Как быстро внедрить технологии AI: популярные инструменты для разработчиков Как быстро внедрить технологии AI: популярные инструменты для разработчиков

Согласно данным исследования Forrester, 58% технологических предприятий в мире изучают возможности искусственного интеллекта. В то же время эти технологии могут применить лишь 12% компаний, поскольку для внедрения AI нужны определенные знания. Упростить процесс вполне реально с помощью специальных инструментов, которые делают искусственный интеллект доступным для любого бизнеса.

Сейчас вовсе необязательно нанимать огромный штат сотрудников, которые будут создавать инновационные модели машинного обучения с нуля. Для разработки собственных уникальных решений можно применять облачные платформы и фреймворки. Практически все из них используют открытый код, но главное – они избавляют разработчиков от самых тяжелых этапов машинного обучения.

С помощью специальных инструментов внедрять решения AI и MO в производственные процессы могут как крупные компании, так и представители малого бизнеса. Тем, кто хочет использовать искусственный интеллект на практике, доступны разные варианты платформ, которые позволят создать свою модель МО. В частности, это инструменты для разработки чат-ботов, анализа больших данных и работы с машинным зрением.

Платформы для создания чат-ботов

Как быстро внедрить технологии AI: популярные инструменты для разработчиков - 1

Чат-боты представляют собой приложения, которые могут вести диалог с пользователем. Они интегрируются в мессенджеры (Facebook, Telegram, Viber), где могут вести переписку, оказывать помощь клиентам в поиске товаров, принимать заказы и даже выполнять денежные переводы. Это довольно простые программы, которые способны расширять круг своих задач с помощью искусственного интеллекта. Среди них есть простые и сложные, предлагающие платные услуги и бесплатные версии.

Microsoft Bot Framework. Бесплатный фреймворк, который создает ботов для общения в Skype, Slack, Messenger и SMS. Чтобы использовать этот инструмент, не нужно обладать глубокими знаниями в программировании. Microsoft Bot Framework оснащен специальными функциями (инструмент QnA Maker), с помощью которых создаются чат-боты.

Chatfuel. Популярный бесплатный фреймворк для внедрения чат-ботов Facebook и Telegram. Этой платформой пользуются известные бренды и компании – в частности, Adidas. Писать код самому при этом не нужно, необходимо лишь настроить правила, по которым будет общаться чат-бот. Chatfuel уже помог клиентам создать 360 000 чат-ботов с 17 миллионами пользователей.

Botkit. Для создания чат-бота с помощью этой платформы понадобятся навыки программирования, зато решение абсолютно бесплатное. Также платформа предоставляет и базовые наборы инструментов, например, Botkit Studio и плагины, которые помогают добавлять новые функции. У Botkit открытый код, он находится в свободном доступе на GitHub.

Фреймфорки для машинного обучения

Как быстро внедрить технологии AI: популярные инструменты для разработчиков - 2

Такие платформы используются для масштабных задач наподобие распознавания языков, изображений, обработки больших объемов данных.

Apache Singa. Несложная программная модель для обучения сетей на базе кластера машин. Она предоставляет несколько разновидностей для машинного обучения, в частности, рекуррентные нейронные сети и ограниченные машины Больцмана. Модели можно тренировать последовательно и совместно. Реализуется это на кластерах CPU или GPU.

Microsoft Azure ML Studio. Этот сервис использует облачные хранилища для машинного обучения. Microsoft предоставляет как платную, так и бесплатную версии, возможность пользоваться готовыми алгоритмами (своими и созданными сторонними компаниями). Тестировать платформу можно из-под анонимного профиля, а модели превращать в API и предоставлять другим сервисам. В бесплатной версии пользователям доступно 10 Гб, чтобы хранить данные. С помощью этого фреймворка создано, к примеру, приложение How-Old (определяет пол и возраст по фотографии).

Amazon Machine Learning. Один из фреймфорков компании, который работает с облачными данными из Amazon S3, Redshift и RDS. Он создает модели бинарной и мультиклассовой классификации, а также выполняет регрессию. Но сервис заточен конкретно под Amazon, что означает: модели не экспортируются и не импортируются.

Инструменты для МО с машинным зрением

Как быстро внедрить технологии AI: популярные инструменты для разработчиков - 3

Cloud AutoML Vision. Сервис от компании Google – это программа с визуальным интерфейсом, с помощью которой можно легко создавать модели, распознающие изображения. Для ее применения не понадобятся специфические знания алгоритмов МО, обучать модели и управлять ими можно прямо в Google Cloud. Программа использует transfer learning и поисковые технологии с нейронной архитектурой, что позволяет ей быть высокоточной. По словам разработчиков, построить эффективную модель реально за один день.

Caffe2. Вторая версия платформы от Facebook. Она была создана специально для работы с машинным зрением, но теперь может применяться и для других задач, например, распознавать речь и обрабатывать мультимедийные данные. Фреймворк написан на C++, главным преимуществом продукта считается высокая скорость работы.

Платформы для научных вычислений

Как быстро внедрить технологии AI: популярные инструменты для разработчиков - 4

Scikit-learn. Подходит для математических и научных вычислений. Фреймворк оснащен инструментами, необходимыми, чтобы выполнять кластеризацию, классификацию, регрессию. Поддерживается большим комьюнити разработчиков и экспертов по машинному обучению, благодаря чему часто дополняется новыми методами. Платформа написана на Python.

Accord.NET. Фреймворк с открытым кодом, использующийся для научных вычислений. Работает с данными, которые применяются в распознавании изображений, обработке аудио, создании статистических приложений. Платформа основана на C#. Accord.NET – протестированный рабочий код, фреймворк часто обновляется и использует большое количество датасетов.

Каждый из современных фреймворков предоставляет пользователю уникальный набор функций для работы с искусственным интеллектом. Такие инструменты позволяют как познакомиться с технологиями AI, чтобы протестировать их, так и углубиться в тему для серьезной работы. Пользоваться фреймворками может каждый: и новичок, и опытный программист.

Основные преимущества платформ состоят в том, что они экономят время пользователя, исключая или минимизируя самые трудные этапы разработки. При этом многие фреймворки бесплатны и используют open-source.

Похожие новости