Alat terbaik untuk mengembangkan aplikasi seluler dengan kecerdasan buatan

Aplikasi seluler yang didukung kecerdasan buatan dapat menganalisis perilaku pengguna, membuat prediksi, mengotomatiskan tugas, dan memberikan pengalaman yang dipersonalisasi, sehingga semakin populer di berbagai industri. Untuk membantu pengembang memanfaatkan kekuatan kecerdasan buatan dalam pengembangan aplikasi seluler, tersedia banyak alat yang menyederhanakan integrasi kemampuan kecerdasan buatan. Berikut ini adalah 10 alat teratas untuk mengembangkan aplikasi seluler yang didukung kecerdasan buatan.

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite adalah versi kecil dari kerangka kerja TensorFlow dari Google. Versi TensorFlow ini dimaksudkan untuk digunakan pada perangkat seluler dan perangkat yang disematkan. Memiliki alat seperti ini membantu para pengembang di perangkat seluler menjalankan model pembelajaran mesin dengan ukuran biner yang kecil dan penundaan yang rendah karena mereka hanya menggunakannya dengan perangkat mereka. Salah satu kerangka kerja kecerdasan buatan utama yang menjadi fokus mereka adalah TensorFlow Lite, yang memungkinkan mereka mengembangkan berbagai aplikasi seperti pengenalan gambar, deteksi objek, dan pemrosesan bahasa alami. Metode ini sangat berguna untuk menerapkan model kecerdasan buatan pada perangkat Android dan iOS, yang memungkinkan pengembang untuk membuat aplikasi kecerdasan buatan yang dapat melakukan hal-hal seperti pengenalan gambar secara tepat waktu dan penerjemahan bahasa tanpa ketergantungan pada layanan cloud.

Core ML

Core ML adalah kerangka kerja pembelajaran mesin dari Apple yang memungkinkan pengembang membawa model pembelajaran mesin ke aplikasi iOS. Anda bisa memanfaatkan berbagai jenis model termasuk deep learning, ansambel pohon, dan mesin vektor pendukung. Core ML adalah yang terbaik untuk kinerja di perangkat yang berarti akan lebih cepat dan lebih efisien saat menjalankan tugas-tugas kecerdasan buatan tanpa mengganggu pengalaman pengguna. Dengan Core ML, para pengembang tidak hanya dapat menawarkan kepada pengguna kemungkinan untuk menggunakan kecerdasan buatan pada perangkat seluler iOS mereka seperti analisis gambar, pemrosesan bahasa, dan sistem rekomendasi, tetapi juga menjamin privasi mereka dengan mengirimkan data hanya ke perangkat tersebut.

Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure Cognitive Services memberikan dukungan berupa paket API dan alat yang dapat digunakan pengembang untuk pengembangan aplikasi kecerdasan buatan tanpa pengetahuan mendalam tentang pembelajaran mesin. Layanan ini berupa pengenalan visi, identifikasi suara, pemrosesan bahasa alami, dan kemampuan pengambilan keputusan. Pengembang aplikasi dapat mengambil manfaat dari model kecerdasan buatan karena mereka tidak perlu menghabiskan waktu dan uang untuk membuatnya. Sebagai gantinya, mereka dapat memilih deteksi wajah atau analisis sentimen dan antarmuka suara tergantung pada model kecerdasan buatan tertentu. Selain itu, Azure Cognitive Services juga dapat berintegrasi erat dengan layanan cloud Azure lainnya sehingga menjadikannya alat yang sangat kuat untuk mengembangkan aplikasi kecerdasan buatan seluler yang dapat diskalakan.

IBM Watson

IBM Watson menyediakan alat kecerdasan buatan dan API yang dapat digunakan oleh pengembang untuk membangun aplikasi seluler yang didukung kecerdasan buatan. Pemahaman bahasa alami, speech-to-text, pengenalan visual, dan pembuatan chatbot adalah beberapa kemampuan Watson. Dengan menggunakan alat-alat ini, pengembang dapat mengembangkan aplikasi yang memahami dan berinteraksi dengan pengguna secara alami, baik melalui perintah suara, input teks, atau pengenalan gambar. Platform IBM Watson juga dilengkapi dengan analisis dan wawasan yang kuat, sehingga memungkinkan para pengembang untuk meningkatkan aplikasi mereka secara terus menerus berdasarkan interaksi dan umpan balik dari pengguna.

Dialogflow

Dialogflow adalah alat layanan Google yang bertujuan untuk mengembangkan chatbot dan aplikasi suara yang mampu berkomunikasi dengan pengguna melalui antarmuka percakapan. Dengan demikian, aplikasi Dialogflow menerapkan pemrosesan bahasa alami untuk membuat pertanyaan pengguna yang berbicara, dan bereaksi terhadapnya secara bermakna. Selain itu, pengembang dapat menggunakan alat yang fleksibel ini di berbagai platform, seperti Google Assistant, Amazon Alexa, dan Facebook Messenger, yang menjadikannya alat yang baik bagi para pengembang yang ingin menambahkan antarmuka percakapan yang digerakkan oleh kecerdasan buatan ke aplikasi seluler mereka.

Keras

Keras adalah pustaka jaringan syaraf tiruan gratis yang dibuat dengan bantuan Python dan dibangun di atas TensorFlow. Library ini dibuat dengan cara yang mudah dimengerti dan juga modular, sehingga pendekatan ini sangat menarik bagi pengembang yang baru mengenal kecerdasan buatan dan deep learning. Dengan menggunakan Keras, tidak sulit untuk mengembangkan dan melatih jaringan saraf, dan pengembang dapat memanfaatkan waktu untuk membuat prototipe model kecerdasan buatan dengan cepat untuk aplikasi seluler. Dengan Keras, pengembang dapat membuat fitur-fitur kecerdasan buatan seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, dan mesin rekomendasi yang dapat disisipkan ke dalam aplikasi mobile.

ML Kit

ML Kit adalah alat Google canggih yang secara khusus dibuat untuk perangkat seluler. Alat ini terdiri dari API yang telah dirancang sebelumnya yang dapat dengan mudah diimplementasikan di aplikasi Android dan iOS. ML Kit memungkinkan fungsi-fungsi seperti pelabelan gambar, pengenalan teks, deteksi wajah, dan pemindaian barcode. Selain itu, ML Kit menyediakan alat yang dapat membantu pengembang menerapkan model khusus di dalam aplikasi mereka. Dengan demikian, dengan ML Kit, pengembang dapat mengembangkan aplikasi seluler cerdas yang menjalankan berbagai tugas rumit sambil tetap memastikan kinerja berkualitas tinggi dan keterlibatan pengguna.

Theano

Theano adalah paket Python, yang merupakan utilitas yang kuat bagi Anda untuk dapat mendeskripsikan, mengoptimalkan, dan mengevaluasi ekspresi matematika yang mencakup array multi-dimensi. Theano pada awalnya adalah alat untuk pembelajaran mendalam, namun, ini juga merupakan pilihan yang baik untuk pengembang aplikasi seluler yang lebih memilih proyek terkait kecerdasan buatan lainnya.

Selain itu, alat ini sangat efisien, sehingga memungkinkan para pengembang untuk membuat jaringan saraf dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi seluler. Sementara itu, Theano kehilangan popularitasnya karena kerangka kerja lain yang bersaing seperti TensorFlow dan PyTorch, tetapi masih merupakan alat yang layak untuk pengembang yang bekerja dengan model kecerdasan buatan pada perangkat seluler.

Amazon Lex

Amazon Lex, sebuah teknologi untuk membangun antarmuka percakapan berdasarkan ucapan dan teks, diintegrasikan ke dalam aplikasi seluler. Teknologi ini memanfaatkan teknik pembelajaran mendalam yang mutakhir yang ada di balik sistem Amazon Alexa, sehingga memberikan alat kepada pengembang untuk membangun chatbot dan aplikasi suara yang canggih. Lex memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan aplikasi seluler melalui percakapan, yang mendukung pemahaman bahasa alami. Lex juga dapat diintegrasikan dengan layanan AWS lainnya, sehingga menjadikannya platform pengembangan kecerdasan buatan yang kuat untuk aplikasi seluler yang dapat menggunakan cloud untuk meningkatkan performa.

OpenCV

OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) adalah pustaka perangkat lunak yang dibuat oleh komunitas sumber terbuka yang digunakan untuk visi komputer dan pembelajaran mesin. OpenCV memiliki lebih dari 2.500 algoritme yang dioptimalkan yang dapat digunakan untuk tugas-tugas visi komputer waktu nyata seperti pemrosesan gambar, deteksi objek, dan pengenalan wajah. Kompatibilitas OpenCV dengan platform seluler memungkinkan pengembang untuk memasukkan fitur-fitur visi komputer canggih yang didukung kecerdasan buatan ke dalam aplikasi seluler yang mereka buat. Baik itu augmented reality, analisis gambar, atau otentikasi biometrik, OpenCV adalah alat multiguna untuk pengembangan aplikasi seluler dalam kecerdasan buatan.

Kesimpulan

Penggabungan kecerdasan buatan dalam pengembangan aplikasi seluler bukanlah sesuatu yang akan terjadi di masa depan lagi, melainkan saat ini. Instrumen ini dirancang untuk memungkinkan para pengembang merancang dan mengimplementasikan berbagai aplikasi seluler bertenaga kecerdasan buatan yang dapat memberikan pengalaman yang dipersonalisasi, mengotomatisasi tugas, dan juga mengumpulkan dan menafsirkan data secara real-time. Karena kemajuan kecerdasan buatan mengarahkan banyak transformasi aplikasi baru di berbagai bidang, cakupan fitur peralatan ini akan semakin meningkat. Baik sebagai pengembang berpengalaman maupun pemula, menggunakan alat kecerdasan buatan ini akan menjadi elemen penting, yang akan memungkinkan Anda untuk tetap menjadi yang terdepan di pasar aplikasi seluler melalui perkembangan aplikasi seluler yang berubah dengan cepat.