De bästa verktygen för att utveckla mobilappar med artificiell intelligens

Mobilappar som drivs av artificiell intelligens kan analysera användarnas beteende, göra förutsägelser, automatisera uppgifter och ge personliga upplevelser, vilket gör dem alltmer populära i olika branscher. För att hjälpa utvecklare att utnyttja kraften i artificiell intelligens vid utveckling av mobilappar finns det många verktyg som förenklar integrationen av artificiell intelligens. Här är de 10 bästa verktygen för att utveckla mobilappar som drivs av artificiell intelligens.

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite är en minimerad version av Googles TensorFlow-ramverk. Denna version av TensorFlow är avsedd att användas på mobila och inbäddade enheter. Att ha ett verktyg som det hjälper utvecklare i mobila enheter att köra maskininlärningsmodeller med små binära storlekar och låg fördröjning eftersom de bara använder det med sina enheter. Ett av de viktigaste ramverken för artificiell intelligens som de fokuserar på är TensorFlow Lite, som gör det möjligt för dem att utveckla olika applikationer som bildigenkänning, objektdetektering och bearbetning av naturligt språk. Denna metod är särskilt användbar för att distribuera modeller för artificiell intelligens på Android- och iOS-enheter, vilket gör det möjligt för utvecklare att skapa appar för artificiell intelligens som kan göra saker som bildigenkänning i tid och språköversättning utan att förlita sig på molntjänster.

Core ML

Core ML är ett ramverk för maskininlärning från Apple som gör det möjligt för utvecklare att ta med maskininlärningsmodeller till iOS-applikationer. Du kan dra nytta av en mängd olika modelltyper, inklusive djupinlärning, trädensembler och stödvektormaskiner. Core ML är bäst för prestanda på enheten, vilket innebär att den blir snabbare och effektivare när den utför uppgifter med artificiell intelligens utan att störa användarens upplevelse. Med Core ML kan utvecklare inte bara erbjuda användarna möjligheten att använda artificiell intelligens på sina iOS-mobila enheter, t.ex. bildanalys, språkbehandling och rekommendationssystem, utan också garantera deras integritet genom att data endast skickas till enheten.

Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure Cognitive Services ger stöd i form av ett paket med API:er och verktyg som utvecklare kan använda för att utveckla applikationer med artificiell intelligens utan djupare kunskaper om maskininlärning. Dessa tjänster är synigenkänning, ljudidentifiering, bearbetning av naturligt språk och beslutsfattande. Applikationsutvecklare kan dra nytta av modeller för artificiell intelligens eftersom de inte kostar dem tid och pengar att bygga en. Istället kan de välja ansiktsigenkänning eller sentimentanalys och röstgränssnitt beroende på den specifika artificiella intelligensmodellen. Azure Cognitive Services kan dessutom integreras tätt med andra Azure-molntjänster, vilket gör det till ett mycket kraftfullt verktyg för att utveckla skalbara mobila applikationer med artificiell intelligens.

IBM Watson

IBM Watson tillhandahåller verktyg för artificiell intelligens och API:er som utvecklare kan använda för att bygga mobilappar som bygger på artificiell intelligens. Förståelse av naturligt språk, tal-till-text, visuell igenkänning och skapande av chatbotar är några av Watsons funktioner. Med hjälp av dessa verktyg kan utvecklare utveckla appar som förstår och interagerar med användare på ett naturligt sätt, antingen genom röstkommandon, textinmatning eller bildigenkänning. IBM Watson-plattformen innehåller också starka analyser och insikter, vilket gör det möjligt för utvecklare att kontinuerligt förbättra sina appar baserat på användarinteraktioner och feedback.

Dialogflow

Dialogflow är ett Google-tjänsteverktyg vars syfte är att utveckla chatbots och röstappar som kan kommunicera med användaren genom konversationsgränssnitt. Således tillämpar Dialogflow-appen naturlig språkbehandling för att göra användarens frågor som talar och reagerar på dem meningsfullt flyga. Dessutom kan utvecklare använda detta flexibla verktyg på olika plattformar, till exempel Google Assistant, Amazon Alexa och Facebook Messenger, vilket gör det till ett bra verktyg för de utvecklare som vill lägga till artificiell intelligensdrivna konversationsgränssnitt till sina mobilappar.

Keras

Keras är ett gratis neuralt nätverksbibliotek som skapades med hjälp av Python och det är byggt ovanpå TensorFlow. Det är utformat på ett sätt som är lättförståeligt och också modulärt, så tillvägagångssättet är särskilt tilltalande för utvecklare som bara bekantar sig med artificiell intelligens och djupinlärning. Genom att använda Keras är det inte svårt att utveckla och träna neurala nätverk, och utvecklare kan utnyttja tiden för att snabbt prototypa artificiella intelligensmodeller för mobilappar. Med Keras kan utvecklare skapa funktioner för artificiell intelligens som bildklassificering, objektdetektering och rekommendationsmotorer som kan infogas i mobilappar.

ML Kit

ML Kit är ett avancerat Google-verktyg som är särskilt skapat för mobila enheter. Det består av fördesignade API:er som enkelt kan implementeras i både Android- och iOS-applikationer. ML Kit möjliggör funktioner som bildmärkning, textigenkänning, ansiktsdetektering och streckkodsskanning. Dessutom tillhandahåller det verktyg som kan hjälpa utvecklare att distribuera anpassade modeller direkt i sina appar. Med ML Kit kan utvecklare alltså utveckla intelligenta mobilappar som utför en mängd olika komplicerade uppgifter samtidigt som de säkerställer högkvalitativ prestanda och användarengagemang.

Theano

Theano är ett Python-paket, som är ett kraftfullt verktyg för att du ska kunna beskriva, optimera och utvärdera de matematiska uttryck som inkluderar matriser med flera dimensioner. Theano är ursprungligen ett verktyg för djupinlärning, men det är också ett bra alternativ för mobilapputvecklare som föredrar andra projekt relaterade till artificiell intelligens.

Utöver detta är det mycket effektivt, vilket gör det möjligt för utvecklare att skapa neurala nätverk och integrera dem i mobilapplikationer också. Under tiden förlorade Theano sin popularitet till de andra konkurrerande ramverken som TensorFlow och PyTorch, men det är fortfarande ett värdigt verktyg för utvecklare som arbetar med modeller för artificiell intelligens på mobila enheter.

Amazon Lex

Amazon Lex, en teknik för att bygga konversationsgränssnitt baserade på tal och text, är integrerad i mobilappar. Den använder de banbrytande djupinlärningsteknikerna som ligger bakom Amazon Alexa-systemet och ger därmed utvecklare verktygen för att bygga avancerade chatbots och röstappar. Lex gör det möjligt för användaren att interagera med mobilapparna genom en konversation, vilket stöder naturlig språkförståelse. Den kan också integreras med andra AWS-tjänster, vilket gör den till en kraftfull utvecklingsplattform för artificiell intelligens för mobilappar som kan använda molnet för att skala och prestera.

OpenCV

OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) är ett programvarubibliotek som skapats av open source-communityn och som används för datorseende och maskininlärning. Det har över 2 500 optimerade algoritmer som kan användas för datorseendeuppgifter i realtid, t.ex. bildbehandling, objektdetektering och ansiktsigenkänning. OpenCV:s kompatibilitet med mobila plattformar gör det möjligt för utvecklare att införliva artificiell intelligensdrivna avancerade datorseendefunktioner i de mobilappar de skapar. Oavsett om det handlar om förstärkt verklighet, bildanalys eller biometrisk autentisering är OpenCV ett mångsidigt verktyg för utveckling av mobila applikationer inom artificiell intelligens.

Sammanfattningsvis

Införlivandet av artificiell intelligens i utvecklingen av mobilappar är inte längre något som hör framtiden till, det är snarare något som sker nu. Dessa instrument är utformade så att utvecklarna kan designa och implementera olika mobila applikationer som drivs av artificiell intelligens och som kan ge personliga möten, automatisera uppgifter och även samla in och tolka data i realtid. Eftersom framsteg inom artificiell intelligens leder till många nya applikationstransformationer inom olika områden kommer omfattningen av funktionerna i dessa apparater att öka. Oavsett om du är en erfaren utvecklare eller en nybörjare kommer det att vara viktigt att använda dessa verktyg för artificiell intelligens, vilket gör att du kan hålla dig i framkant på din mobilappsmarknad genom snabbt föränderlig mobilappsutveckling.