Лучшие инструменты для разработки мобильных приложений с искусственным интеллектом

Мобильные приложения с искусственным интеллектом могут анализировать поведение пользователей, делать прогнозы, автоматизировать задачи и предоставлять персонализированный опыт, что делает их все более популярными в различных отраслях. Чтобы помочь разработчикам использовать возможности искусственного интеллекта при разработке мобильных приложений, существует множество инструментов, которые упрощают интеграцию возможностей искусственного интеллекта. Вот 10 лучших инструментов для разработки мобильных приложений на базе искусственного интеллекта.

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite — это минимизированная версия фреймворка TensorFlow от Google. Эта версия TensorFlow предназначена для использования на мобильных и встраиваемых устройствах. Наличие такого инструмента помогает разработчикам мобильных устройств запускать модели машинного обучения с небольшим размером бинарных файлов и низкой задержкой, поскольку они используют его только на своих устройствах. Одним из основных фреймворков искусственного интеллекта, на который они ориентируются, является TensorFlow Lite, позволяющий разрабатывать различные приложения, такие как распознавание изображений, обнаружение объектов и обработка естественного языка. Этот метод особенно полезен для развертывания моделей искусственного интеллекта на устройствах Android и iOS, что позволяет разработчикам создавать приложения искусственного интеллекта, способные выполнять такие задачи, как своевременное распознавание изображений и перевод языка, не прибегая к помощи облачных сервисов.

Core ML

Core ML — это фреймворк машинного обучения от Apple, который позволяет разработчикам внедрять модели машинного обучения в приложения для iOS. Вы можете использовать различные типы моделей, включая глубокое обучение, ансамбли деревьев и векторные машины поддержки. Core ML лучше всего подходит для работы на устройстве, а это значит, что он будет быстрее и эффективнее выполнять задачи искусственного интеллекта, не мешая при этом работе пользователя. Благодаря Core ML разработчики могут не только предложить пользователям возможность использовать искусственный интеллект на мобильных устройствах iOS, например, для анализа изображений, обработки языка и рекомендательных систем, но и гарантировать конфиденциальность данных, отправляя их только на устройство.

Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure Cognitive Services предоставляет поддержку в виде пакета API и инструментов, которые разработчики могут использовать для создания приложений искусственного интеллекта без глубоких знаний в области машинного обучения. К таким службам относятся распознавание зрения, идентификация звуков, обработка естественного языка и возможность принятия решений. Разработчики приложений могут воспользоваться моделями искусственного интеллекта, поскольку их создание не требует больших затрат времени и денег. В зависимости от конкретной модели искусственного интеллекта они могут выбрать распознавание лиц или анализ настроения, а также голосовые интерфейсы. Кроме того, Azure Cognitive Services может тесно интегрироваться с другими облачными сервисами Azure, что делает ее очень мощным инструментом для разработки масштабируемых мобильных приложений искусственного интеллекта.

IBM Watson

IBM Watson предоставляет инструменты и API для искусственного интеллекта, которые разработчики могут использовать для создания мобильных приложений на базе искусственного интеллекта. Среди возможностей Watson — понимание естественного языка, преобразование речи в текст, визуальное распознавание и создание чатботов. Используя эти инструменты, разработчики могут создавать приложения, которые понимают и взаимодействуют с пользователями естественным образом, используя голосовые команды, текстовый ввод или распознавание изображений. Платформа IBM Watson также включает в себя мощную аналитику и инсайты, позволяющие разработчикам постоянно совершенствовать свои приложения на основе взаимодействия с пользователями и их отзывов.

Dialogflow

Dialogflow — это инструмент сервиса Google, целью которого является разработка чат-ботов и голосовых приложений, способных общаться с пользователем через разговорные интерфейсы. Таким образом, приложение Dialogflow применяет обработку естественного языка, чтобы сделать вопросы пользователя говорящим, а реакцию на них осмысленной. Более того, разработчики могут использовать этот гибкий инструмент на различных платформах, таких как Google Assistant, Amazon Alexa и Facebook Messenger, что делает его хорошим инструментом для тех разработчиков, которые хотят добавить разговорные интерфейсы на основе искусственного интеллекта в свои мобильные приложения.

Keras

Keras — это бесплатная библиотека нейронных сетей, которая была создана на языке Python и построена на основе TensorFlow. Она создана таким образом, чтобы быть понятной и модульной, поэтому такой подход особенно привлекателен для разработчиков, которые только начинают знакомиться с искусственным интеллектом и глубоким обучением. С помощью Keras несложно разрабатывать и обучать нейронные сети, а разработчики могут использовать это время для быстрого создания прототипов моделей искусственного интеллекта для мобильных приложений. С помощью Keras разработчики могут создавать функции искусственного интеллекта, такие как классификация изображений, обнаружение объектов и рекомендательные системы, которые можно внедрять в мобильные приложения.

ML Kit

ML Kit — это продвинутый инструмент Google, созданный специально для мобильных устройств. Он включает в себя предварительно разработанные API, которые можно легко реализовать в приложениях для Android и iOS. ML Kit позволяет выполнять такие функции, как маркировка изображений, распознавание текста, определение лиц и сканирование штрих-кодов. Более того, он предоставляет инструменты, которые помогут разработчикам развернуть пользовательские модели прямо в своих приложениях. Таким образом, с помощью ML Kit разработчики могут создавать интеллектуальные мобильные приложения, которые выполняют множество сложных задач, обеспечивая при этом высокое качество работы и вовлеченность пользователей.

Theano

Theano — это пакет Python, который представляет собой мощную утилиту для описания, оптимизации и оценки математических выражений, включающих многомерные массивы. Изначально Theano — это инструмент для глубокого обучения, однако он также является хорошим вариантом для разработчиков мобильных приложений, которые предпочитают другие проекты, связанные с искусственным интеллектом.

Кроме того, он обладает высокой производительностью, что позволяет разработчикам создавать нейронные сети и интегрировать их в мобильные приложения. Со временем Theano уступил свою популярность другим конкурирующим фреймворкам, таким как TensorFlow и PyTorch, но он по-прежнему является достойным инструментом для разработчиков, которые работают с моделями искусственного интеллекта на мобильных устройствах.

Amazon Lex

Amazon Lex, технология построения разговорных интерфейсов на основе речи и текста, интегрируется в мобильные приложения. Она использует передовые методы глубокого обучения, которые лежат в основе системы Amazon Alexa, предоставляя разработчикам инструменты для создания продвинутых чат-ботов и голосовых приложений. Lex позволяет пользователю взаимодействовать с мобильными приложениями посредством разговора, который поддерживает понимание естественного языка. Он также может быть интегрирован с другими сервисами AWS, что делает его мощной платформой разработки искусственного интеллекта для мобильных приложений, которая может использовать облако для масштабирования и производительности.

OpenCV

OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) — это программная библиотека, созданная сообществом разработчиков с открытым исходным кодом, которая используется для компьютерного зрения и машинного обучения. Она содержит более 2 500 оптимизированных алгоритмов, которые можно использовать для решения задач компьютерного зрения в реальном времени, таких как обработка изображений, обнаружение объектов и распознавание лиц. Совместимость OpenCV с мобильными платформами позволяет разработчикам включать в создаваемые ими мобильные приложения расширенные функции компьютерного зрения, основанные на искусственном интеллекте. Будь то дополненная реальность, анализ изображений или биометрическая аутентификация, OpenCV является многоцелевым инструментом для разработки мобильных приложений в области искусственного интеллекта.

В заключение

Внедрение искусственного интеллекта в разработку мобильных приложений — это уже не дело будущего, а скорее дело сегодняшнего дня. Эти инструменты предназначены для того, чтобы разработчики могли создавать и внедрять различные мобильные приложения с искусственным интеллектом, которые могут обеспечивать персонализированные встречи, автоматизировать задачи, а также накапливать и интерпретировать данные в режиме реального времени. По мере того как прогресс искусственного интеллекта направляет множество новых прикладных преобразований в различных областях, объем возможностей этих устройств будет увеличиваться. Будь то опытный разработчик или новичок, использование этих инструментов искусственного интеллекта станет жизненно важным элементом, который позволит вам оставаться в лидерах рынка мобильных приложений благодаря быстро меняющимся разработкам мобильных приложений.