6 najlepszych narzędzi do tworzenia aplikacji mobilnych wykorzystujących sztuczną inteligencję

Oprogramowanie w znacznym stopniu przyczynia się do normalnej działalności przedsiębiorstw. Wykorzystanie oprogramowania w biznesie wzrosło - od oglądania produktów w Internecie po wysyłanie wiadomości e-mail do klientów i współpracowników. Integracja aplikacji programowych i usług rozwoju sztucznej inteligencji to skomplikowany proces. Wymaga tworzenia koncepcji, definiowania produktu, projektowania strategicznego, kodowania, zapewniania jakości i innych czynników.

Ponadto, jeśli któryś z etapów procesu rozwoju nie powiedzie się, cały proces musi zostać zresetowany. Ponieważ proces rozwoju oprogramowania jest zintegrowany z bieżącymi i nadchodzącymi trendami w branży, nie ma tolerancji na rozproszenie uwagi. Wiele firm korzysta ze sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), aby podejmować lepsze i trafniejsze decyzje w celu pokonania przeszkód związanych z konwencjonalnym procesem tworzenia oprogramowania.

Choć technologia ta jest jeszcze w powijakach, zwiększa ona wydajność i dokładność narzędzi do tworzenia aplikacji mobilnych zintegrowanych z AI. Poniżej znajduje się lista najnowszych narzędzi do tworzenia aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję, które zwiększą wydajność Twojej firmy.

6 narzędzi do tworzenia aplikacji mobilnych

1# Caffe2

Jest to lekki, adaptowalny i skalowalny framework do głębokiego uczenia opracowany przez Facebooka. Jest on kontynuacją projektu Caffe, który rozpoczął się na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley. Został on zaprojektowany specjalnie do zastosowań produkcyjnych i rozwoju aplikacji mobilnych. Zapewnia programistom dodatkową swobodę w projektowaniu wysokowydajnych aplikacji.

CelemCaffe2jest ułatwienie eksperymentowania z głębokim uczeniem oraz wykorzystanie wkładu społeczności w tworzenie nowych modeli i algorytmów. W przypadku rozwoju mobilnego jest on wieloplatformowy i współpracuje z Visual Studio, Android Studio i XCode.

Jego podstawowe biblioteki C++ zapewniają szybkość i przenośność, a interfejsy API Pythona i C++ upraszczają prototypowanie, szkolenie i wdrażanie modeli.

Funkcje

  • Umożliwiają automatyzację.
  • Manipulacja obrazem
  • Przeprowadzanie wykrywania obiektów
  • Operacje wykorzystujące statystykę i matematykę
  • Obsługiwane są szkolenia rozproszone, co umożliwia szybkie skalowanie w górę lub w dół.

Aplikacje

Facebook używa Caffe2, aby pomóc swoim inżynierom i naukowcom w trenowaniu dużych modeli uczenia maszynowego i dostarczaniu sztucznej inteligencji na urządzenia mobilne. Dzięki zastosowaniu Caffe2 znacznie zwiększyli wydajność i jakość systemów tłumaczenia maszynowego. W rezultacie, dla wszystkich języków, wszystkie modele tłumaczenia maszynowego w Facebooku zostały przeniesione z systemów opartych na frazach do modeli neuronowych.

2# OpenCV

To narzędzie programistyczne jest skrótem od Open-Source Computer Vision Library, biblioteki funkcji programistycznych dla wizji komputerowej i uczenia maszynowego w czasie rzeczywistym. Obsługuje systemy Windows, Linux, Mac OS, iOS i Android oraz zawiera interfejsy C++, Python i Java. Obsługuje także frameworki głębokiego uczenia TensorFlow i Poarch. Biblioteka, która jest napisana w języku C/C++, może wykorzystywać przetwarzanie wielordzeniowe.

CelemOpenCV jest zaoferowanie standardowej infrastruktury dla aplikacji widzenia komputerowego i przyspieszenie wprowadzania postrzegania maszynowego do produktów komercyjnych.

Funkcje

Algorytmy te mogą być stosowane do następujących zadań:

  • Wykrywanie i rozpoznawanie twarzy
  • Rozpoznawanie przedmiotów
  • Rozpoznawanie i kategoryzowanie czynności wykonywanych przez ludzi na nagraniach wideo
  • Obserwowanie ruchów kamery i poruszających się obiektów.
  • Uzyskiwanie trójwymiarowych modeli przedmiotów.
  • Tworzenie chmur punktów 3D za pomocą kamer stereowizyjnych.
  • Łączenie zdjęć w celu utworzenia obrazu o wysokiej rozdzielczości całej sceny.
  • Wyszukiwanie porównywalnych zdjęć w bazie danych obrazów.

Aplikacje

Pickers to darmowa aplikacja do oceny, która umożliwia przeprowadzanie ankiet w klasie bez konieczności używania urządzeń uczniowskich. SDK dla grafiki i wideo to OpenCV. Wystarczy rozdać każdemu uczniowi papierowe klikacze i użyć iPhone'a/iPada do ich zeskanowania, by szybko sprawdzać zrozumienie, wystawiać bilety na zakończenie zajęć i przeprowadzać spontaniczne ankiety.

3# TensorFlow

To narzędzie programistyczne jest biblioteką open-source, która pozwala tworzyć modele uczenia maszynowego. Jego adaptowalna konstrukcja umożliwia proste wdrażanie modeli na różnych platformach, od komputerów PC po urządzenia mobilne i brzegowe. TensorFlow oferuje obecnie dwie opcje wdrażania modeli uczenia maszynowego na urządzeniach mobilnych: TensorFlow Mobile i TensorFlow Lite.

TensorFlow Lite to ulepszona wersja TensorFlow Mobile, która zapewnia większą wydajność i mniejszy ślad po aplikacji. Ponadto ma mniej zależności niż TensorFlow Mobile, dzięki czemu może być budowany i hostowany na prostszych, bardziej ograniczonych urządzeniach.

Funkcje

  • Rozpoznawanie mowy
  • Rozpoznawanie obrazów
  • Lokalizowanie obiektów
  • Rozpoznawanie gestów
  • Optyczne rozpoznawanie znaków
  • Kategoryzacja tekstu w tłumaczeniach
  • Synteza głosu

Aplikacje

Zespół techniczny Alibaby wykorzystuje TensorFlow Lite do opracowania i optymalizacji rozpoznawania mówcy po stronie klienta. Pozwala to przezwyciężyć kilka częstych niedociągnięć modelu po stronie serwera, takich jak niedostateczna łączność sieciowa, duże opóźnienia i słabe wrażenia użytkownika.

Google używa TensorFlow do złożonych modeli uczenia maszynowego, takich jak Google Translate i Rank Brain.

4# Core ML

Jest to framework do integracji modeli uczenia maszynowego w aplikacjach na iOS. Posiada wsparcie Vision dla analizy obrazu, wsparcie Natural Language dla przetwarzania języka naturalnego oraz wsparcie Gameplay Kit dla testowania wyuczonych drzew decyzyjnych.

Core ML jest zbudowany na bazie niżej wymienionych niskopoziomowych interfejsów API, oferując prostą abstrakcję wyższego poziomu:

  • Accelerate zwiększa wydajność obliczeń matematycznych i przetwarzania obrazów na dużą skalę.
  • Podstawowe podprogramy sieci neuronowych (BNNS) to funkcje, które można wykorzystać do tworzenia i uruchamiania sieci neuronowych wytrenowanych na wcześniej zebranych danych.
  • Metal Performance Shaders to zestaw wysoce zoptymalizowanych shaderów komputerowych i graficznych, które mają być szybko i efektywnie zintegrowane z projektem Metal.

Szkielet Create ML może być również używany do trenowania i wdrażania modeli dostosowanych do potrzeb użytkownika. Jest to framework Swift do uczenia maszynowego, służący do trenowania modeli przy użyciu natywnych technologii Apple, takich jak Swift, XCode i inne frameworki Apple.

Funkcje

  • Rozpoznawanie twarzy i punktów orientacyjnych twarzy
  • Rozpoznawanie tekstu
  • Rozpoznawanie kodów kreskowych
  • Rozpoznawanie języków i skryptów Rejestracja obrazów
  • Tworzenie gier z wykorzystaniem praktycznej architektury wielokrotnego użytku.

Aplikacje

Lumina to kamera zaprojektowana w języku Swift, która pozwala na łatwą integrację modeli Core ML, strumieniowe przesyłanie obrazów, wykrywanie kodów QR/Barcode i wiele innych możliwości.

5# Usługi kognitywne

Jest to zestaw interfejsów API, pakietów SDK i usług, które pozwalają programistom szybko dodawać do swoich aplikacji funkcje kognitywne, takie jak wykrywanie emocji i wideo, rozpoznawanie twarzy, mowy, wzroku itp.

Nie trzeba być specjalistą od danych, aby uczynić swoje systemy bardziej inteligentnymi i interesującymi. Gotowe usługi obejmują wysokiej jakości inteligentne interfejsy API RESTful do następujących celów:

  • Spraw, aby Twoje aplikacje były w stanie identyfikować i analizować zawartość zdjęć i filmów. Kategoryzacja obrazów, optyczne rozpoznawanie znaków na zdjęciach, wykrywanie twarzy, identyfikacja osób oraz identyfikacja emocji to jedne z oferowanych umiejętności.
  • Przetwarzanie tekstu na mowę, zamiana mowy na tekst, rozpoznawanie mówcy i tłumaczenie głosowe to przykłady funkcji przetwarzania mowy, które można zintegrować z aplikacją lub usługą.
  • Język: Twoja aplikacja lub usługa będzie rozumieć znaczenie nieustrukturyzowanego tekstu lub cel wypowiedzi mówcy. Obejmuje to analizę nastrojów w tekście, ekstrakcję słów kluczowych oraz automatyczne i konfigurowalne tłumaczenie tekstu.
  • Tworzenie treści bogatych w wiedzę, które mogą być włączane do aplikacji i usług. Obsługuje ekstrakcję pytań i odpowiedzi z tekstu niestrukturalnego, tworzenie baz wiedzy ze zbiorów pytań i odpowiedzi oraz dopasowywanie semantyczne dla baz wiedzy.
  • Wyszukiwanie: Korzystając z interfejsu API wyszukiwania, można przeszukiwać miliardy stron internetowych, aby znaleźć dokładnie to, czego się szuka. Obejmuje to bezpieczne wyszukiwanie online bez reklam, uwzględniające lokalizację, wyszukiwanie wizualne Bing, tworzenie własnych wyszukiwarek i wiele innych.

6# Watson firmy IBM

Jest to jedno z najlepszych narzędzi do tworzenia oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji dla firm, które chcą osiągać szybsze i lepsze wyniki. Watson jest wstępnie zintegrowany i wstępnie wytrenowany na elastycznej architekturze informacyjnej, która została zbudowana w celu przyspieszenia tworzenia i wdrażania AI.

Pomaga organizacjom w opracowywaniu dokładniejszych prognoz, automatyzacji operacji, interakcji z użytkownikami i konsumentami oraz poszerzaniu wiedzy. Zawiera narzędzia dla programistów, dzięki którym włączenie czatu, języka i wyszukiwania do aplikacji jest proste.

Watson udostępnia klientom precyzyjne zasoby programistyczne, które umożliwiają m.in. szybsze tworzenie dokumentacji, usprawnienie prac badawczo-rozwojowych, zwiększenie interakcji, przewidywanie trendów rynkowych i minimalizowanie ryzyka.

Podsumowując

Oto niektóre z technologii, które pomogą Ci we wprowadzeniu inteligencji do Twoich aplikacji. Biblioteki te ułatwiają dodawanie takich funkcji, jak rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego, widzenie komputerowe i wiele innych, zapewniając klientom efekt "wow", czyli możliwość zrobienia czegoś, co wcześniej nie było możliwe.

Oprócz wyboru odpowiedniej technologii AI należy wziąć pod uwagę także inne elementy, które mogą wpłynąć na działanie aplikacji. Kryteria te obejmują m.in. jakość modelu uczenia maszynowego, na którą może wpływać stronniczość i wariancja, wykorzystanie odpowiednich zbiorów danych do szkolenia, płynną interakcję z użytkownikiem oraz optymalizację zasobów.

Tworząc inteligentne oprogramowanie, należy pamiętać, że SI w aplikacji rozwiązuje problem, a nie istnieje tylko dlatego, że jest ładna. Myślenie z punktu widzenia użytkownika pomoże Ci w określeniu znaczenia danego problemu. Doskonałe oprogramowanie AI pomoże użytkownikom szybciej wykonywać zadania i pozwoli im osiągać rzeczy, których wcześniej nie mogli robić.

Wraz z rosnącą popularnością inteligentnych aplikacji i potrzebą przyspieszenia usług tworzenia aplikacji, wiele organizacji, od dużych koncernów IT po startupy, oferuje rozwiązania AI. W przyszłości na rynek niewątpliwie wejdzie więcej narzędzi deweloperskich, dzięki czemu AI w aplikacjach stanie się standardem.


Bio autora

Jignen Pandya współpracuje z Expert App Devs, indyjską firmą zajmującą się profesjonalnym tworzeniem aplikacji mobilnych. Expert App Devs dostarcza kompleksowe rozwiązania mobilne i IoT zgodnie z wymaganiami biznesowymi klientów.