Згідно з даними дослідження Forrester, 58 % технологічних підприємств у світі вивчають можливості штучного інтелекту. Водночас, ці технології можуть застосувати лише 12 % компаній, оскільки для впровадження AI потрібні певні знання. Спростити процес цілком реально завдяки спеціальним інструментам, які роблять штучний інтелект доступним для будь-якого бізнесу.

Зараз зовсім необов’язково наймати величезний штат співробітників, які будуть створювати інноваційні моделі машинного навчання з нуля. Для розробки власних унікальних рішень можна застосовувати хмарні платформи і фреймворки. Практично всі з них використовують відкритий код, але головне — вони позбавляють розробників від найважчих етапів машинного навчання.

Завдяки спеціальним інструментам впроваджувати рішення AI і машинного навчання у виробничі процеси можуть як великі компанії, так і представники малого бізнесу. Тим, хто хоче використовувати штучний інтелект на практиці, доступні різні варіанти платформ, які дозволять створити свою модель машинного навчання. Зокрема, це інструменти для розробки чат-ботів, аналізу великих даних і роботи з машинним зором.

Платформи для створення чат-ботів

Чат-боти — це додатки, які можуть вести діалог із користувачем. Вони інтегруються в месенджери (Facebook, Telegram, Viber), де можуть вести листування, надавати допомогу клієнтам у пошуку товарів, приймати замовлення й навіть виконувати грошові перекази. Це досить прості програми, які здатні розширювати коло своїх завдань завдяки штучному інтелекту. Серед них є прості і складні, що пропонують платні послуги й безкоштовні версії.

Microsoft Bot Framework. Безкоштовний фреймворк, який створює ботів для спілкування в Skype, Slack, Messenger і SMS. Щоби використовувати цей інструмент, не потрібно володіти глибокими знаннями в програмуванні. Microsoft Bot Framework оснащений спеціальними функціями (інструмент QnA Maker), завдяки яким створюються чат-боти.

Chatfuel. Популярний безкоштовний фреймворк для впровадження чат-ботів Facebook і Telegram. Цією платформою користуються відомі бренди й компанії — зокрема, Adidas. Писати код самому не потрібно, необхідно лише налаштувати правила, за якими буде спілкуватися чат-бот. Chatfuel вже допоміг клієнтам створити 360 000 чат-ботів з 17 мільйонами користувачів.

Botkit. Як створити групу бота завдяки платформі? Знадобляться навички програмування, зате ресурс безкоштовний. Також платформа надає й базові набори інструментів, наприклад, Botkit Studio і плагіни, які допомагають додавати нові функції. У Botkit відкритий код, він перебуває у вільному доступі на GitHub.

Фреймворки для машинного навчання

Такі платформи використовуються для масштабних завдань на зразок розпізнавання мов, зображень, обробки великих обсягів даних.

Apache Singa. Нескладна програмна модель для навчання мереж на базі кластера машин. Вона надає кілька різновидів для машинного навчання, зокрема, рекурентні нейронні мережі й обмежені машини Больцмана. Моделі можна тренувати послідовно і спільно. Реалізується це на кластерах CPU або GPU.

Microsoft Azure ML Studio. Цей сервіс використовує хмарні сховища для машинного навчання. Microsoft надає як платну, так і безкоштовну версії, можливість користуватися готовими алгоритмами (своїми і створеними сторонніми компаніями). Тестувати платформу можна через анонімний профіль, а моделі перетворювати в API і надавати іншим сервісам. У безкоштовній версії користувачам доступно 10 Гб, щоби зберігати дані.Завдяки цьому фреймворку створено, наприклад, додаток How-Old (визначає стать і вік за фотографією).

Amazon Machine Learning. Один із фреймворків компанії, який працює з хмарними даними з Amazon S3, Redshift і RDS. Він створює моделі бінарної й мультикласової класифікації, а також виконує регресію. Але сервіс зроблений конкретно під Amazon, що означає — моделі не експортуються й не імпортуються.

Інструменти для машинного навчання з машинним зором

Cloud AutoML Vision. Сервіс від компанії Google — це програма з візуальним інтерфейсом, завдяки якій можна легко створювати моделі, що розпізнають зображення. Для її застосування не знадобляться специфічні знання алгоритмів машинного навчання, навчати моделі й керувати ними можна прямо в Google Cloud. Програма використовує transfer learning і пошукові технології з нейронною архітектурою, що дозволяє їй бути високоточною. За словами розробників, побудувати ефективну модель реально за один день.

Caffe2. Інша версія платформи від Facebook. Вона була створена спеціально для роботи з машинним зором, але тепер може застосовуватися і для інших завдань, наприклад, розпізнавати мову й обробляти мультимедійні дані. Фреймворк написаний на C ++, головною перевагою продукту вважається висока швидкість роботи.

Платформи для наукових обчислень

Scikit-learn. Підходить для математичних і наукових обчислень. Фреймворк оснащений інструментами, необхідними для того, щоби виконувати кластеризацію, класифікацію, регресію. Підтримується великою ком’юніті розробників і експертів із машинного навчання, завдяки чому часто доповнюється новими методами. Платформа написана на Python.

Accord.NET.

Фреймворк із відкритим кодом, що використовується для наукових обчислень. Працює з даними, які застосовуються в розпізнаванні зображень, обробці аудіо, створення статистичних додатків. Платформа ґрунтується на C #. Accord.NET — протестований робочий код. Фреймворк часто оновлюється і використовує велику кількість датасета.

Кожен із сучасних фреймворків надає користувачеві унікальний набір функцій для роботи зі штучним інтелектом. Такі інструменти дозволяють як познайомитися з технологіями AI, щоби протестувати їх, так і заглибитися в тему для серйозної роботи. Користуватися фреймворками може кожен: і новачок, і досвідчений програміст.

Основні переваги платформ полягають у тому, що вони економлять час користувача, виключаючи або мінімізуючи найважчі етапи розробки.Водночас, багато фреймворків є безкоштовними і використовують open-source.