Найкращі інструменти для розробки мобільних додатків зі штучним інтелектом

Мобільні додатки зі штучним інтелектом можуть аналізувати поведінку користувачів, робити прогнози, автоматизувати завдання і надавати персоналізований досвід, що робить їх все більш популярними в різних галузях. Щоб допомогти розробникам використовувати можливості штучного інтелекту в розробці мобільних додатків, існує безліч інструментів, які спрощують інтеграцію можливостей штучного інтелекту. Ось 10 найкращих інструментів для розробки мобільних додатків зі штучним інтелектом.

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite – це мінімізована версія фреймворку TensorFlow від Google. Ця версія TensorFlow призначена для використання на мобільних та вбудованих пристроях. Наявність такого інструменту допомагає розробникам на мобільних пристроях запускати моделі машинного навчання з невеликими бінарними розмірами та низькою затримкою, оскільки вони використовують його лише на своїх пристроях. Одним з основних фреймворків штучного інтелекту, на якому вони зосереджені, є TensorFlow Lite, який дозволяє їм розробляти різні додатки, такі як розпізнавання зображень, виявлення об’єктів та обробка природної мови. Цей метод особливо корисний для розгортання моделей штучного інтелекту на пристроях Android та iOS, що дозволяє розробникам створювати додатки зі штучним інтелектом, які можуть виконувати такі завдання, як вчасне розпізнавання зображень та мовний переклад, не покладаючись на хмарні сервіси.

Core ML

Core ML – це фреймворк машинного навчання від Apple, який дозволяє розробникам впроваджувати моделі машинного навчання в додатки для iOS. Ви можете скористатися перевагами різних типів моделей, включаючи глибоке навчання, ансамблі дерев і машини опорних векторів. Core ML найкраще підходить для роботи на пристрої, а це означає, що він буде швидшим та ефективнішим при виконанні завдань штучного інтелекту, не заважаючи користувачеві. Завдяки Core ML розробники можуть не тільки запропонувати користувачам можливість використання штучного інтелекту на мобільних пристроях iOS, таких як аналіз зображень, обробка мови та рекомендаційні системи, але й гарантувати їхню конфіденційність, надсилаючи дані лише на пристрій.

Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure Cognitive Services надає підтримку у вигляді пакету API та інструментів, які розробники можуть використовувати для розробки додатків зі штучним інтелектом без глибоких знань про машинне навчання. Ці служби включають розпізнавання зору, звукову ідентифікацію, обробку природної мови та можливості прийняття рішень. Розробники додатків можуть отримати вигоду від моделей штучного інтелекту, оскільки вони не потребують витрат часу та грошей на їх створення. Замість цього вони можуть вибрати розпізнавання облич або аналіз настроїв і голосові інтерфейси, залежно від конкретної моделі штучного інтелекту. Крім того, Azure Cognitive Services може тісно інтегруватися з іншими хмарними службами Azure, що робить її дуже потужним інструментом для розробки масштабованих мобільних додатків штучного інтелекту.

IBM Watson

IBM Watson надає інструменти штучного інтелекту та API, які розробники можуть використовувати для створення мобільних додатків зі штучним інтелектом. Розуміння природної мови, перетворення мови в текст, візуальне розпізнавання та створення чат-ботів – ось деякі з можливостей Watson. Використовуючи ці інструменти, розробники можуть створювати додатки, які розуміють і взаємодіють з користувачами природним чином, за допомогою голосових команд, введення тексту або розпізнавання зображень. Платформа IBM Watson також включає в себе потужну аналітику та інсайти, що дозволяє розробникам безперервно вдосконалювати свої програми на основі взаємодії з користувачами та їхніх відгуків.

Dialogflow

Dialogflow – це інструмент сервісу Google, метою якого є розробка чат-ботів та голосових додатків, здатних спілкуватися з користувачем за допомогою діалогових інтерфейсів. Таким чином, додаток Dialogflow застосовує обробку природної мови, щоб зробити питання користувача, який говорить, і реагування на них осмисленими. Крім того, розробники можуть використовувати цей гнучкий інструмент на різних платформах, таких як Google Assistant, Amazon Alexa та Facebook Messenger, що робить його хорошим інструментом для тих розробників, які хочуть додати розмовні інтерфейси, керовані штучним інтелектом, до своїх мобільних додатків.

Keras

Keras – це безкоштовна бібліотека нейронних мереж, створена за допомогою Python і побудована на основі TensorFlow. Вона створена у легко зрозумілий і модульний спосіб, що робить її особливо привабливою для розробників, які тільки починають знайомитися зі штучним інтелектом і глибоким навчанням. Використовуючи Keras, не складно розробляти та навчати нейронні мережі, а розробники можуть використовувати час для швидкого створення прототипів моделей штучного інтелекту для мобільних додатків. За допомогою Keras розробники можуть створювати функції штучного інтелекту, такі як класифікація зображень, виявлення об’єктів та системи рекомендацій, які можна вставляти в мобільні додатки.

ML Kit

ML Kit – це вдосконалений інструмент Google, створений спеціально для мобільних пристроїв. Він складається з попередньо розроблених API, які можна легко впровадити в додатки для Android та iOS. ML Kit дозволяє використовувати такі функції, як маркування зображень, розпізнавання тексту, розпізнавання облич та сканування штрих-кодів. Крім того, він надає інструменти, які допоможуть розробникам розгортати кастомні моделі безпосередньо у своїх додатках. Таким чином, за допомогою ML Kit розробники можуть створювати інтелектуальні мобільні додатки, які виконують різноманітні складні завдання, забезпечуючи при цьому високу продуктивність і залучення користувачів.

Theano

Theano – це пакет Python, який є потужною утилітою для опису, оптимізації та оцінки математичних виразів, що включають багатовимірні масиви. Theano – це інструмент для глибокого навчання, однак він також є хорошим варіантом для розробників мобільних додатків, які віддають перевагу іншим проектам, пов’язаним зі штучним інтелектом.

Крім того, він є високоефективним, що дозволяє розробникам створювати нейронні мережі та інтегрувати їх у мобільні додатки. У той же час, Theano поступився своєю популярністю іншим конкуруючим фреймворкам, таким як TensorFlow і PyTorch, але він все ще залишається гідним інструментом для розробників, які працюють з моделями штучного інтелекту на мобільних пристроях.

Amazon Lex

Amazon Lex – технологія побудови розмовних інтерфейсів на основі мови і тексту, інтегрована в мобільні додатки. Вона використовує передові методи глибокого навчання, які лежать в основі системи Amazon Alexa, таким чином надаючи розробникам інструменти для створення просунутих чат-ботів і голосових додатків. Lex дозволяє користувачеві взаємодіяти з мобільними додатками за допомогою розмови, яка підтримує розуміння природної мови. Він також може бути інтегрований з іншими сервісами AWS, що робить його потужною платформою для розробки штучного інтелекту для мобільних додатків, які можуть використовувати хмару для масштабування та продуктивності.

OpenCV

OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) – це бібліотека програмного забезпечення, створена спільнотою розробників з відкритим вихідним кодом, яка використовується для комп’ютерного зору та машинного навчання. Вона містить понад 2 500 оптимізованих алгоритмів, які можна використовувати для задач комп’ютерного зору в реальному часі, таких як обробка зображень, виявлення об’єктів і розпізнавання облич. Сумісність OpenCV з мобільними платформами дозволяє розробникам включати розширені функції комп’ютерного зору на основі штучного інтелекту в мобільні додатки, які вони створюють. Будь то доповнена реальність, аналіз зображень або біометрична автентифікація, OpenCV є багатоцільовим інструментом для розробки мобільних додатків у сфері штучного інтелекту.

На закінчення

Впровадження штучного інтелекту в розробку мобільних додатків – це вже не справа майбутнього, це скоріше справа сьогодення. Ці інструменти призначені для того, щоб дозволити розробникам проектувати і впроваджувати різні мобільні додатки на основі штучного інтелекту, які можуть забезпечувати персоналізовану взаємодію, автоматизувати завдання, а також накопичувати та інтерпретувати дані в режимі реального часу. Оскільки прогрес штучного інтелекту спрямовує трансформацію багатьох нових додатків у різних галузях, обсяг функцій цих пристроїв буде збільшуватися. Незалежно від того, чи є ви досвідченим розробником, чи початківцем, використання цих інструментів штучного інтелекту буде життєво важливим елементом, який дозволить вам залишатися попереду ринку мобільних додатків завдяки швидким змінам у розробці мобільних додатків.