Las mejores herramientas para desarrollar aplicaciones móviles con inteligencia artificial
Las aplicaciones móviles basadas en inteligencia artificial pueden analizar el comportamiento del usuario, hacer predicciones, automatizar tareas y proporcionar experiencias personalizadas, lo que las hace cada vez más populares en diversos sectores. Para ayudar a los desarrolladores a aprovechar el poder de la inteligencia artificial en el desarrollo de aplicaciones móviles, existen numerosas herramientas que simplifican la integración de las capacidades de la inteligencia artificial. Estas son las 10 mejores herramientas para desarrollar aplicaciones móviles basadas en inteligencia artificial.
TensorFlow Lite
TensorFlow Lite es una versión minimizada del framework TensorFlow de Google. Esta versión de TensorFlow está pensada para ser utilizada en dispositivos móviles e integrados. Disponer de una herramienta como ésta ayuda a los desarrolladores de dispositivos móviles a ejecutar modelos de aprendizaje automático con tamaños binarios pequeños y bajo retardo, ya que sólo lo utilizan con sus dispositivos. Uno de los principales marcos de inteligencia artificial en los que se están centrando es TensorFlow Lite, que les permite desarrollar diversas aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y el procesamiento del lenguaje natural. Este método es especialmente útil para implementar modelos de inteligencia artificial en dispositivos Android e iOS, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones de inteligencia artificial que pueden hacer cosas como el reconocimiento de imágenes a tiempo y la traducción de idiomas sin depender de servicios en la nube.
Core ML
Core ML es un marco de aprendizaje automático de Apple que permite a los desarrolladores llevar modelos de aprendizaje automático a las aplicaciones de iOS. Puedes beneficiarte de una variedad de tipos de modelos, incluyendo aprendizaje profundo, conjuntos de árboles y máquinas de vectores de soporte. Core ML es mejor para el rendimiento en el dispositivo, lo que significa que será más rápido y más eficiente al ejecutar tareas de inteligencia artificial sin perturbar la experiencia del usuario. Con Core ML, los desarrolladores no solo pueden ofrecer a los usuarios la posibilidad de utilizar inteligencia artificial en sus dispositivos móviles iOS, como análisis de imágenes, procesamiento del lenguaje y sistemas de recomendación, sino también garantizar su privacidad mediante el envío de datos únicamente al dispositivo.
Microsoft Azure Cognitive Services
Microsoft Azure Cognitive Services proporciona soporte en forma de un paquete de APIs y herramientas que los desarrolladores pueden utilizar para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial sin necesidad de tener conocimientos profundos de machine learning. Estos servicios son el reconocimiento de la visión, la identificación del sonido, el procesamiento del lenguaje natural y las capacidades de toma de decisiones. Los desarrolladores de aplicaciones pueden beneficiarse de los modelos de inteligencia artificial, ya que no les cuesta tiempo ni dinero construir uno. En su lugar, pueden optar por la detección de rostros o el análisis de sentimientos e interfaces de voz en función del modelo de inteligencia artificial concreto. Además, Azure Cognitive Services también puede integrarse estrechamente con otros servicios en la nube de Azure, lo que la convierte en una herramienta muy potente para desarrollar aplicaciones móviles de inteligencia artificial escalables.
IBM Watson
IBM Watson proporciona herramientas de inteligencia artificial y API que los desarrolladores pueden utilizar para crear aplicaciones móviles basadas en inteligencia artificial. La comprensión del lenguaje natural, la conversión de voz a texto, el reconocimiento visual y la creación de chatbots son algunas de las capacidades de Watson. Con estas herramientas, los desarrolladores pueden crear aplicaciones que comprendan e interactúen con los usuarios de forma natural, ya sea mediante comandos de voz, introducción de texto o reconocimiento de imágenes. La plataforma IBM Watson también incluye potentes herramientas de análisis e información, lo que permite a los desarrolladores mejorar continuamente sus aplicaciones basándose en las interacciones y comentarios de los usuarios.
Dialogflow
Dialogflow es una herramienta del servicio de Google cuyo objetivo es el desarrollo de chatbots y apps de voz capaces de comunicarse con el usuario a través de interfaces conversacionales. Así, la app Dialogflow aplica el procesamiento del lenguaje natural para hacer volar las preguntas del usuario que habla y reaccionar a ellas con sentido. Además, los desarrolladores pueden utilizar esta flexible herramienta en diferentes plataformas, como Google Assistant, Amazon Alexa y Facebook Messenger, lo que la convierte en una buena herramienta para aquellos desarrolladores que quieran añadir interfaces conversacionales impulsadas por inteligencia artificial a sus apps móviles.
Keras
Keras es una librería de redes neuronales gratuita que fue creada con la ayuda de Python y está construida sobre TensorFlow. Está elaborada de una manera que es fácilmente comprensible y también modular, por lo que el enfoque es especialmente atractivo para los desarrolladores que se están familiarizando con la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Utilizando Keras, no es difícil desarrollar y entrenar redes neuronales, y los desarrolladores pueden aprovechar el tiempo para crear rápidamente prototipos de modelos de inteligencia artificial para aplicaciones móviles. Con Keras, los desarrolladores pueden crear funciones capaces de inteligencia artificial como clasificación de imágenes, detección de objetos y motores de recomendación que pueden insertarse en aplicaciones móviles.
ML Kit
ML Kit es una herramienta avanzada de Google creada específicamente para dispositivos móviles. Comprende API prediseñadas que pueden implementarse fácilmente en aplicaciones tanto de Android como de iOS. ML Kit permite funciones como el etiquetado de imágenes, el reconocimiento de texto, la detección de rostros y el escaneado de códigos de barras. Además, proporciona herramientas que pueden ayudar a los desarrolladores a implantar modelos personalizados directamente en sus aplicaciones. Por lo tanto, con ML Kit, los desarrolladores pueden crear aplicaciones móviles inteligentes que ejecuten una gran variedad de tareas complicadas sin dejar de garantizar un rendimiento de alta calidad y la participación del usuario.
Theano
Theano es un paquete de Python que constituye una potente utilidad para poder describir, optimizar y evaluar las expresiones matemáticas que incluyen matrices de múltiples dimensiones. Theano es originalmente una herramienta para el aprendizaje profundo, sin embargo, también es una buena opción para los desarrolladores de aplicaciones móviles que prefieren otros proyectos relacionados con la inteligencia artificial.
Además de esto, es altamente eficiente, lo que hace posible que los desarrolladores creen redes neuronales y las integren también en aplicaciones móviles. Con el tiempo, Theano perdió popularidad frente a otros frameworks competidores como TensorFlow y PyTorch, pero sigue siendo una herramienta digna para los desarrolladores que trabajan con modelos de inteligencia artificial en dispositivos móviles.
Amazon Lex
Amazon Lex, una tecnología para construir interfaces conversacionales basadas en voz y texto, se integra en apps móviles. Utiliza las técnicas de aprendizaje profundo de vanguardia que están detrás del sistema Amazon Alexa, proporcionando así a los desarrolladores las herramientas para construir chatbots avanzados y aplicaciones de voz. Lex permite al usuario interactuar con las aplicaciones móviles a través de una conversación, que admite la comprensión del lenguaje natural. También se puede integrar con otros servicios de AWS, lo que la convierte en una potente plataforma de desarrollo de inteligencia artificial para aplicaciones móviles que puede utilizar la nube para escalar y rendir.
OpenCV
OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) es una biblioteca de software creada por la comunidad de código abierto que se utiliza para la visión por ordenador y el aprendizaje automático. Cuenta con más de 2.500 algoritmos optimizados que pueden utilizarse para tareas de visión por ordenador en tiempo real, como el procesamiento de imágenes, la detección de objetos y el reconocimiento facial. La compatibilidad de OpenCV con plataformas móviles permite a los desarrolladores incorporar funciones avanzadas de visión por ordenador basadas en inteligencia artificial a las aplicaciones móviles que crean. Ya se trate de realidad aumentada, análisis de imágenes o autenticación biométrica, OpenCV es una herramienta polivalente para el desarrollo de aplicaciones móviles de inteligencia artificial.
En conclusión
La incorporación de la inteligencia artificial en el desarrollo de aplicaciones móviles ya no es cosa del futuro, sino del presente. Estos instrumentos están diseñados para permitir a los desarrolladores diseñar e implementar diferentes aplicaciones móviles potenciadas por inteligencia artificial que pueden proporcionar encuentros personalizados, automatizar tareas y también acumular e interpretar datos en tiempo real. Como el progreso de la inteligencia artificial está dirigiendo muchas nuevas transformaciones de aplicaciones en diversos campos, el alcance de las características de estos aparatos irá en aumento. Ya sea un desarrollador experimentado o un principiante, emplear estas herramientas de inteligencia artificial será un elemento vital, que le permitirá mantenerse a la cabeza del mercado de aplicaciones móviles gracias a los rápidos cambios en los desarrollos de aplicaciones móviles.
