A legjobb AI és gépi tanulási keretek a webfejlesztéshez

Ezen a rendkívül versenyképes technológiai piaci téren a vállalatok mindig a legjobb webes tervezés és fejlesztés révén törekednek arra, hogy versenytársakkal versenyezzenek.

De amikor egy modern üzleti alkalmazást épít, akkor a piaci verseny és a digitális tapasztalatok trendjeit szem előtt kell tartania a vállalkozásának korszerűsített és piacképes alkalmazásához.

De mielőtt ezt megtenné, adok néhány információt a mesterséges intelligencia webfejlesztésben betöltött szerepéről. Ezután meglátjuk a legnépszerűbb AI és gépi tanulási kereteket a webalkalmazások építéséhez 2020-ban.

Tehát most értsük meg az AI és a gépi tanulás szerepét a webfejlesztésben.

Az AI és a gépi tanulás relevanciája a webfejlesztésben

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás olyan népszerű technológiák, amelyek lehetővé teszik a webalkalmazások számára, hogy tanuljanak és megfigyelhessék a felhasználó preferenciáit és szokásait.

Az AI-t támogató webhelyek mindenhol divatosak. Ennek egyik oka az, hogy az AI genetikai algoritmusok és neurális hálózatok segítségével a mesterséges intelligenciát a semmiből építi be a webalkalmazásokba. És ez a legtöbb vállalat számára most könnyen megvalósítható.

Miért építse be az AI-t és a gépi tanulást a webfejlesztési folyamatába?

Örülnek az ügyfélszolgálat csapatának

A #VirtualAssistant #ChatBot TY @NDIS jelenlegi állapota a @enricomolinari #FacialRecognition #AI ​​#ML #retailtech #fintech #ML # UI @ antgrasso @evankirstel @pierrepinna @helene_wpli @terence_mills @Andi_stauc @CoomBurn_Suild_Suild_Suilder @ @ Janx_suker @ @ Abdum_suker @ @ JanBas_suk @ @ JacBurn_Suild @ @ JacBurn_Suild @ @ JacBurn_Suild @ @ JacBurn_Suild @ @ JacBurn @ NikeDuSlum @Suyos_Su @Suyos_suk @ @ JacBurn_suk @JacBurn_Sukes @ CuBot TY @NDIS keresztül a @VirtualAssistant #ChatBot TY @NDIS jelenlegi állapotán keresztül twitter.com/PCYqOGKxPC

-? Enrico Molinari #FinTech #MarTech ?????? (@enricomolinari) 2020. május 5

AI csevegőrobot beállítása a webhelyén javíthatja az ügyféltámogatás teljes élményét, és sokkal jobb segítséget nyújthat a felhasználók számára.

Természetes módon kommunikál, megérti érzelmeit és válaszolhat a legösszetettebb kérdésekre, még akkor is, ha a kérdések nem kapcsolódnak az Ön termékéhez, szolgáltatásához vagy iparához. Tehát, ha bővíteni szeretné vállalkozását, és vállalkozását egy újabb szintre akarja vinni, ne habozzon megvalósítani egy AI chatbotot.

Példák az interneten elérhető csevegőrobotokra:

A Capital One „Eno”: A Capital One egy pénzügyi szervezet, amely pénzügyi termékeket és felméréseket kínál. Az Eno chatbot segítségével segítik az ügyfeleket a tranzakcióikkal, a számlaegyenleggel és a költési szokások elemzésével kapcsolatos kérdéseik kezelésében.

MedWhat virtuális orvosi asszisztens:A gépi tanulás által működtetett MedWhat chatbot gyors válaszokat ad a kérdésekre olyan viselkedés alapján, amelyet a felhasználókkal való interakció során tanul meg. Ez a chatbot megkönnyíti a betegek és az orvosok számára az egészségügyi problémák gyorsabb, könnyebb és átláthatóbb megbeszélését és diagnosztizálását.

Domino „Dom” : Ez az interaktív Pizza Bot, amely lehetővé teszi, hogy ételeket rendeljen a Domino webhelyéről. A Domino chatbotja teljes pizzamenüt kínál, nyomon követi a szállításokat, és nyomon követheti korábbi megrendeléseit, és figyelembe veheti őket újrarendelés céljából.

Segítenek maximalizálni a felhasználói élményt (UX)

Az AI és a gépi tanulás segít megérteni az ügyfelek preferenciáit. Az AI és ML funkciókkal rendelkező webhely segít elemezni az ügyfelek preferenciáit, a keresési előzményeket és még a helyét is. Így képes lesz megtervezni és továbbfejleszteni webhelyét az ügyfelek igényeinek megfelelően. A felhasználói felület megfelelő frissítésével jobb felhasználói élményt is biztosíthat nekik.

Az AI megoldások bevezetése az online boltba személyre szabottabb vásárlási élményt nyújt az ügyfeleknek, mintha mindent csak nekik készítettek volna. Az AI és a gépi tanulás valóságos légkört teremt a webhelyén, amely motiválja az ügyfeleket a vásárlásra.

Vegyük példaként az Amazon.com webhelyet - ez az egyik legnagyobb online vásárlási portál, és az AI-t és az ML-t használja a termékajánlásokhoz. Ez segít a vállalatnak a felhasználói preferenciák azonosításában, és mindez az Amazon AI-megoldásának korábban nyomon követett adatain alapul.

Gyors hozzáférést biztosítanak az információkhoz

A cégtulajdonosok hangalapú keresési funkciókat szeretnének felvenni a weboldalukra, mivel az egyre népszerűbb. A hangalapú keresési funkciókat támogató alkalmazások, például a Google Assistant, a Siri és a Cortana, gyors hozzáférést biztosítanak a felhasználókhoz az információkhoz.

Tegyük fel, hogy Ön online ruházati kiskereskedő. Hangalapú keresési rendszerek segítségével teljes termékinformációval, például árucikk árával, szövet típusával, méretével, színével és hosszával segíthet ügyfeleinek megtalálni a kívánt ruhatípusokat.

Racionalizálják marketingstratégiáját

A mesterséges intelligenciát és a gépi tanulási technológiát a marketingcsapatok jelentős marketingdöntések és piaci előrejelzések meghozatalára használják a kereslet alapján.

A technológia a felhasználó viselkedésének elemzésével működik, megtudva, hogy a felhasználó milyen típusú termékeket szeret és milyen egyéb preferenciákat. Ezek az adatok segítenek a marketing csapatainak abban, hogy eldöntsék, milyen változtatásokat kell végrehajtani az eladások növelése és a konverziós arány javítása érdekében.

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás webfejlesztésben rejlő lehetőségei nem kerülik el olyan vezető vállalatok figyelmét, mint a Google, a Facebook, az IBM és a Microsoft Launch.

Mindannyian AI eszközkészletekkel és API-kkal jelentek meg a természetes nyelvértés és a gépi tanulás funkcióinak bemutatására a modern webalkalmazásokban.

Az AI-technológia integrálása és implementálása a webhelyére mindenképpen megvalósítható.

A legjobb AI és gépi tanulási keretek a webfejlesztéshez

A lényeg azonban az, hogy az üzleti vezetők mennyire hatékonyan alkalmazzák az AI-t webfejlesztési folyamataikba.

A segítségedre itt van öt innovatív mesterséges intelligencia és gépi tanulási keretrendszer a webfejlesztéshez, amelyeken figyelemmel kísérheted 2020-ban és azt követően is.

TensorFlow

Gyors statisztika :

  • Fejlesztette: Google Brain Team
  • Alapítva: 2015. november
  • Beírva: C ++, Python és CUDA
  • Platformok: Linux, macOS, Microsoft Windows, Android, JavaScript
  • Legfrissebb kiadás: 2.1.0 / 2020. január 8
  • Építészet: Rugalmas a platformok közötti fejlesztésekhez

A TensorFlow a 2015-ös bevezetése óta a gépi tanulás egyik kedvenc keretrendszere a webfejlesztők körében. Ennek oka, hogy a Google Brain Team, a keretrendszer készítője úgy építette fel, hogy lehetővé tegye a fejlesztők számára, hogy a gépi tanulást a JavaScript-ben vagy a Node-ban egyszerre használják numerikus számításhoz.

Segít a csapatoknak webalkalmazások készítésében is, a gépi tanulási modellek felhasználásával, JavaScript-lel és annak moduljaival, amelyek a valós interakciók és objektumok különböző alapvető funkcióinak felismeréséért felelősek.

Az előtérbe hozza az AI és a gépi tanulási technológia jellemzőit, így a felhasználók valós idejű tapasztalatokat szerezhetnek a valós világról egy webböngésző segítségével.

Minden méretű vállalkozás a Tensorflow gépi tanulási keretrendszert használja webfejlesztési folyamatának átalakításához, hogy a végfelhasználók kihasználhassák a gépi tanulás és az AI előrejelző elemzés előnyeit.

A modellépítés nagyban befolyásolja a webfejlesztési folyamatot. A TensorFlow pedig több absztrakciót és erőteljes könyvtárakat használ modellek kialakításához és képzéséhez komplex technológiák létrehozásához.

Az eredmény valamilyen magasabb rendű funkcionalitású kód, valamint olyan kód, amely könnyebben olvasható, írható, hibakereshető és kezelhető. A TensorFlow magas szintű Keras API-t használ, amely nemcsak tisztábbá teszi a kódot, hanem csökkentheti a kód hosszúságát a modellek létrehozásához.

Modellek létrehozása után elosztott módszereket alkalmazhat a TensorFlow alkalmazásban, hogy csökkentse a neurális hálózati modellek képzési idejét a különböző szervereken. Az ötlet az, hogy több kódolási kísérletet hajthat végre különböző szervereken. A szerverek teljes ellenőrzése révén a TensorFlow lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy bármilyen művelethez kísérletezzenek a hálózatban előforduló kóddal.

Mindezek a funkciók és funkciók megkönnyítik a TensorFlow használatának megkezdését.

Apache Mahout

Gyors statisztika :

  • Fejlesztette: Apache Software Foundation
  • Alapítva: 2008. április
  • Írta: Java és Scala
  • Legfrissebb kiadás: 0.14.0 / 2019. Március 6
  • Platformok: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Scala +
  • Építészet: Rugalmas a platformok közötti fejlesztésekhez

Az Apache Software Foundation és a fejlesztők egy csoportja fenntartja az Apache Mahout szolgáltatást. Ez egy nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszer, amely lehetővé teszi a webalkalmazások fejlesztőinek, hogy hatalmas webalkalmazásokat tervezzenek. Ezeket az alkalmazásokat arra tervezték, hogy segítsék az adatkutatókat és statisztikusokat különböző matematikai algoritmusok végrehajtásában.

A professzionális webfejlesztők ezt a keretrendszert 2020-ban javasolják, mert javítja a webalkalmazások teljesítményét azáltal, hogy elosztott lineáris algebra keretrendszereket használnak matematikailag expresszív R-Like Scala DSL-el az elosztott algoritmusokhoz. Emellett skálázhatóságot, egyszerűséget és sebességet kínál.

Mahout az Apache Hadoop könyvtár segítségével skálázható felügyelt és felügyelet nélküli gépi tanulási rendszereket épít a felhőben. A fejlesztők a Mahout segítségével ajánlás-alapú motorokat hozhatnak létre olyan funkciók végrehajtására, mint a besorolás, valamint nagy mennyiségű adat csoportosítása és bányászata.

Az Apache Mahout rendelkezik olyan fürtözött megvalósításokkal, amelyeket olyan algoritmusok támogatnak, mint a K-Means, a Canopy, a Spectral, a Dirichlet, a Fuzzy K-Means és a Streaming K-Means. A fürtözés segíthet a fejlesztőknek az elemek hasonlósága alapján az elkülönített csoportokba történő felfedezésben és rendszerezésben.

A Mahout-alapú webalkalmazások ezért jellemezhetik vásárlói csoportjaikat a vásárlási minták, a termékosztályozás és az elemek csoportosítása alapján.

Microsoft kognitív eszközkészlet

Gyors statisztika :

  • Készítette: Microsoft Research
  • Alapítva: 2016-ban
  • Beírva: C ++ és Python
  • Legfrissebb kiadás: 2.7.0 / 2019. április 26
  • Platformok: Windows, Linux
  • Modelltípusok : Támogassa a továbbító DNN-eket, konvolúciós és visszatérő ideghálózatokat

A Microsoft Cognitive Toolkit egy újabb nyílt forráskódú mély tanulási keretrendszer. Felveheti webprogramokba magas szintű és alacsony szintű API-k segítségével az ideghálózatok kiépítéséhez. Az API-optimalizálókon keresztül továbbítja a tudást a webprogramoknak, és számos komponenst kínál az ideghálózatok teljesítményének mérésére.

Ha dinamikus webalkalmazásokat szeretne létrehozni, ez egy tökéletes mély tanulási keretrendszer. Funkcionalitásának, skálázhatóságának és sebességének köszönhetően a nehézkes kódolást távol tarthatja. A CNTK alapú webalkalmazások hatékonyak a képfelismeréshez, a hangfelismeréshez és a kézíráshoz.

Támogatja mind a konvolúciós neurális hálózatokat (CNN), mind a visszatérő neurális hálózatokat (RNN / LSTM). A CNTK egy kibontható könyvtár, amelyet használhat Python, C # vagy C ++ programjaiban, vagy gépi tanulási eszközként a saját modellleíró nyelvén (BrainScript) keresztül.

Ezenkívül 64 bites Linux vagy 64 bites Windows operációs rendszerekkel is büszkélkedhet, amelyeket az előre lefordított bináris csomagokból vagy a GitHub könyvtárból telepíthet.

Az ONNX formátum (Open Neural Network Exchange) támogatása nagyban befolyásolja a webfejlesztési folyamatot az AI és a gépi tanulási technológiával. AI modelleket használ, különféle keretekkel, eszközökkel, futásidőkkel és fordítókkal. Ezért a CNTK az egyik legjobb gépi tanulási keretrendszer olyan területeken, mint a beszédfelismerés, a prediktív elemzés és a nagy strukturálatlan adatkészletek megértése.

Sok nagy technológiai vállalat használja ezt a keretrendszert webfejlesztésükhöz, mivel képesek ezekre a területekre.

Kávé2

Gyors statisztika :

  • Készítette: Berkeley Vision and Learning Center
  • Alapítva: 2017-ben
  • Beírva: C ++ és Python
  • Legfrissebb kiadás: 2017. április 1–18
  • Platformok: Linux, macOS, Windows
  • Építészet: Kifejező és lehetővé teszi az innovációt a webfejlesztésben

Ez egy tökéletes mély tanulási keretrendszer azok számára, akik úgy gondolják, hogy a nagy dolgok kis csomagokban vannak. Igen, ha rugalmas mély tanulási keretet keres, akkor a Caffe2-re kell mennie. A fejlesztők szeretik használni, mivel rugalmas és könnyen fejleszthető kód.

A bővíthető kód segítségével növeli az alkalmazás teljesítményét. A legjobb az, hogy a fejlesztőknek csak alapvető ismeretekkel kell rendelkezniük a C ++ forráskódról.

Kötéseket kínál a Pythonhoz és a MATLAB-hoz. Az alkalmazáskód nem lesz bonyolult, mivel támogatja a korszerű kódot és modelleket. A Caffe2 Model Zoo előre kiképzett hálózatait webes fejlesztéseket és kutatási kísérleteket tartalmazó forgatókönyvek számára fejlesztette ki.

Az egyik legnagyobb előnye a sebessége - napi több mint 60 millió képet képes feldolgozni egyetlen Nvidia K40 GPU-val.

Különböző cégek használják a Caffe2 mély tanulási keretrendszert képszegmentálási és osztályozási funkciókkal rendelkező webalkalmazások építéséhez. A Caffe2 képes gyors és gyors fejlesztési folyamatot biztosítani, amely főleg konvolúciós ideghálói miatt lehetséges.

Ha a Caffe2 Model Zoo-t az előre kiképzett modellek együttesével használja, akkor választhatja a teljes kód nélküli fejlesztési folyamatot.

Apache Singa

Gyors statisztika :

  • Fejlesztette: Apache Software Foundation
  • Alapítva: 2015. szeptember
  • Beírva: C ++, Python, Java
  • Legfrissebb kiadás: 3.0.0 / 2020. április 20
  • Platformok: Linux, macOS, Windows
  • Építészet: Logikai rendszer az elosztott képzési keretek támogatására

Végül, de nem utolsósorban, az Apache Singa egy népszerűen használt mély tanulási keretrendszer a webfejlesztéshez. Elég sokoldalú, és a fejlesztők sokféle vállalkozás számára webalkalmazások létrehozására használhatják. Számos előnyt kínál, nemcsak az alkalmazásfejlesztők, hanem az alkalmazástulajdonosok számára is.

Az Apache Singa számos funkcióval rendelkezik, beleértve az elosztott képzés rugalmas architektúráját és három fő összetevőt:

  • a memóriakezelés alapkomponense,
  • - az IO komponens az adatok elemzéséhez, és -
  • az NLP és a képfelismerés modellkomponense.

Jelenleg az Apache Singa csapata a SINGA-lite és a Singa-Easy ötletén dolgozik, hogy az AI és a mélytanulás elérhetőbbé és könnyebben használhatóvá váljon a fejlesztők számára.

SINGA GitHub csillagtörténet

(//t.co/oyIxhGLYh5 használatával) pic.twitter.com/PPSPvz34xU

- Apache SINGA (@ApacheSinga) 2019. április 24

Ha rendkívül népszerű, biztonságos, gyors és rugalmas keretet szeretne keresni a mély tanulási modellek felépítéséhez, akkor az Apache Singa az, amire szüksége van a 2020-as évben.

Jelenleg SINGA rendszereket alkalmaztak az egészségügyi alkalmazásokban az elektronikus egészségügyi nyilvántartás (EMR) adatainak elemzésére. Sokkal több vállalat használja az Apache SINGA-t hasznos adattípusú alkalmazások létrehozásához.

A végén

Lehet, hogy már hallott a webfejlesztés ezen AI és gépi tanulási keretrendszereiről. Természetesen vannak más keretek is. De elemzésem szerint ez az 5 keret lesz a nyertes ebben az évben.

Ezeket a keretrendszereket felhasználhatja félelmetes webalkalmazások készítéséhez és a webes alkalmazásokon keresztül a felhasználók világszerte történő eléréséhez. Ez elősegíti az ügyfélkör növelését, ami viszont vállalkozásának sikeréhez vezet.

Ha szüksége van ilyen szolgáltatásokra, és nincs erőforrása a saját maga beállításához, akkor vegyen fel egy olyan céget, amely az Ön igényeinek megfelelően egyedi webfejlesztési szolgáltatásokat kínál.

A mesterséges intelligenciát támogató webfejlesztési szolgáltatásokkal kapcsolatos további részletekért vegye fel a kapcsolatot a Syncrasy Tech csapatával. Vagy vegye fel velünk a kapcsolatot itt.

Ha bármilyen kérdése van, itt érheti el a LinkedIn webhelyet.

Köszönöm, hogy elolvasta!