Cele mai bune instrumente pentru dezvoltarea aplicațiilor mobile cu inteligență artificială

Aplicațiile mobile bazate pe inteligență artificială pot analiza comportamentul utilizatorilor, pot face predicții, pot automatiza sarcini și pot oferi experiențe personalizate, ceea ce le face din ce în ce mai populare în diverse industrii. Pentru a ajuta dezvoltatorii să valorifice puterea inteligenței artificiale în dezvoltarea aplicațiilor mobile, sunt disponibile numeroase instrumente care simplifică integrarea capacităților de inteligență artificială. Iată cele mai bune 10 instrumente pentru dezvoltarea de aplicații mobile bazate pe inteligență artificială.

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite este o versiune minimizată a cadrului TensorFlow de la Google. Această versiune a TensorFlow este destinată utilizării pe dispozitive mobile și integrate. Existența unui astfel de instrument îi ajută pe dezvoltatorii de dispozitive mobile să ruleze modele de învățare automată cu dimensiuni binare mici și întârzieri reduse, deoarece îl utilizează numai cu dispozitivele lor. Unul dintre cadrele majore de inteligență artificială pe care se concentrează este TensorFlow Lite, care le permite să dezvolte diverse aplicații precum recunoașterea imaginilor, detectarea obiectelor și procesarea limbajului natural. Această metodă este deosebit de utilă pentru implementarea modelelor de inteligență artificială pe dispozitive Android și iOS, ceea ce permite dezvoltatorilor să creeze aplicații de inteligență artificială care pot face lucruri precum recunoașterea imaginilor la timp și traducerea limbilor străine fără a se baza pe servicii cloud.

Core ML

Core ML este un cadru de învățare automată al Apple care permite dezvoltatorilor să aducă modele de învățare automată în aplicațiile iOS. Puteți beneficia de o varietate de tipuri de modele, inclusiv deep learning, ansambluri de arbori și mașini vectoriale de suport. Core ML este cel mai bun pentru performanța pe dispozitiv, ceea ce înseamnă că va fi mai rapid și mai eficient în timpul executării sarcinilor de inteligență artificială, fără a perturba experiența utilizatorului. Core ML, dezvoltatorii sunt capabili nu numai să ofere utilizatorilor posibilitatea de a utiliza inteligența artificială pe dispozitivele lor mobile iOS, cum ar fi analiza imaginilor, procesarea limbajului și sistemele de recomandare, dar și să garanteze confidențialitatea acestora prin trimiterea datelor numai către dispozitiv.

Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure Cognitive Services oferă suport sub forma unui pachet de API-uri și instrumente pe care dezvoltatorii le pot utiliza pentru dezvoltarea de aplicații de inteligență artificială fără cunoștințe aprofundate de machine learning. Aceste servicii sunt recunoașterea vederii, identificarea sunetului, procesarea limbajului natural și capacitățile de luare a deciziilor. Dezvoltatorii de aplicații pot beneficia de modele de inteligență artificială deoarece nu îi costă timp și bani să construiască unul. În schimb, ei pot opta pentru detectarea feței sau analiza sentimentelor și interfețele vocale, în funcție de modelul de inteligență artificială respectiv. În plus, Azure Cognitive Services se poate integra strâns și cu alte servicii cloud Azure, devenind astfel un instrument foarte puternic pentru dezvoltarea de aplicații mobile scalabile de inteligență artificială.

IBM Watson

IBM Watson oferă instrumente de inteligență artificială și API-uri pe care dezvoltatorii le pot utiliza pentru a crea aplicații mobile bazate pe inteligență artificială. Înțelegerea limbajului natural, conversia de la voce la text, recunoașterea vizuală și crearea de chatbot-uri sunt câteva dintre capacitățile Watson. Folosind aceste instrumente, dezvoltatorii pot dezvolta aplicații care înțeleg și interacționează cu utilizatorii în mod natural, fie prin comandă vocală, introducere de text sau recunoaștere de imagini. Platforma IBM Watson include, de asemenea, analize și perspective puternice, permițând dezvoltatorilor să își îmbunătățească continuu aplicațiile pe baza interacțiunilor și feedback-ului utilizatorilor.

Dialogflow

Dialogflow este un instrument de servicii Google al cărui scop este dezvoltarea de chatbots și aplicații vocale care sunt capabile să comunice cu utilizatorul prin interfețe conversaționale. Astfel, aplicația Dialogflow aplică procesarea limbajului natural pentru a face ca întrebările utilizatorului care vorbește și reacționează la acestea să zboare semnificativ. În plus, dezvoltatorii pot utiliza acest instrument flexibil pe diferite platforme, cum ar fi Google Assistant, Amazon Alexa și Facebook Messenger, ceea ce îl face un instrument bun pentru acei dezvoltatori care doresc să adauge interfețe conversaționale bazate pe inteligența artificială la aplicațiile lor mobile.

Keras

Keras este o bibliotecă gratuită de rețele neuronale care a fost creată cu ajutorul Python și este construită pe partea de sus a TensorFlow. Este elaborată într-un mod ușor de înțeles și, de asemenea, modular, astfel încât abordarea este deosebit de atrăgătoare pentru dezvoltatorii care abia se familiarizează cu inteligența artificială și învățarea profundă. Prin utilizarea Keras, nu este dificil să dezvolți și să antrenezi rețele neuronale, iar dezvoltatorii pot utiliza acest timp pentru a prototipa rapid modele de inteligență artificială pentru aplicații mobile. Cu Keras, dezvoltatorii pot crea funcții capabile de inteligență artificială, cum ar fi clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor și motoarele de recomandare care pot fi inserate în aplicațiile mobile.

ML Kit

ML Kit este un instrument Google avansat creat special pentru dispozitivele mobile. Acesta cuprinde API-uri predefinite care pot fi implementate cu ușurință în aplicații Android și iOS. ML Kit permite funcții precum etichetarea imaginilor, recunoașterea textului, detectarea feței și scanarea codurilor de bare. În plus, acesta oferă instrumente care pot ajuta dezvoltatorii să implementeze modele personalizate chiar în aplicațiile lor. Astfel, cu ML Kit, dezvoltatorii pot dezvolta aplicații mobile inteligente care execută o varietate de sarcini complicate, asigurând în același timp performanțe de înaltă calitate și implicarea utilizatorilor.

Theano

Theano este un pachet Python, care este un utilitar puternic pentru a putea descrie, optimiza și evalua expresiile matematice care includ matrice multidimensionale. Theano este inițial un instrument pentru deep learning, cu toate acestea, este, de asemenea, o opțiune bună pentru dezvoltatorii de aplicații mobile care preferă alte proiecte legate de inteligența artificială.

În plus, este foarte eficient, făcând posibilă crearea de rețele neuronale de către dezvoltatori și integrarea acestora și în aplicații mobile. Între timp, Theano și-a pierdut popularitatea în fața altor cadre concurente, cum ar fi TensorFlow și PyTorch, dar este încă un instrument demn pentru dezvoltatorii care lucrează cu modele de inteligență artificială pe dispozitive mobile.

Amazon Lex

Amazon Lex, o tehnologie pentru construirea de interfețe conversaționale bazate pe vorbire și text, este integrată în aplicațiile mobile. Acesta utilizează tehnicile de învățare profundă de ultimă oră care se află în spatele sistemului Amazon Alexa, oferind astfel dezvoltatorilor instrumentele necesare pentru a construi chatbots și aplicații vocale avansate. Lex permite utilizatorului să interacționeze cu aplicațiile mobile prin intermediul unei conversații, care susține înțelegerea limbajului natural. De asemenea, poate fi integrat cu alte servicii AWS, ceea ce îl transformă într-o platformă puternică de dezvoltare a inteligenței artificiale pentru aplicații mobile, care poate utiliza cloud-ul pentru scalare și performanță.

OpenCV

OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) este o bibliotecă software creată de comunitatea open-source care este utilizată pentru computer vision și machine learning. Are peste 2 500 de algoritmi optimizați care pot fi utilizați pentru sarcini de computer vision în timp real, cum ar fi procesarea imaginilor, detectarea obiectelor și recunoașterea facială. Compatibilitatea OpenCV cu platformele mobile permite dezvoltatorilor să încorporeze în aplicațiile mobile pe care le creează funcții avansate de viziune computerizată bazate pe inteligență artificială. Fie că este vorba de realitate augmentată, analiză de imagini sau autentificare biometrică, OpenCV este un instrument multifuncțional pentru dezvoltarea de aplicații mobile în domeniul inteligenței artificiale.

În concluzie

Încorporarea inteligenței artificiale în dezvoltarea aplicațiilor mobile nu mai este un lucru al viitorului, este mai degrabă un lucru al prezentului. Aceste instrumente sunt concepute pentru a permite dezvoltatorilor să proiecteze și să implementeze diferite aplicații mobile bazate pe inteligență artificială care pot oferi întâlniri personalizate, pot automatiza sarcini și, de asemenea, pot cumula și interpreta date în timp real. Pe măsură ce progresul inteligenței artificiale direcționează multe transformări noi ale aplicațiilor în diverse domenii, domeniul de aplicare al funcțiilor acestor aparate va crește. Fie că sunteți un dezvoltator cu experiență sau un novice, utilizarea acestor instrumente de inteligență artificială va fi un element vital, care vă va permite să rămâneți în fruntea pieței aplicațiilor mobile prin dezvoltarea de aplicații mobile în schimbare rapidă.