Parhaat työkalut mobiilisovellusten kehittämiseen tekoälyn avulla

Tekoälyllä toimivat mobiilisovellukset voivat analysoida käyttäjien käyttäytymistä, tehdä ennusteita, automatisoida tehtäviä ja tarjota yksilöllisiä kokemuksia, mikä tekee niistä yhä suositumpia eri toimialoilla. Jotta kehittäjät voisivat hyödyntää tekoälyn voimaa mobiilisovelluskehityksessä, saatavilla on lukuisia työkaluja, jotka helpottavat tekoälyominaisuuksien integrointia. Tässä on 10 parasta työkalua tekoälyllä toimivien mobiilisovellusten kehittämiseen.

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite on minimoitu versio Googlen TensorFlow-kehyksestä. Tämä TensorFlow-versio on tarkoitettu käytettäväksi mobiililaitteissa ja sulautetuissa laitteissa. Tällaisen työkalun käyttö auttaa mobiililaitteiden kehittäjiä ajamaan koneoppimismalleja pienillä binäärikokoilla ja pienellä viiveellä, koska he käyttävät sitä vain laitteissaan. Yksi tärkeimmistä tekoälykehyksistä, joihin he keskittyvät, on TensorFlow Lite, jonka avulla he voivat kehittää erilaisia sovelluksia, kuten kuvantunnistusta, objektien havaitsemista ja luonnollisen kielen käsittelyä. Tämä menetelmä on erityisen hyödyllinen tekoälymallien käyttöönotossa Android- ja iOS-laitteissa, minkä ansiosta kehittäjät voivat luoda tekoälysovelluksia, jotka voivat tehdä esimerkiksi kuvantunnistusta ajoissa ja kielenkääntämistä ilman riippuvuutta pilvipalveluista.

Core ML

Core ML on Applen koneoppimiskehys, jonka avulla kehittäjät voivat tuoda koneoppimismalleja iOS-sovelluksiin. Voit hyödyntää erilaisia mallityyppejä, kuten syväoppimista, puukokonaisuuksia ja tukivektorikoneita. Core ML on paras laitteen sisäiseen suorituskykyyn, mikä tarkoittaa, että se on nopeampi ja tehokkaampi suorittaessaan tekoälytehtäviä häiritsemättä käyttäjäkokemusta. Core ML:n avulla kehittäjät pystyvät paitsi tarjoamaan käyttäjille mahdollisuuden hyödyntää tekoälyä iOS-mobiililaitteissaan, kuten kuva-analyysia, kielenkäsittelyä ja suosittelujärjestelmiä, myös takaamaan käyttäjien yksityisyyden lähettämällä tietoja vain laitteeseen.

Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure Cognitive Services tarjoaa tukea API- ja työkalupaketin muodossa, jota kehittäjät voivat käyttää tekoälysovellusten kehittämiseen ilman syvällistä koneoppimisen tuntemusta. Näitä palveluja ovat näöntunnistus, äänentunnistus, luonnollisen kielen käsittely ja päätöksenteko-ominaisuudet. Sovelluskehittäjät voivat hyötyä tekoälymalleista, koska niiden rakentaminen ei maksa heille aikaa ja rahaa. Sen sijaan he voivat valita kasvontunnistuksen tai tunneanalyysin ja äänirajapinnat tietyn tekoälymallin mukaan. Lisäksi Azure Cognitive Services voi integroitua tiiviisti muihin Azuren pilvipalveluihin, mikä tekee siitä erittäin tehokkaan työkalun skaalautuvien mobiilien tekoälysovellusten kehittämiseen.

IBM Watson

IBM Watson tarjoaa tekoälytyökaluja ja sovellusrajapintoja, joita kehittäjät voivat käyttää tekoälykäyttöisten mobiilisovellusten rakentamiseen. Luonnollisen kielen ymmärtäminen, puheesta tekstiksi, visuaalinen tunnistus ja chatbottien luominen ovat osa Watsonin ominaisuuksista. Näiden työkalujen avulla kehittäjät voivat kehittää sovelluksia, jotka ymmärtävät ja ovat vuorovaikutuksessa käyttäjien kanssa luonnollisella tavalla joko puhekomennon, tekstinsyötön tai kuvantunnistuksen avulla. IBM Watson -alusta sisältää myös vahvaa analytiikkaa ja oivalluksia, joiden avulla kehittäjät voivat jatkuvasti parantaa sovelluksiaan käyttäjien vuorovaikutuksen ja palautteen perusteella.

Dialogflow

Dialogflow on Googlen palvelutyökalu, jonka tarkoituksena on kehittää chatbotteja ja äänisovelluksia, jotka kykenevät kommunikoimaan käyttäjän kanssa keskustelevien käyttöliittymien kautta. Dialogflow-sovellus soveltaa siis luonnollisen kielen käsittelyä, jotta käyttäjän puhuvat kysymykset ja niihin reagoiminen lentäisivät mielekkäästi. Lisäksi kehittäjät voivat käyttää tätä joustavaa työkalua eri alustoilla, kuten Google Assistantissa, Amazon Alexassa ja Facebook Messengerissä, mikä tekee siitä hyvän työkalun niille kehittäjille, jotka haluavat lisätä tekoälypohjaisia keskustelurajapintoja mobiilisovelluksiinsa.

Keras

Keras on ilmainen neuroverkkokirjasto, joka on luotu Pythonin avulla, ja se on rakennettu TensorFlow’n päälle. Se on muotoiltu helposti ymmärrettävällä ja myös modulaarisella tavalla, joten lähestymistapa on erityisen houkutteleva kehittäjille, jotka vasta tutustuvat tekoälyyn ja syväoppimiseen. Kerasia hyödyntämällä neuroverkkojen kehittäminen ja kouluttaminen ei ole vaikeaa, ja kehittäjät voivat hyödyntää aikaa tekoälymallien nopeaan prototypointiin mobiilisovelluksia varten. Kerasin avulla kehittäjät voivat tehdä tekoälyyn kykeneviä ominaisuuksia, kuten kuvien luokittelua, objektien havaitsemista ja suosittelumoottoreita, jotka voidaan lisätä mobiilisovelluksiin.

ML Kit

ML Kit on Googlen kehittynyt työkalu, joka on luotu erityisesti mobiililaitteita varten. Se sisältää valmiiksi suunniteltuja sovellusrajapintoja, jotka voidaan helposti toteuttaa sekä Android- että iOS-sovelluksissa. ML Kit mahdollistaa toiminnot, kuten kuvien merkitsemisen, tekstintunnistuksen, kasvojen tunnistuksen ja viivakoodien skannauksen. Lisäksi se tarjoaa työkaluja, joiden avulla kehittäjät voivat ottaa mukautettuja malleja käyttöön suoraan sovelluksissaan. ML Kitin avulla kehittäjät voivat siis kehittää älykkäitä mobiilisovelluksia, jotka suorittavat erilaisia monimutkaisia tehtäviä ja takaavat silti laadukkaan suorituskyvyn ja käyttäjien sitoutumisen.

Theano

Theano on Python-paketti, joka on tehokas apuohjelma, jonka avulla voit kuvata, optimoida ja arvioida matemaattisia lausekkeita, jotka sisältävät moniulotteisia matriiseja. Theano on alun perin työkalu syväoppimiseen, mutta se on kuitenkin hyvä vaihtoehto myös mobiilisovelluskehittäjille, jotka haluavat muita tekoälyyn liittyviä projekteja.

Tämän lisäksi se on erittäin tehokas, minkä ansiosta kehittäjät voivat luoda neuroverkkoja ja integroida ne myös mobiilisovelluksiin. Sittemmin Theano menetti suosiotaan muille kilpaileville kehyksille, kuten TensorFlow’lle ja PyTorchille, mutta se on edelleen varteenotettava työkalu kehittäjille, jotka työskentelevät tekoälymallien parissa mobiililaitteissa.

Amazon Lex

Amazon Lex, teknologia puheeseen ja tekstiin perustuvien keskustelevien käyttöliittymien rakentamiseen, on integroitu mobiilisovelluksiin. Se hyödyntää huippuluokan syväoppimistekniikoita, jotka ovat Amazon Alexa -järjestelmän taustalla, ja tarjoaa näin kehittäjille työkalut edistyneiden chatbottien ja puheaplikaatioiden rakentamiseen. Lexin avulla käyttäjä voi olla vuorovaikutuksessa mobiilisovellusten kanssa keskustelun kautta, joka tukee luonnollisen kielen ymmärtämistä. Se voidaan myös integroida muihin AWS-palveluihin, mikä tekee siitä tehokkaan tekoälyn kehitysalustan mobiilisovelluksille, jotka voivat käyttää pilveä skaalautumiseen ja suorituskykyyn.

OpenCV

OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) on avoimen lähdekoodin yhteisön luoma ohjelmistokirjasto, jota käytetään tietokonenäköön ja koneoppimiseen. Siinä on yli 2 500 optimoitua algoritmia, joita voidaan käyttää reaaliaikaisiin tietokonenäkötehtäviin, kuten kuvankäsittelyyn, objektien havaitsemiseen ja kasvojentunnistukseen. OpenCV:n yhteensopivuus mobiilialustojen kanssa mahdollistaa sen, että kehittäjät voivat sisällyttää tekoälyllä toimivia kehittyneitä tietokonenäköominaisuuksia luomiinsa mobiilisovelluksiin. Olipa kyse lisätystä todellisuudesta, kuva-analyysistä tai biometrisestä todennuksesta, OpenCV on monikäyttöinen työkalu tekoälyyn liittyvien mobiilisovellusten kehittämiseen.

Lopuksi

Tekoälyn sisällyttäminen mobiilisovellusten kehittämiseen ei ole enää tulevaisuutta, vaan pikemminkin nykypäivää. Nämä välineet on suunniteltu niin, että kehittäjät voivat suunnitella ja toteuttaa erilaisia tekoälyllä toimivia mobiilisovelluksia, jotka voivat tarjota yksilöllisiä kohtaamisia, automatisoida tehtäviä ja myös kumuloida ja tulkita tietoja reaaliaikaisesti. Kun tekoälyn kehitys ohjaa monia uusia sovellusten muutoksia eri aloilla, näiden laitteiden ominaisuuksien laajuus kasvaa. Kokeneena kehittäjänä tai aloittelijana näiden tekoälytyökalujen käyttäminen on elintärkeä elementti, jonka avulla voit pysyä mobiilisovellusmarkkinoiden kärjessä nopeasti muuttuvan mobiilisovelluskehityksen avulla.