlow og PyTorch, men det er stadig et værdigt værktøj for udviklere, der arbejder med modeller for kunstig intelligens på mobile enheder.
Amazon Lex
Amazon Lex, en teknologi til opbygning af samtalegrænseflader baseret på tale og tekst, er integreret i mobilapps. Den udnytter de banebrydende deep learning-teknikker, der ligger bag Amazon Alexa-systemet, og giver dermed udviklere værktøjerne til at bygge avancerede chatbots og stemmeapps. Lex giver brugeren mulighed for at interagere med mobilapps gennem en samtale, som understøtter naturlig sprogforståelse. Det kan også integreres med andre AWS-services, hvilket gør det til en stærk udviklingsplatform for kunstig intelligens til mobilapps, der kan bruge skyen til at skalere og præstere.
OpenCV
OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) er et softwarebibliotek, der er skabt af open source-samfundet, og som bruges til computersyn og maskinlæring. Det har over 2.500 optimerede algoritmer, der kan bruges til computersynsopgaver i realtid som f.eks. billedbehandling, objektregistrering og ansigtsgenkendelse. OpenCV’s kompatibilitet med mobile platforme gør det muligt for udviklere at indarbejde kunstig intelligens-drevne avancerede computersynsfunktioner i de mobilapps, de skaber. Hvad enten det drejer sig om augmented reality, billedanalyse eller biometrisk autentificering, er OpenCV et alsidigt værktøj til udvikling af mobilapplikationer inden for kunstig intelligens.
Konklusion
Inkorporering af kunstig intelligens i udviklingen af mobilapps er ikke længere noget, der hører fremtiden til, det er snarere noget, der hører nutiden til. Disse instrumenter er designet til at give udviklerne mulighed for at designe og implementere forskellige mobilapplikationer med kunstig intelligens, der kan give personlige møder, automatisere opgaver og også samle og fortolke data i realtid. Efterhånden som udviklingen af kunstig intelligens fører til mange nye applikationstransformationer på forskellige områder, vil omfanget af funktioner i disse apparater øges. Uanset om du er en erfaren udvikler eller en nybegynder, vil det være et vigtigt element at anvende disse værktøjer til kunstig intelligens, så du kan holde dig foran dit mobilapp-marked gennem hurtigt skiftende mobilapp-udviklinger.
