인공지능이 적용된 모바일 앱 개발을 위한 최고의 도구
인공지능 기반 모바일 앱은 사용자 행동을 분석하고, 예측하고, 작업을 자동화하고, 개인화된 경험을 제공할 수 있어 다양한 산업 분야에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 개발자가 모바일 앱 개발에서 인공지능의 힘을 활용할 수 있도록 인공지능 기능의 통합을 간소화하는 다양한 도구를 사용할 수 있습니다. 다음은 인공지능 기반 모바일 앱 개발을 위한 상위 10가지 툴입니다.
TensorFlow Lite
TensorFlow Lite는 Google의 TensorFlow 프레임워크의 최소화된 버전입니다. 이 버전의 TensorFlow는 모바일 및 임베디드 기기에서 사용하기 위한 것입니다. 이와 같은 도구를 사용하면 모바일 기기 개발자가 기기에서만 사용하기 때문에 바이너리 크기가 작고 지연 시간이 짧은 머신 러닝 모델을 실행하는 데 도움이 됩니다. 이들이 집중하고 있는 주요 인공 지능 프레임워크 중 하나는 이미지 인식, 물체 감지, 자연어 처리 등 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있는 텐서플로우 라이트(TensorFlow Lite)입니다. 이 방법은 특히 안드로이드 및 iOS 기기에 인공지능 모델을 배포하는 데 유용하며, 개발자는 클라우드 서비스에 의존하지 않고도 이미지 인식, 언어 번역 등의 작업을 수행할 수 있는 인공지능 앱을 만들 수 있습니다.
Core ML
Core ML은 개발자가 iOS 애플리케이션에 머신 러닝 모델을 도입할 수 있도록 해주는 Apple의 머신 러닝 프레임워크입니다. 딥 러닝, 트리 앙상블, 서포트 벡터 머신 등 다양한 모델 유형의 이점을 활용할 수 있습니다. Core ML은 온디바이스 성능에 가장 적합하므로 사용자 경험을 방해하지 않고 인공지능 작업을 더 빠르고 효율적으로 실행할 수 있습니다. Core ML을 사용하면 개발자는 사용자에게 이미지 분석, 언어 처리, 추천 시스템과 같은 iOS 모바일 디바이스에서 인공지능을 활용할 수 있는 가능성을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 디바이스로만 데이터를 전송하여 사용자의 개인 정보를 보장할 수 있습니다.
Microsoft Azure Cognitive Services
Microsoft Azure Cognitive Services는 개발자가 머신 러닝에 대한 깊은 지식 없이도 인공지능 애플리케이션 개발에 사용할 수 있는 API 및 도구 패키지의 형태로 지원을 제공합니다. 이러한 서비스는 비전 인식, 소리 식별, 자연어 처리 및 의사 결정 기능입니다. 애플리케이션 개발자는 인공 지능 모델을 구축하는 데 시간과 비용이 들지 않으므로 이점을 누릴 수 있습니다. 대신 특정 인공 지능 모델에 따라 얼굴 감지 또는 감정 분석 및 음성 인터페이스를 선택할 수 있습니다. 또한 Azure 코그니티브 서비스는 다른 Azure 클라우드 서비스와 긴밀하게 통합할 수 있으므로 확장 가능한 모바일 인공 지능 애플리케이션을 개발하는 데 매우 강력한 도구가 될 수 있습니다.
IBM Watson
IBM Watson은 개발자가 인공 지능 기반 모바일 앱을 빌드하는 데 사용할 수 있는 인공 지능 도구와 API를 제공합니다. 자연어 이해, 음성-텍스트 변환, 시각 인식, 챗봇 생성은 왓슨의 기능 중 일부입니다. 개발자는 이러한 도구를 사용하여 음성 명령, 텍스트 입력 또는 이미지 인식을 통해 자연스러운 방식으로 사용자를 이해하고 상호 작용하는 앱을 개발할 수 있습니다. 또한 IBM 왓슨 플랫폼에는 강력한 분석 및 인사이트가 포함되어 있어 개발자는 사용자 상호 작용과 피드백을 기반으로 앱을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
Dialogflow
Dialogflow는 대화형 인터페이스를 통해 사용자와 소통할 수 있는 챗봇 및 음성 앱 개발을 목적으로 하는 Google 서비스 도구입니다. 따라서 다이얼로그플로우 앱은 자연어 처리를 적용하여 사용자가 말하는 질문과 그에 대한 반응이 의미 있게 전달되도록 합니다. 또한 개발자는 구글 어시스턴트, 아마존 알렉사, 페이스북 메신저 등 다양한 플랫폼에서 이 유연한 도구를 사용할 수 있으므로 모바일 앱에 인공 지능 기반 대화형 인터페이스를 추가하려는 개발자에게 좋은 도구입니다.
Keras
Keras는 Python의 도움으로 만들어진 무료 신경망 라이브러리로, 텐서플로우를 기반으로 구축되었습니다. 쉽게 이해할 수 있고 모듈식으로 제작되었기 때문에 인공지능과 딥러닝에 이제 막 익숙해지는 개발자에게 특히 매력적인 접근 방식입니다. Keras를 활용하면 신경망을 개발하고 훈련하는 것이 어렵지 않으며, 개발자는 시간을 활용하여 모바일 앱용 인공지능 모델을 빠르게 프로토타이핑할 수 있습니다. 개발자는 Keras를 사용하여 이미지 분류, 객체 감지, 추천 엔진과 같은 인공지능 지원 기능을 모바일 앱에 삽입할 수 있습니다.
ML Kit
ML Kit는 모바일 기기를 위해 특별히 제작된 고급 Google 도구입니다. 이 도구는 Android 및 iOS 애플리케이션에서 쉽게 구현할 수 있는 사전 설계된 API로 구성되어 있습니다. ML Kit를 사용하면 이미지 라벨링, 텍스트 인식, 얼굴 인식, 바코드 스캔과 같은 기능을 사용할 수 있습니다. 또한 개발자가 앱 내에서 바로 맞춤형 모델을 배포하는 데 도움이 되는 도구를 제공합니다. 따라서 개발자는 ML Kit를 사용하여 다양하고 복잡한 작업을 실행하는 동시에 고품질의 성능과 사용자 참여를 보장하는 지능형 모바일 앱을 개발할 수 있습니다.
Theano
Theano는 다차원 배열을 포함하는 수학적 표현식을 설명, 최적화 및 평가할 수 있는 강력한 유틸리티인 Python 패키지입니다. Theano는 원래 딥러닝을 위한 도구이지만, 다른 인공 지능 관련 프로젝트를 선호하는 모바일 앱 개발자에게도 좋은 옵션입니다.
이 외에도 매우 효율적이기 때문에 개발자가 신경망을 만들어 모바일 애플리케이션에도 통합할 수 있습니다. 그 동안 테아노는 텐서플로우와 파이토치 등 다른 경쟁 프레임워크에 밀려 인기를 잃었지만, 모바일 기기에서 인공 지능 모델로 작업하는 개발자에게는 여전히 가치 있는 도구입니다.
Amazon Lex
Amazon Lex는 음성과 텍스트를 기반으로 대화형 인터페이스를 구축하는 기술로, 모바일 앱에 통합되어 있습니다. 이 도구는 Amazon Alexa 시스템의 기반이 되는 최첨단 딥러닝 기술을 활용하여 개발자에게 고급 챗봇 및 음성 앱을 구축할 수 있는 도구를 제공합니다. Lex를 사용하면 자연어 이해를 지원하는 대화를 통해 모바일 앱과 상호 작용할 수 있습니다. 또한 다른 AWS 서비스와 통합할 수 있어 클라우드를 사용하여 확장 및 성능을 향상시킬 수 있는 강력한 모바일 앱용 인공 지능 개발 플랫폼입니다.
OpenCV
OpenCV(오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리)는 컴퓨터 비전 및 머신 러닝에 사용되는 오픈 소스 커뮤니티에서 만든 소프트웨어 라이브러리입니다. 이미지 처리, 물체 감지, 얼굴 인식과 같은 실시간 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있는 2,500개 이상의 최적화된 알고리즘이 포함되어 있습니다. OpenCV와 모바일 플랫폼의 호환성을 통해 개발자는 자신이 만든 모바일 앱에 인공지능 기반의 고급 컴퓨터 비전 기능을 통합할 수 있습니다. 증강 현실, 이미지 분석, 생체 인증 등 OpenCV는 인공지능 모바일 애플리케이션 개발을 위한 다목적 툴입니다.
결론적으로
모바일 앱 개발에 인공 지능을 통합하는 것은 더 이상 미래의 일이 아니라 현재의 일입니다. 이러한 도구는 개발자가 개인화된 만남을 제공하고, 작업을 자동화하며, 실시간으로 데이터를 축적하고 해석할 수 있는 다양한 인공지능 기반 모바일 애플리케이션을 설계하고 구현할 수 있도록 설계되었습니다. 인공지능의 발전으로 다양한 분야에서 새로운 애플리케이션이 등장함에 따라 이러한 기기의 기능 범위가 점점 더 확대될 것입니다. 숙련된 개발자이든 초보자이든 이러한 인공지능 도구를 사용하는 것은 빠르게 변화하는 모바일 앱 개발에서 선두를 유지할 수 있는 필수 요소가 될 것입니다.
