A legjobb eszközök a mesterséges intelligenciával rendelkező mobilalkalmazások fejlesztéséhez
A mesterséges intelligenciával működő mobilalkalmazások képesek elemezni a felhasználói viselkedést, előrejelzéseket készíteni, automatizálni a feladatokat és személyre szabott élményeket nyújtani, így egyre népszerűbbek a különböző iparágakban. Annak érdekében, hogy a fejlesztők kiaknázhassák a mesterséges intelligencia erejét a mobilalkalmazás-fejlesztésben, számos olyan eszköz áll rendelkezésre, amely leegyszerűsíti a mesterséges intelligencia képességeinek integrálását. Íme a 10 legjobb eszköz a mesterséges intelligenciával támogatott mobilalkalmazások fejlesztéséhez.
TensorFlow Lite
A TensorFlow Lite a Google TensorFlow keretrendszerének minimalizált változata. A TensorFlow ezen verzióját mobil és beágyazott eszközökön való használatra szánják. Egy ilyen eszköz birtokában a mobileszközök fejlesztői kis bináris méretekkel és alacsony késleltetéssel futtathatják a gépi tanulási modelleket, mivel csak a saját eszközeikkel használják. Az egyik legfontosabb mesterséges intelligencia keretrendszer, amelyre összpontosítanak, a TensorFlow Lite, amely lehetővé teszi számukra különböző alkalmazások fejlesztését, például képfelismerés, tárgyfelismerés és természetes nyelvi feldolgozás. Ez a módszer különösen hasznos a mesterséges intelligencia modellek Android és iOS eszközökön való telepítéséhez, ami lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy olyan mesterséges intelligencia alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek olyan dolgokat tudnak időben elvégezni, mint a képfelismerés és a nyelvi fordítás, anélkül, hogy felhőszolgáltatásokra támaszkodnának.
Core ML
A Core ML az Apple gépi tanulási keretrendszere, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy gépi tanulási modelleket vigyenek az iOS-alkalmazásokba. Többféle modelltípus előnyeit vehetik igénybe, beleértve a mélytanulást, a faegyütteseket és a támogató vektorgépeket. A Core ML a legjobb az eszközön belüli teljesítményre, ami azt jelenti, hogy gyorsabb és hatékonyabb lesz a mesterségesintelligencia-feladatok végrehajtása során anélkül, hogy a felhasználói élményt zavarná. A Core ML segítségével a fejlesztők nemcsak arra képesek, hogy a felhasználóknak lehetőséget nyújtsanak a mesterséges intelligencia hasznosítására az iOS mobilkészülékeiken, mint például a képelemzés, a nyelvi feldolgozás és az ajánlórendszerek, hanem arra is, hogy az adatok csak a készülékre történő küldésével garantálják a felhasználók adatvédelmét.
Microsoft Azure Cognitive Services
A Microsoft Azure Cognitive Services olyan API- és eszközcsomag formájában nyújt támogatást, amelyet a fejlesztők a mesterséges intelligencia alkalmazásfejlesztéshez a gépi tanulás mélyreható ismerete nélkül is használhatnak. Ezek a szolgáltatások a látásfelismerés, a hangazonosítás, a természetes nyelvi feldolgozás és a döntéshozatali képességek. Az alkalmazásfejlesztők hasznát vehetik a mesterséges intelligencia-modelleknek, mivel nem kerül nekik időbe és pénzbe egy ilyen modell elkészítése. Ehelyett választhatják az arcfelismerést vagy az érzelemelemelemzést és a hangfelületeket az adott mesterséges intelligencia modelltől függően. Az Azure Cognitive Services ráadásul szorosan integrálható más Azure felhőszolgáltatásokkal is, így igen hatékony eszközzé válik a skálázható mobil mesterséges intelligencia-alkalmazások fejlesztéséhez.
IBM Watson
Az IBM Watson mesterséges intelligencia eszközöket és API-kat biztosít, amelyeket a fejlesztők mesterséges intelligenciával támogatott mobilalkalmazások készítéséhez használhatnak. A természetes nyelvi szövegértés, a beszédből szöveggé alakítás, a vizuális felismerés és a chatbotok létrehozása csak néhány a Watson képességei közül. Ezen eszközök segítségével a fejlesztők olyan alkalmazásokat fejleszthetnek, amelyek természetes módon értik meg a felhasználókat és lépnek kapcsolatba velük, akár hangutasítással, akár szövegbevitellel, akár képfelismeréssel. Az IBM Watson platform erős analitikát és meglátásokat is tartalmaz, így a fejlesztők a felhasználói interakciók és visszajelzések alapján folyamatosan javíthatják alkalmazásaikat.
Dialogflow
A Dialogflow egy Google-szolgáltatási eszköz, amelynek célja olyan chatbotok és hangalapú alkalmazások fejlesztése, amelyek képesek a felhasználóval társalgási felületeken keresztül kommunikálni. A Dialogflow alkalmazás tehát természetes nyelvi feldolgozást alkalmaz, hogy a felhasználó beszélő kérdései és az azokra adott reakciók értelmesen repüljenek. Ráadásul a fejlesztők különböző platformokon, például a Google Assistant, az Amazon Alexa és a Facebook Messenger esetében is használhatják ezt a rugalmas eszközt, így jó eszköz azoknak a fejlesztőknek, akik a mobilalkalmazásaikhoz mesterséges intelligencia vezérelte társalgási felületeket szeretnének hozzáadni.
Keras
A Keras egy ingyenes neurális hálózati könyvtár, amelyet Python segítségével hoztak létre, és a TensorFlow-ra épül. Könnyen érthetően és egyben modulárisan van megalkotva, így a megközelítés különösen vonzó azoknak a fejlesztőknek, akik még csak most ismerkednek a mesterséges intelligenciával és a mélytanulással. A Keras felhasználásával nem nehéz neurális hálózatokat fejleszteni és betanítani, a fejlesztők pedig kihasználhatják az időt a mobilalkalmazásokhoz készült mesterséges intelligencia modellek gyors prototípusának elkészítésére. A Keras segítségével a fejlesztők olyan mesterséges intelligenciára képes funkciókat készíthetnek, mint a képosztályozás, a tárgyfelismerés és az ajánlómotorok, amelyek beilleszthetők a mobilalkalmazásokba.
ML Kit
Az ML Kit egy fejlett Google-eszköz, amelyet kifejezetten mobileszközökre fejlesztettek ki. Előre megtervezett API-kat tartalmaz, amelyek könnyen implementálhatók mind az Android, mind az iOS alkalmazásokba. Az ML Kit olyan funkciókat tesz lehetővé, mint a képcímkézés, szövegfelismerés, arcfelismerés és vonalkódolvasás. Ezenkívül olyan eszközöket biztosít, amelyek segítségével a fejlesztők közvetlenül az alkalmazásukon belül telepíthetnek egyéni modelleket. Így az ML Kit segítségével a fejlesztők olyan intelligens mobilalkalmazásokat fejleszthetnek, amelyek számos bonyolult feladatot hajtanak végre, miközben biztosítják a kiváló minőségű teljesítményt és a felhasználói elkötelezettséget.
Theano
A Theano egy Python-csomag, amely egy nagy teljesítményű segédprogram ahhoz, hogy képes legyen leírni, optimalizálni és kiértékelni a többdimenziós tömböket tartalmazó matematikai kifejezéseket. A Theano eredetileg a mélytanulás eszköze, azonban a mobilalkalmazások fejlesztői számára is jó választás, akik más mesterséges intelligenciával kapcsolatos projekteket részesítenek előnyben.
Ráadásul rendkívül hatékony, így a fejlesztők számára lehetővé teszi neurális hálózatok létrehozását és mobilalkalmazásokba való integrálását is. Időközben a Theano elvesztette népszerűségét a többi konkurens keretrendszerrel, például a TensorFlow-val és a PyTorch-csal szemben, de még mindig méltó eszköz a fejlesztők számára, akik mesterséges intelligencia modellekkel dolgoznak mobileszközökön.
Amazon Lex
Az Amazon Lex, a beszédre és szövegre épülő társalgási felületek építésére szolgáló technológia a mobilalkalmazásokba integrálható. Az Amazon Alexa rendszer mögött álló élvonalbeli mélytanulási technikákat használja, így a fejlesztők számára fejlett chatbotok és hangalapú alkalmazások készítéséhez nyújt eszközöket. A Lex lehetővé teszi, hogy a felhasználó a mobilalkalmazásokkal beszélgetésen keresztül lépjen kapcsolatba, amely támogatja a természetes nyelvi megértést. Más AWS-szolgáltatásokkal is integrálható, így a mobilalkalmazások számára hatékony mesterségesintelligencia-fejlesztési platformot jelent, amely a felhő segítségével skálázható és teljesíthet.
OpenCV
Az OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) egy nyílt forráskódú közösség által létrehozott szoftverkönyvtár, amelyet számítógépes látáshoz és gépi tanuláshoz használnak. Több mint 2500 optimalizált algoritmust tartalmaz, amelyek olyan valós idejű számítógépes látási feladatokhoz használhatók, mint a képfeldolgozás, a tárgyak észlelése és az arcfelismerés. Az OpenCV kompatibilitása a mobilplatformokkal lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy az általuk készített mobilalkalmazásokba mesterséges intelligenciával támogatott fejlett számítógépes látás funkciókat építsenek be. Legyen szó kiterjesztett valóságról, képelemzésről vagy biometrikus hitelesítésről, az OpenCV többcélú eszköz a mesterséges intelligencia mobilalkalmazások fejlesztéséhez.
Összefoglalva
A mesterséges intelligencia beépítése a mobilalkalmazások fejlesztésébe már nem a jövő dolga, hanem a jelené. Ezek az eszközök arra szolgálnak, hogy a fejlesztők különböző mesterséges intelligenciával támogatott mobilalkalmazásokat tervezzenek és valósítsanak meg, amelyek személyre szabott találkozásokat biztosíthatnak, automatizálhatják a feladatokat, valamint valós időben halmozzák és értelmezik az adatokat. Ahogy a mesterséges intelligencia fejlődése számos új alkalmazás átalakulását irányítja a különböző területeken, úgy fog növekedni ezeknek az eszközöknek a funkcióinak köre. Mivel tapasztalt fejlesztő vagy kezdő, ezeknek a mesterséges intelligencia eszközöknek az alkalmazása létfontosságú elem lesz, amely lehetővé teszi, hogy a gyorsan változó mobilalkalmazás-fejlesztések révén a mobilalkalmazások piacán az élen maradjon.
