De beste verktøyene for utvikling av mobilapper med kunstig intelligens
Mobilapper med kunstig intelligens kan analysere brukeratferd, komme med spådommer, automatisere oppgaver og gi personaliserte opplevelser, noe som gjør dem stadig mer populære i ulike bransjer. For å hjelpe utviklere med å utnytte kraften i kunstig intelligens i utviklingen av mobilapper, finnes det en rekke verktøy som gjør det enklere å integrere kunstig intelligens. Her er de 10 beste verktøyene for utvikling av mobilapper med kunstig intelligens.
TensorFlow Lite
TensorFlow Lite er en minimert versjon av TensorFlow-rammeverket fra Google. Denne versjonen av TensorFlow er beregnet for bruk på mobile og innebygde enheter. Et slikt verktøy hjelper utviklere av mobile enheter med å kjøre maskinlæringsmodeller med små binære størrelser og lav forsinkelse, siden de bare bruker det på sine egne enheter. Et av de viktigste rammeverkene for kunstig intelligens som de fokuserer på, er TensorFlow Lite, som gjør det mulig for dem å utvikle ulike applikasjoner som bildegjenkjenning, objektdeteksjon og naturlig språkbehandling. Denne metoden er spesielt nyttig for å distribuere kunstig intelligens-modeller på Android- og iOS-enheter, noe som gjør det mulig for utviklere å lage kunstig intelligens-apper som kan gjøre ting som bildegjenkjenning på tid og språkoversettelse uten å være avhengige av skytjenester.
Core ML
Core ML er et rammeverk for maskinlæring fra Apple som gjør det mulig for utviklere å ta med maskinlæringsmodeller til iOS-applikasjoner. Du kan dra nytte av en rekke ulike modelltyper, inkludert dyp læring, treensembler og støttevektormaskiner. Core ML er best for ytelse på enheten, noe som betyr at den vil være raskere og mer effektiv når den utfører kunstig intelligensoppgaver uten å forstyrre brukerens opplevelse. Med Core ML kan utviklere ikke bare tilby brukerne muligheten til å bruke kunstig intelligens på iOS-mobilenhetene sine, for eksempel bildeanalyse, språkbehandling og anbefalingssystemer, men også garantere personvernet deres ved å sende data kun til enheten.
Microsoft Azure Cognitive Services
Microsoft Azure Cognitive Services gir støtte i form av en pakke med API-er og verktøy som utviklere kan bruke til å utvikle applikasjoner med kunstig intelligens uten inngående kunnskap om maskinlæring. Disse tjenestene omfatter synsgjenkjenning, lydidentifikasjon, naturlig språkbehandling og beslutningsfunksjoner. Applikasjonsutviklere kan dra nytte av kunstig intelligens-modeller, ettersom det ikke koster dem tid og penger å bygge dem. I stedet kan de velge ansiktsgjenkjenning eller sentimentanalyse og stemmegrensesnitt, avhengig av den aktuelle modellen for kunstig intelligens. Azure Cognitive Services kan dessuten integreres tett med andre Azure-skytjenester, noe som gjør det til et svært kraftig verktøy for utvikling av skalerbare mobile applikasjoner med kunstig intelligens.
IBM Watson
IBM Watson tilbyr verktøy og API-er for kunstig intelligens som utviklere kan bruke til å bygge mobilapper basert på kunstig intelligens. Naturlig språkforståelse, tale-til-tekst, visuell gjenkjenning og chatbot-skaping er noen av mulighetene Watson har. Ved hjelp av disse verktøyene kan utviklere utvikle apper som forstår og samhandler med brukerne på en naturlig måte, enten ved hjelp av stemmekommandoer, tekstinntasting eller bildegjenkjenning. IBM Watson-plattformen har også gode analyse- og innsiktsfunksjoner som gjør det mulig for utviklere å forbedre appene sine kontinuerlig basert på brukerinteraksjoner og tilbakemeldinger.
Dialogflow
Dialogflow er et tjenesteverktøy fra Google som har som formål å utvikle chatbots og stemmeapper som er i stand til å kommunisere med brukeren gjennom samtalegrensesnitt. Dialogflow-appen bruker dermed naturlig språkbehandling for å få brukerens spørsmål som snakker, og reagere på dem på en meningsfull måte. Videre kan utviklere bruke dette fleksible verktøyet på forskjellige plattformer, for eksempel Google Assistant, Amazon Alexa og Facebook Messenger, noe som gjør det til et godt verktøy for utviklere som ønsker å legge til kunstig intelligensdrevne samtalegrensesnitt i mobilappene sine.
Keras
Keras er et gratis nevrale nettverksbibliotek som ble opprettet ved hjelp av Python, og det er bygget på toppen av TensorFlow. Det er utformet på en lettfattelig og modulær måte, noe som gjør det spesielt attraktivt for utviklere som nettopp har begynt å bli kjent med kunstig intelligens og dyp læring. Med Keras er det ikke vanskelig å utvikle og trene opp nevrale nettverk, og utviklere kan utnytte tiden til raskt å lage prototyper av kunstig intelligens-modeller for mobilapper. Med Keras kan utviklere lage kunstig intelligens-funksjoner som bildeklassifisering, objektgjenkjenning og anbefalingsmotorer som kan settes inn i mobilapper.
ML Kit
ML Kit er et avansert Google-verktøy som er spesielt utviklet for mobile enheter. Det består av forhåndsdefinerte API-er som enkelt kan implementeres i både Android- og iOS-applikasjoner. ML Kit muliggjør funksjoner som bildemerking, tekstgjenkjenning, ansiktsgjenkjenning og strekkodeskanning. I tillegg tilbyr det verktøy som kan hjelpe utviklere med å distribuere tilpassede modeller direkte i appene sine. Med ML Kit kan utviklere utvikle intelligente mobilapper som utfører en rekke kompliserte oppgaver, samtidig som de sikrer høy ytelse og brukerengasjement.
Theano
Theano er en Python-pakke som er et kraftig verktøy som gjør det mulig å beskrive, optimalisere og evaluere matematiske uttrykk som inkluderer matriser med flere dimensjoner. Theano er opprinnelig et verktøy for dyp læring, men det er også et godt alternativ for mobilapputviklere som foretrekker andre prosjekter relatert til kunstig intelligens.
I tillegg er det svært effektivt, noe som gjør det mulig for utviklere å lage nevrale nettverk og integrere dem i mobilapplikasjoner. I mellomtiden har Theano mistet sin popularitet til fordel for andre konkurrerende rammeverk som TensorFlow og PyTorch, men det er fortsatt et verdig verktøy for utviklere som jobber med modeller for kunstig intelligens på mobile enheter.
Amazon Lex
Amazon Lex, en teknologi for å bygge konversasjonsgrensesnitt basert på tale og tekst, er integrert i mobilapper. Den benytter de banebrytende deep learning-teknikkene som ligger bak Amazon Alexa-systemet, og gir dermed utviklere verktøyene de trenger for å bygge avanserte chatbots og stemmeapper. Lex lar brukeren samhandle med mobilappene gjennom en samtale, som støtter naturlig språkforståelse. Den kan også integreres med andre AWS-tjenester, noe som gjør den til en kraftig utviklingsplattform for kunstig intelligens for mobilapper som kan bruke skyen til å skalere og prestere.
OpenCV
OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) er et programvarebibliotek som er laget av open source-fellesskapet, og som brukes til datasyn og maskinlæring. Det har over 2500 optimaliserte algoritmer som kan brukes til sanntidsoppgaver innen datasyn, for eksempel bildebehandling, objektdeteksjon og ansiktsgjenkjenning. OpenCVs kompatibilitet med mobilplattformer gjør det mulig for utviklere å innlemme avanserte datasynsfunksjoner basert på kunstig intelligens i mobilappene de lager. OpenCV er et allsidig verktøy for utvikling av mobilapplikasjoner innen kunstig intelligens, enten det dreier seg om utvidet virkelighet, bildeanalyse eller biometrisk autentisering.
Konklusjon
Inkorporering av kunstig intelligens i utviklingen av mobilapper er ikke lenger noe som hører fremtiden til, det er snarere noe som skjer nå. Disse instrumentene er utviklet for å gjøre det mulig for utviklere å designe og implementere ulike mobilapplikasjoner med kunstig intelligens som kan gi personlige møter, automatisere oppgaver og samle og tolke data i sanntid. Etter hvert som utviklingen av kunstig intelligens fører til mange nye applikasjoner på ulike områder, vil omfanget av funksjoner i disse apparatene øke. Uansett om du er en erfaren utvikler eller nybegynner, vil det å bruke disse kunstig intelligens-verktøyene være et viktig element som gjør at du kan holde deg i forkant av mobilapplikasjonsmarkedet gjennom raskt skiftende mobilapplikasjonsutviklinger.
