De beste tools voor het ontwikkelen van mobiele apps met kunstmatige intelligentie

Mobiele apps met kunstmatige intelligentie kunnen gebruikersgedrag analyseren, voorspellingen doen, taken automatiseren en gepersonaliseerde ervaringen bieden, waardoor ze steeds populairder worden in verschillende branches. Om ontwikkelaars te helpen de kracht van kunstmatige intelligentie in te zetten bij de ontwikkeling van mobiele apps, zijn er talloze tools beschikbaar die de integratie van kunstmatige intelligentie vereenvoudigen. Hier zijn de top 10 tools voor het ontwikkelen van mobiele apps met kunstmatige intelligentie.

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite is een geminimaliseerde versie van het TensorFlow framework van Google. Deze versie van TensorFlow is bedoeld voor gebruik op mobiele en embedded apparaten. Een tool als deze helpt ontwikkelaars van mobiele apparaten om machine learning-modellen uit te voeren met een kleine binaire grootte en een lage vertraging, omdat ze het alleen gebruiken met hun apparaten. Een van de belangrijkste kunstmatige intelligentie frameworks waar ze zich op richten is TensorFlow Lite, waarmee ze verschillende toepassingen kunnen ontwikkelen zoals beeldherkenning, objectdetectie en natuurlijke taalverwerking. Deze methode is vooral handig voor het inzetten van kunstmatige intelligentie-modellen op Android- en iOS-apparaten, waardoor ontwikkelaars kunstmatige intelligentie-apps kunnen maken die dingen als beeldherkenning op tijd en taalvertaling kunnen doen zonder afhankelijk te zijn van cloudservices.

Core ML

Core ML is een machine learning framework van Apple waarmee ontwikkelaars machine learning modellen naar iOS-applicaties kunnen brengen. Je kunt profiteren van verschillende modeltypen, waaronder deep learning, boomensembles en support vector machines. Core ML is het beste voor on-device prestaties, wat betekent dat het sneller en efficiënter zal zijn tijdens het uitvoeren van kunstmatige intelligentietaken zonder de gebruikerservaring te verstoren. Met Core ML kunnen ontwikkelaars gebruikers niet alleen de mogelijkheid bieden om kunstmatige intelligentie te gebruiken op hun mobiele iOS-apparaten, zoals beeldanalyse, taalverwerking en aanbevelingssystemen, maar ook hun privacy waarborgen door gegevens alleen naar het apparaat te sturen.

Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure Cognitive Services biedt ondersteuning in de vorm van een pakket API’s en tools die ontwikkelaars kunnen gebruiken voor het ontwikkelen van kunstmatige intelligentie toepassingen zonder diepgaande kennis van machine learning. Deze services zijn zichtherkenning, geluidsidentificatie, verwerking van natuurlijke taal en besluitvormingsmogelijkheden. Applicatieontwikkelaars kunnen profiteren van kunstmatige intelligentie modellen omdat het ze geen tijd en geld kost om er een te bouwen. In plaats daarvan kunnen ze kiezen voor gezichtsdetectie of sentimentanalyse en spraakinterfaces, afhankelijk van het specifieke kunstmatige intelligentiemodel. Bovendien kan Azure Cognitive Services ook nauw integreren met andere Azure cloudservices, waardoor het een zeer krachtig hulpmiddel is voor het ontwikkelen van schaalbare mobiele toepassingen voor kunstmatige intelligentie.

IBM Watson

IBM Watson biedt tools en API’s voor kunstmatige intelligentie die ontwikkelaars kunnen gebruiken om mobiele apps met kunstmatige intelligentie te bouwen. Begrip van natuurlijke taal, spraak-naar-tekst, visuele herkenning en het maken van chatbotten zijn enkele van de mogelijkheden van Watson. Met behulp van deze tools kunnen ontwikkelaars apps ontwikkelen die gebruikers op een natuurlijke manier begrijpen en met hen communiceren, via spraakcommando’s, tekstinvoer of beeldherkenning. Het IBM Watson platform bevat ook sterke analyses en inzichten, waardoor ontwikkelaars hun apps voortdurend kunnen verbeteren op basis van gebruikersinteracties en feedback.

Dialogflow

Dialogflow is een servicetool van Google voor de ontwikkeling van chatbots en spraakapps die met de gebruiker kunnen communiceren via conversatie-interfaces. Zo past de Dialogflow-app natuurlijke taalverwerking toe om de vragen van de gebruiker die inspreken en erop reageren zinvol te laten vliegen. Bovendien kunnen ontwikkelaars deze flexibele tool gebruiken op verschillende platforms, zoals Google Assistant, Amazon Alexa en Facebook Messenger, waardoor het een goede tool is voor ontwikkelaars die door kunstmatige intelligentie aangedreven conversatie-interfaces willen toevoegen aan hun mobiele apps.

Keras

Keras is een gratis neurale netwerkbibliotheek die is gemaakt met behulp van Python en is gebouwd bovenop TensorFlow. Het is gemaakt op een manier die gemakkelijk te begrijpen en ook modulair is, dus de aanpak is vooral aantrekkelijk voor ontwikkelaars die net bekend beginnen te raken met kunstmatige intelligentie en deep learning. Door Keras te gebruiken is het niet moeilijk om neurale netwerken te ontwikkelen en te trainen, en ontwikkelaars kunnen de tijd benutten om snel prototypes te maken van kunstmatige intelligentie modellen voor mobiele apps. Met Keras kunnen ontwikkelaars functies maken die kunstmatige intelligentie ondersteunen, zoals beeldclassificatie, objectdetectie en aanbevelingsengines die in mobiele apps kunnen worden ingevoegd.

ML Kit

ML Kit is een geavanceerde tool van Google die speciaal is gemaakt voor mobiele apparaten. Het bestaat uit vooraf ontworpen API’s die eenvoudig kunnen worden geïmplementeerd in zowel Android- als iOS-applicaties. ML Kit maakt functies mogelijk zoals het labelen van afbeeldingen, tekstherkenning, gezichtsdetectie en het scannen van streepjescodes. Bovendien biedt het tools waarmee ontwikkelaars aangepaste modellen direct in hun apps kunnen implementeren. Met ML Kit kunnen ontwikkelaars dus intelligente mobiele apps ontwikkelen die een verscheidenheid aan gecompliceerde taken uitvoeren en toch hoogwaardige prestaties en gebruikersbetrokkenheid garanderen.

Theano

Theano is een Python-pakket, dat een krachtig hulpprogramma is voor het beschrijven, optimaliseren en evalueren van wiskundige expressies met arrays van meerdere dimensies. Theano is oorspronkelijk een hulpmiddel voor deep learning, maar het is ook een goede optie voor ontwikkelaars van mobiele apps die de voorkeur geven aan andere kunstmatige intelligentie gerelateerde projecten.

Bovendien is het zeer efficiënt, waardoor ontwikkelaars neurale netwerken kunnen maken en deze ook in mobiele applicaties kunnen integreren. Inmiddels heeft Theano zijn populariteit verloren aan andere concurrerende frameworks zoals TensorFlow en PyTorch, maar het is nog steeds een waardig hulpmiddel voor ontwikkelaars die werken met kunstmatige intelligentie modellen op mobiele apparaten.

Amazon Lex

Amazon Lex, een technologie voor het bouwen van conversatie-interfaces op basis van spraak en tekst, is geïntegreerd in mobiele apps. Het maakt gebruik van de geavanceerde deep learning-technieken die achter het Amazon Alexa-systeem zitten en biedt ontwikkelaars zo de tools om geavanceerde chatbots en spraakapps te bouwen. Lex stelt de gebruiker in staat om te communiceren met de mobiele apps door middel van een conversatie, die het begrijpen van natuurlijke taal ondersteunt. Het kan ook worden geïntegreerd met andere AWS-services, waardoor het een krachtig ontwikkelplatform voor kunstmatige intelligentie voor mobiele apps is dat de cloud kan gebruiken om te schalen en te presteren.

OpenCV

OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) is een softwarebibliotheek gemaakt door de open-source gemeenschap die wordt gebruikt voor computer vision en machine learning. Het heeft meer dan 2.500 geoptimaliseerde algoritmen die kunnen worden gebruikt voor realtime computer vision-taken zoals beeldverwerking, objectdetectie en gezichtsherkenning. De compatibiliteit van OpenCV met mobiele platforms maakt het voor ontwikkelaars mogelijk om kunstmatige intelligentie aangedreven geavanceerde computervisiefuncties op te nemen in de mobiele apps die ze maken. Of het nu gaat om augmented reality, beeldanalyse of biometrische authenticatie, OpenCV is een veelzijdig hulpmiddel voor de ontwikkeling van mobiele toepassingen op het gebied van kunstmatige intelligentie.

Concluderend

De integratie van kunstmatige intelligentie in de ontwikkeling van mobiele apps is geen toekomstmuziek meer, maar eerder iets van nu. Deze instrumenten zijn ontworpen om ontwikkelaars in staat te stellen verschillende kunstmatige intelligentie aangedreven mobiele applicaties te ontwerpen en te implementeren die gepersonaliseerde ontmoetingen kunnen bieden, taken kunnen automatiseren en ook gegevens in real-time kunnen cumuleren en interpreteren. Naarmate de vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie leidt tot veel nieuwe toepassingen op verschillende gebieden, zal de reikwijdte van de functies van deze apparaten toenemen. Of je nu een ervaren ontwikkelaar bent of een beginner, het gebruik van deze hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie zal een vitaal element zijn, waardoor je voorop kunt blijven lopen op de markt voor mobiele apps door snel veranderende mobiele app-ontwikkelingen.