Najboljša orodja za razvoj mobilnih aplikacij z umetno inteligenco

Mobilne aplikacije z umetno inteligenco lahko analizirajo vedenje uporabnikov, napovedujejo, avtomatizirajo naloge in zagotavljajo prilagojene izkušnje, zato so vse bolj priljubljene v različnih panogah. Da bi razvijalcem pomagali izkoristiti moč umetne inteligence pri razvoju mobilnih aplikacij, so na voljo številna orodja, ki poenostavljajo vključevanje zmožnosti umetne inteligence. Tukaj je 10 najboljših orodij za razvoj mobilnih aplikacij, ki jih poganja umetna inteligenca.

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite je pomanjšana različica Googlovega ogrodja TensorFlow. Ta različica TensorFlow je namenjena uporabi v mobilnih in vgrajenih napravah. S takšnim orodjem lahko razvijalci v mobilnih napravah izvajajo modele strojnega učenja z majhnimi velikostmi binarnih datotek in majhno zamudo, saj ga uporabljajo samo s svojimi napravami. Eno glavnih ogrodij umetne inteligence, na katerega se osredotočajo, je TensorFlow Lite, ki jim omogoča razvoj različnih aplikacij, kot so prepoznavanje slik, zaznavanje predmetov in obdelava naravnega jezika. Ta metoda je še posebej uporabna za uvajanje modelov umetne inteligence na napravah z operacijskima sistemoma Android in iOS, kar razvijalcem omogoča ustvarjanje aplikacij umetne inteligence, ki lahko brez odvisnosti od storitev v oblaku pravočasno izvajajo stvari, kot sta prepoznavanje slik in prevajanje jezika.

Core ML

Core ML je ogrodje za strojno učenje podjetja Apple, ki razvijalcem omogoča, da modele strojnega učenja prenesejo v aplikacije za iOS. Izkoristite lahko različne vrste modelov, vključno z globokim učenjem, drevesnimi skupinami in podpornimi vektorskimi stroji. Core ML je najboljši za delovanje na napravi, kar pomeni, da bo hitrejši in učinkovitejši pri izvajanju nalog umetne inteligence, ne da bi pri tem motil uporabniško izkušnjo. Razvijalci lahko s Core ML uporabnikom ne le ponudijo možnost uporabe umetne inteligence v njihovih mobilnih napravah iOS, kot so analiza slik, obdelava jezika in priporočilni sistemi, temveč tudi zagotovijo njihovo zasebnost s pošiljanjem podatkov samo v napravo.

Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure Cognitive Services zagotavlja podporo v obliki paketa API-jev in orodij, ki jih lahko razvijalci uporabljajo za razvoj aplikacij umetne inteligence brez poglobljenega znanja o strojnem učenju. Te storitve so prepoznavanje vida, prepoznavanje zvoka, obdelava naravnega jezika in zmožnosti odločanja. Razvijalci aplikacij lahko izkoristijo modele umetne inteligence, saj jih njihova izdelava ne stane časa in denarja. Namesto tega se lahko odločijo za zaznavanje obrazov ali analizo čustev in glasovne vmesnike, odvisno od določenega modela umetne inteligence. Poleg tega se lahko Azure Cognitive Services tesno poveže tudi z drugimi storitvami v oblaku Azure in tako postane zelo zmogljivo orodje za razvoj skalabilnih mobilnih aplikacij umetne inteligence.

IBM Watson

IBM Watson zagotavlja orodja za umetno inteligenco in vmesnike API, ki jih lahko razvijalci uporabijo za izdelavo mobilnih aplikacij, ki temeljijo na umetni inteligenci. Med zmožnostmi Watsona so razumevanje naravnega jezika, pretvorba govora v besedilo, vizualno prepoznavanje in ustvarjanje klepetalnikov. S temi orodji lahko razvijalci razvijajo aplikacije, ki razumejo in komunicirajo z uporabniki na naraven način, bodisi z glasovnimi ukazi, vnosom besedila ali prepoznavanjem slik. Platforma IBM Watson vključuje tudi močno analitiko in vpoglede, kar razvijalcem omogoča, da svoje aplikacije nenehno izboljšujejo na podlagi interakcij in povratnih informacij uporabnikov.

Dialogflow

Dialogflow je Googlovo storitveno orodje, katerega namen je razvoj klepetalnih robotov in glasovnih aplikacij, ki lahko z uporabnikom komunicirajo prek pogovornih vmesnikov. Tako aplikacija Dialogflow uporablja obdelavo naravnega jezika, da vprašanja uporabnika, ki govori, in se nanje smiselno odziva, letijo. Poleg tega lahko razvijalci to prilagodljivo orodje uporabljajo na različnih platformah, kot so Google Assistant, Amazon Alexa in Facebook Messenger, zato je dobro orodje za tiste razvijalce, ki želijo v svoje mobilne aplikacije dodati pogovorne vmesnike, ki jih poganja umetna inteligenca.

Keras

Keras je brezplačna knjižnica nevronskih mrež, ki je bila ustvarjena s pomočjo Pythona in je zgrajena na podlagi TensorFlow. Izdelana je na lahko razumljiv in tudi modularen način, zato je pristop še posebej privlačen za razvijalce, ki se šele spoznavajo z umetno inteligenco in globokim učenjem. Z uporabo Kerasa ni težko razvijati in usposabljati nevronskih mrež, razvijalci pa lahko čas izkoristijo za hitro izdelavo prototipov modelov umetne inteligence za mobilne aplikacije. S Kerasom lahko razvijalci naredijo funkcije, ki so sposobne umetne inteligence, kot so razvrščanje slik, zaznavanje predmetov in priporočilni motorji, ki jih je mogoče vstaviti v mobilne aplikacije.

ML Kit

ML Kit je napredno Googlovo orodje, ki je ustvarjeno posebej za mobilne naprave. Obsega vnaprej pripravljene vmesnike API, ki jih je mogoče preprosto implementirati v aplikacije za operacijska sistema Android in iOS. ML Kit omogoča funkcije, kot so označevanje slik, prepoznavanje besedila, zaznavanje obrazov in optično branje črtnih kod. Poleg tega zagotavlja orodja, ki razvijalcem pomagajo pri uvajanju modelov po meri neposredno v njihove aplikacije. Tako lahko razvijalci s kompletom ML Kit razvijajo inteligentne mobilne aplikacije, ki izvajajo različna zapletena opravila, pri tem pa še vedno zagotavljajo kakovostno delovanje in vključenost uporabnikov.

Theano

Theano je paket za Python, ki je zmogljiv pripomoček, s katerim lahko opišete, optimizirate in ovrednotite matematične izraze, ki vključujejo večdimenzionalne polja. Theano je prvotno orodje za globoko učenje, vendar je dobra izbira tudi za razvijalce mobilnih aplikacij, ki imajo raje druge projekte, povezane z umetno inteligenco.

Poleg tega je zelo učinkovit, zato razvijalcem omogoča ustvarjanje nevronskih mrež in njihovo vključevanje tudi v mobilne aplikacije. Medtem je Theano izgubil svojo priljubljenost zaradi drugih konkurenčnih ogrodij, kot sta TensorFlow in PyTorch, vendar je še vedno vredno orodje za razvijalce, ki se ukvarjajo z modeli umetne inteligence v mobilnih napravah.

Amazon Lex

Amazon Lex, tehnologija za izdelavo pogovornih vmesnikov na podlagi govora in besedila, je integrirana v mobilne aplikacije. Uporablja najsodobnejše tehnike globokega učenja, ki stojijo za sistemom Amazon Alexa, in tako razvijalcem zagotavlja orodja za gradnjo naprednih klepetalnih robotov in glasovnih aplikacij. Lex uporabniku omogoča interakcijo z mobilnimi aplikacijami prek pogovora, ki podpira razumevanje naravnega jezika. Prav tako ga je mogoče povezati z drugimi storitvami AWS, zaradi česar predstavlja zmogljivo platformo za razvoj umetne inteligence za mobilne aplikacije, ki lahko uporablja oblak za skaliranje in delovanje.

OpenCV

OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) je programska knjižnica, ki jo je ustvarila odprtokodna skupnost in se uporablja za računalniški vid in strojno učenje. Vsebuje več kot 2 500 optimiziranih algoritmov, ki se lahko uporabljajo za naloge računalniškega vida v realnem času, kot so obdelava slik, zaznavanje predmetov in prepoznavanje obrazov. Združljivost OpenCV z mobilnimi platformami omogoča razvijalcem, da v mobilne aplikacije, ki jih ustvarjajo, vključijo napredne funkcije računalniškega vida, ki jih poganja umetna inteligenca. Naj gre za razširjeno resničnost, analizo slik ali biometrično avtentikacijo, OpenCV je večnamensko orodje za razvoj mobilnih aplikacij na področju umetne inteligence.

Na koncu

Vključevanje umetne inteligence v razvoj mobilnih aplikacij ni več stvar prihodnosti, temveč je stvar sedanjosti. Ti instrumenti so zasnovani tako, da razvijalcem omogočajo načrtovanje in izvajanje različnih mobilnih aplikacij, ki temeljijo na umetni inteligenci in lahko zagotavljajo prilagojena srečanja, avtomatizirajo naloge ter tudi zbirajo in razlagajo podatke v realnem času. Ker napredek umetne inteligence usmerja številne nove transformacije aplikacij na različnih področjih, se bo obseg funkcij teh naprav povečeval. Če ste izkušen razvijalec ali začetnik, bo uporaba teh orodij umetne inteligence ključni element, ki vam bo omogočil, da s hitro spreminjajočim se razvojem mobilnih aplikacij ostanete v ospredju na trgu mobilnih aplikacij.