7种十分不错AI软件开发工具

软件应用程序是跨组织传播的常规活动之一，并且它的使用多年来只增加了。软件开发是一项复杂而艰巨的任务，其过程需要构思、产品定义、编码、战略设计、质量评估等。如果在这些步骤中出现任何错误，则可能意味着需要重新启动整个过程。

由于这些挑战，当今许多优秀的组织转向人工智能(AI)和机器学习(ML)以获得更好的结果。

以下是7种十分不错AI软件开发工具：

1.谷歌云人工智能平台

在我们列出的7种十分不错AI软件开发工具列表中位居榜首的是Google Cloud AI Platform，它可以帮助您大规模训练机器学习模型，将训练好的模型托管在云中，并使用您的模型对新数据进行预测。

该平台提供的集成工具链加快了机器学习项目的开发和部署，您可以使用谷歌的开源平台Kubeflow构建可移植的ML管道。AI平台使您能够在本地或云端部署机器学习项目，并且有多种数据存储选项，例如云存储和BigQuery。

AIPlatform的另一个主要产品是预配置的虚拟机(VM)，它有助于开发深度学习应用程序，它还具有帮助确定文本含义和结构的自然语言处理(NLP)功能。除此之外，您还可以使用平台的API来实现语音到文本和文本到语音的功能，以及从图像中提取洞察力的视觉功能。

以下是谷歌云AI平台的一些主要功能：

• 帮助训练、分析和调整您的ML模型
• 获取预测、监控预测并管理您的模型
• 加快机器学习项目
• ML项目在本地或云端
• 预配置的虚拟机(VM)

2.微软Azure人工智能平台

人工智能软件开发工具的另一个首选是微软Azure人工智能平台，它一直在开发市场上流行。一个强大的云平台，有许多组织依赖它。该平台具有许多强大的功能，例如对象识别、无监督机器学习、语音识别等。

Microsoft Azure AI平台使组织更容易进行AI开发，并提供各种自定义选项，例如针对文本、面部和语音识别的特定领域预训练AI模型。它还提供各种机器学习功能，例如基于Python的自动化ML服务Azure ML；AzureDatabricks，一种基于Apache Spark的大数据服务；和ONNX，一种用于ML的开源模型格式和运行时。

以下是Microsoft Azure AI平台的一些主要功能：

• 基于Python的自动化机器学习服务
• 机器翻译
• 对象、语音和文本识别功能
• 用于创建机器人的AI模板

3.IBM沃森

另一个著名的软件开发AI工具是IBM Watson，它配备了高级AI功能，包括对话界面、移动应用程序API、对话界面和NLP服务。

IBM Watson强大的软件开发工具已部署在许多不同的行业，如石油和天然气、媒体和娱乐、金融服务、物联网(IoT)等等。

该平台还提供人工智能开发服务，帮助开发人员构建具有预训练人工智能功能的应用程序。它的其他一些功能包括WatsonAssistant，它可以集成到您的应用程序中构建AI支持的对话界面，以及它的以WatsonNaturalLanguageUnderstanding(NLU)形式的NLP服务。

以下是IBMWatson的一些主要功能：

• AI应用的快速开发和部署
• 语音转文本功能
• NLP和NLU服务
• 强大的移动应用API

4.H20

H20是一个开源的机器学习平台，其受欢迎程度一直在稳步上升。它是一个强大的人工智能软件开发工具，提供了广泛的功能，如智能机器学习算法、统计和广义线性模型、深度学习模型等。该工具还支持大数据、Hadoop和Spark/Kubernetes集群。

H20允许您使用R和Python等编程语言来构建模型，通常用于数据分析、欺诈检测、风险管理、数字医疗保健和客户智能。

以下是H20的一些主要功能：

• 包括AutoML功能
• 支持梯度增强机器、深度学习、广义线性模型等多种算法。
• 线性可扩展平台
• 使用R、Java和Python开发移动应用程序

5.TensorFlow

如果没有TensorFlow，任何AI软件开发工具列表都不完整，Tensor Flow是一个开源的数字计算工具和机器学习库。Tensor Flow主要用于开发和研究目的，它非常灵活，同时提供了有助于加速AI开发的综合工具和库。

企业可以使用Tensor Flow开发和训练智能ML和AI驱动的应用程序，以处理复杂的操作，包括预测、合同管理、法律操作、客户服务等。

以下是Tensor Flow的一些主要功能：

• 在移动设备、桌面、边缘设备等上无缝部署基于AI的解决方案。
• 广泛的工具、库和社区资源集
• 深度分析、服务自动化、无监督培训等。
• 广泛的特性和功能

6.MxNet

MxNet是一种领先且流行的人工智能软件开发工具，是一种经常用于研究和生产的深度学习框架。MxNet通过先进的自然语言处理能力帮助增强AI开发，并提供分布式训练模型来扩展AI应用程序。

该工具通常用于多GPU和多机器训练，以及用高级语言编写自定义层。

以下是MxNet的一些主要功能：

• 开源深度学习框架
• 使用NLP增强基于AI的应用程序
• 高度可扩展的框架
• 定义、训练和部署神经网络

7.Infosys Nia

Infosys Nia是我们列出的7种十分不错AI软件开发工具列表的最后一个，它是另一个出色的工具，可让您构建强大的AI驱动的应用程序。该工具提供的好用功能之一是Nia Advanced ML，它提供了广泛的机器学习算法，这些算法以速度和规模运行，帮助构建高性能的ML模型。

该工具还使您能够构建人工智能驱动的聊天机器人，您的应用程序提供对企业知识库的访问。该应用程序还可以通过对话界面自动执行操作并集成Nia数据，这是一个强大的分析解决方案。

以下是Infosys Nia的一些主要功能：

• 有效构建ML训练模型
• 大规模处理大型数据集
• 数据管理能力
• 尼亚聊天机器人