Najbolji okviri za AI i strojno učenje za učenje za web razvoj

Programiranje

U ovom visoko konkurentnom prostoru tehnološkog tržišta, tvrtke uvijek žele podići korak s konkurentima kroz najbolji web dizajn i razvoj.

Ali kada gradite modernu poslovnu aplikaciju, trebate zadržati tržišnu konkurenciju i trendove digitalnog iskustva u perspektivi za moderniziranu i tržišnu aplikaciju za svoje poslovanje.

Ali prije nego što to učinite, dat ću vam neke informacije o ulozi umjetne inteligencije u web razvoju. Tada ćemo vidjeti neke od najpopularnijih okvira AI i strojnog učenja za izgradnju web aplikacija u 2020. godini.

Dakle, hajde sada da shvatimo ulogu AI i strojnog učenja u web razvoju.

Značaj umjetne inteligencije i strojnog učenja u web razvoju

Umjetna inteligencija i strojno učenje popularne su tehnologije koje web aplikacijama omogućuju učenje i promatranje prema korisnikovim preferencijama i navikama.

Web mjesta s omogućenom inteligencijom svugdje su u trendu. Jedan od razloga je taj što AI koristi genetske algoritme i neuronske mreže za izgradnju umjetne inteligencije u web aplikacije od nule. A ovo je sada lako implementirati za većinu tvrtki.

Zašto uključiti AI i strojno učenje u svoj proces web razvoja?

Oduševljavaju vaš tim za korisničku podršku

Trenutno stanje #VirtualAssistant #ChatBot TY @NDIS preko @enricomolinari #FacialRecognition #AI ​​#ML #retailtech #fintech #ML # UI @ antgrasso @evankirstel @pierrepinna @helene_wpli @terence_mills @Andi_staub @JacBurns_aser @ JacBinda_Za @ @acBinda_Za @ @acBinda_zi twitter.com/PCYqOGKxPC

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

Postavljanje AI chatbota na vašoj web stranici može poboljšati cjelokupno iskustvo korisničke podrške i može vam pomoći pružiti svojim korisnicima mnogo bolju pomoć.

Komunicira prirodno, razumije vaše osjećaje i može odgovoriti na najsloženija pitanja, čak i ako pitanja nisu povezana s vašim proizvodom, uslugom ili industrijom. Dakle, ako želite rasti svoje poslovanje i podići svoje poslovanje na sljedeću razinu, ne ustručavajte se implementirati AI chatbot.

Primjeri chatbotova dostupnih na webu:

"Eno" Capital One-a : Capital One je bankarska organizacija koja nudi financijske proizvode i ankete. Koriste Eno, chatbot kako bi pomogao kupcima u upravljanju njihovim upitima koji se odnose na njihove transakcije, stanja na računu i analiziranje njihovih navika trošenja.

Virtualni medicinski asistent MedWhat:Pokretan strojnim učenjem, chat chat MedWhat pruža brze odgovore na pitanja temeljena na ponašanju koje uči komunicirajući s korisnicima. Ovaj chatbot olakšava i pacijentima i liječnicima brže, lakše i transparentnije raspravljanje i dijagnosticiranje zdravstvenih problema.

Dominov „Dom“ : Ovo je interaktivni Pizza Bot koji vam omogućuje naručivanje hrane s Dominog web mjesta. Dominov chatbot nudi puni izbornik pizze, prati isporuke, a također može pratiti vaše prethodne narudžbe i razmotriti ih za ponovno naručivanje.

Oni pomažu u maksimiziranju korisničkog iskustva (UX)

AI i strojno učenje pomažu vam razumjeti preferencije vaših kupaca. Web stranica sa značajkama AI i ML pomaže vam analizirati preferencije vaših kupaca, povijest pretraživanja, pa čak i lokaciju. Na taj ćete način moći dizajnirati i poboljšati svoju web stranicu prema potrebama vaših kupaca. Također im možete pružiti bolje korisničko iskustvo ažuriranjem korisničkog sučelja u skladu s tim.

Implementacija AI rješenja u vašu internetsku trgovinu pomoći će vašim kupcima da prilagode doživljaj kupovine, kao da je sve stvoreno upravo za njih. AI i strojno učenje stvaraju atmosferu u stvarnom svijetu na vašoj web stranici koja motivira kupce na kupnju.

Uzmimo za primjer Amazon.com - jedan je od najvećih internetskih portala za kupnju, a za preporuke proizvoda koristi AI i ML. Također pomaže tvrtki da identificira korisničke preferencije, a sve se to temelji na prethodno praćenim podacima Amazonovog rješenja AI.

Omogućuju brz pristup informacijama

Vlasnici poduzeća žele dodati funkcije pretraživanja na temelju glasa na svoje web stranice, jer postaju sve popularnije. Aplikacije poput Google Assistant, Siri i Cortana koje podržavaju glasovno omogućene funkcije pretraživanja korisnicima pružaju brz pristup informacijama.

Pretpostavimo da ste mrežni prodavač odjeće. Pomoću sustava glasovnog pretraživanja možete svojim kupcima pomoći da pronađu željenu vrstu odjeće s potpunim informacijama o proizvodu, poput cijene predmeta, vrste tkanine, veličine, boje i duljine.

Oni pojednostavljuju vašu marketinšku strategiju

Tehnologiju umjetne inteligencije i strojnog učenja marketinški timovi koriste za donošenje glavnih marketinških odluka i predviđanja tržišta na temelju onoga što se traži.

Tehnologija djeluje analizirajući ponašanje korisnika otkrivajući kakvu vrstu proizvoda korisnik voli i druge postavke. Ovi će podaci marketinškim timovima pomoći da odluče koje promjene treba poduzeti kako bi se povećala prodaja i poboljšala stopa konverzije.

Potencijal AI i strojnog učenja u web razvoju nije zaobišao pažnju vodećih tvrtki kao što su Google, Facebook, IBM i Microsoft Launch.

Svi su izašli s AI-jevim alatima i API-jevima koji nude značajke razumijevanja prirodnog jezika i strojnog učenja u modernim web aplikacijama.

Naučiti integrirati i implementirati AI tehnologiju na svoje web mjesto definitivno je izvedivo.

Vrhunski AI i Okviri strojnog učenja za web razvoj

Ali poanta se svodi na to koliko učinkovito poslovni lideri uvode AI u svoje procese web razvoja.

Da bismo vam pomogli, evo pet inovativnih okvira za umjetnu inteligenciju i strojno učenje za web razvoj na koje morate pripaziti 2020. i kasnije.

TensorFlow

Brza statistika :

  • Razvio: Google Brain Team
  • Osnovan: studeni 2015
  • Napisano u: C ++, Python i CUDA
  • Platforme: Linux, macOS, Microsoft Windows, Android, JavaScript
  • Najnovije izdanje: 2.1.0 / 8. siječnja 2020
  • Arhitektura: Fleksibilna za razvoj više platformi

Od svog predstavljanja 2015. godine, TensorFlow je omiljeni okvir strojnog učenja među web programerima. To je zato što ga je Google Brain Team, tvorac okvira, izgradio na takav način da programerima omogućuje odjednom strojno učenje u JavaScript-u ili u Node-u za numeričko računanje.

Također pomaže timovima u izradi web aplikacija koristeći modele strojnog učenja s JavaScriptom i njegovim modulima koji su odgovorni za prepoznavanje različitih temeljnih funkcionalnosti stvarnih interakcija i objekata.

Značajke AI i tehnologije strojnog učenja donosi na prednji kraj, tako da korisnici mogu putem web preglednika imati stvarna iskustva u stvarnom svijetu.

Tvrtke svih veličina koriste okvir strojnog učenja Tensorflow za transformiranje svog procesa web razvoja tako da krajnji korisnici mogu iskoristiti blagodati strojnog učenja i AI prediktivne analize.

Izrada modela uvelike utječe na proces web razvoja. A TensorFlow koristi višestruke apstrakcije i moćne knjižnice za oblikovanje i osposobljavanje modela za stvaranje složenih tehnologija.

Rezultat je kôd s nekim funkcijama višeg reda, kao i kôd koji je lakši za čitanje, pisanje, uklanjanje pogrešaka i rad s njim. TensorFlow koristi Keras API visoke razine koji ne samo da čini kôd čišćim, već također može smanjiti duljinu koda za stvaranje modela.

Nakon stvaranja modela, možete primijeniti distribuirane metode u TensorFlowu kako biste smanjili vrijeme treninga modela neuronske mreže na različitim poslužiteljima. Ideja je da možete izvoditi više eksperimenata kodiranja na različitim poslužiteljima. Uz potpunu kontrolu nad poslužiteljima, TensorFlow omogućuje programerima eksperimentiranje s kodom koji se pojavljuje u mreži za bilo koju operaciju.

Sve ove značajke i funkcionalnosti pomažu vam da lako započnete s radom TensorFlow.

Apache Mahout

Brza statistika :

  • Razvio: Apache Software Foundation
  • Osnovano: travnja 2008
  • Napisano u: Java i Scala
  • Najnovije izdanje: 0.14.0 / 6. ožujka 2019
  • Platforme: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Scala +
  • Arhitektura: Fleksibilna za razvoj više platformi

Apache Software Foundation, zajedno s grupom programera, održava Apache Mahout. To je okvir za strojno učenje otvorenog koda koji programerima web aplikacija omogućuje dizajniranje ogromnih web aplikacija. Ove su aplikacije osmišljene kako bi pomogle znanstvenicima i statističarima podataka u izvođenju različitih matematičkih algoritama.

Profesionalni web programeri preporučuju ovaj okvir 2020. godine jer poboljšava izvedbu web aplikacija korištenjem raspodijeljenih linearnih algebarskih okvira s matematički izražajnim R-Like Scala DSL za distribuirane algoritme. Također nudi skalabilnost, jednostavnost i brzinu.

Mahout koristi knjižnicu Apache Hadoop za izgradnju skalabilnih nadziranih i nenadziranih sustava strojnog učenja u oblaku. Razvojni programeri mogu koristiti Mahout za stvaranje mehanizama temeljenih na preporukama za obavljanje funkcija poput klasifikacije, kao i grupiranje i iskopavanje velike količine podataka.

Apache Mahout ima implementacije klastera koje podržavaju algoritmi poput K-Means, Canopy, Spectral, Dirichlet, Fuzzy K-Means i Streaming K-Means. Klasteriranje može pomoći programerima da otkriju i organiziraju elemente u različite skupine na temelju sličnosti između stavki.

Zbog toga web aplikacije temeljene na Mahoutu mogu karakterizirati svoje grupe kupaca na temelju uzoraka kupnje, klasifikacija proizvoda i grupiranja predmeta.

Microsoftov kognitivni alat

Brza statistika :

  • Razvio: Microsoft Research
  • Osnovano: 2016
  • Napisano u: C ++ i Python
  • Najnovije izdanje: 2.7.0 / 26. travnja 2019
  • Platforme: Windows, Linux
  • Tipovi modela: Podržavaju DNN s povratnim naponom, konvolucijske i rekurentne neuronske mreže

Microsoft Cognitive Toolkit još je jedan okvir za duboko učenje otvorenog koda. Možete ga dodati web programima putem API-ja visoke i niske razine za izgradnju neuronskih mreža. Prenosi znanje web programima putem API optimizatora i nudi brojne komponente za mjerenje performansi neuronskih mreža.

Ako želite stvoriti dinamične web aplikacije, to je savršen okvir za duboko učenje. Zahvaljujući svojoj funkcionalnosti, skalabilnosti i brzini, možete zadržati nezgrapnost kodiranja. Web aplikacije temeljene na CNTK učinkovite su za prepoznavanje slika, prepoznavanje glasa i rukopis.

Podržava i konvolucijske neuronske mreže (CNN) i rekurentne neuronske mreže (RNN / LSTM). CNTK je proširiva knjižnica, a to također možete koristiti u programima Python, C # ili C ++ ili kao alat za strojno učenje putem vlastitog jezika opisa modela (BrainScript).

Uz to se može pohvaliti 64-bitnim Linuxom ili 64-bitnim Windows operativnim sustavima koje možete instalirati iz unaprijed sastavljenih binarnih paketa ili iz GitHub biblioteke.

Njegova podrška za ONNX format (Open Neural Network Exchange) uvelike utječe na proces web razvoja s AI i tehnologijom strojnog učenja. Koristi AI modele s raznim okvirima, alatima, vremenima izvođenja i kompajlerima. Zbog toga je CNTK jedan od najboljih okvira strojnog učenja u područjima kao što su prepoznavanje govora, prediktivna analiza i razumijevanje velikih nestrukturiranih skupova podataka.

Mnoge velike tehnološke tvrtke koriste ovaj okvir za svoj web razvoj zbog njegovih mogućnosti u tim područjima.

Caffe2

Brza statistika :

  • Razvio: Centar za viziju i učenje Berkeley
  • Osnovano: 2017
  • Napisano u: C ++ i Python
  • Najnovije izdanje: 1.0 / 18. travnja 2017
  • Platforme: Linux, macOS, Windows
  • Arhitektura: Izražava i dopušta inovacije u web razvoju

Ovo je savršen okvir za duboko učenje za one koji misle da velike stvari dolaze u malim paketima. Da, ako tražite fleksibilan okvir dubokog učenja, Caffe2 je ono za što biste trebali ići. Programeri ga vole koristiti jer je fleksibilan i jednostavan za razvoj koda.

Uz pomoć proširivog koda poboljšava izvedbu vaše aplikacije. Najbolji dio je što programeri samo trebaju imati osnovno znanje o C ++ izvornom kodu.

Nudi vezove za Python i MATLAB. Kôd vaše aplikacije neće biti složen jer podržava najnoviji kôd i modele. Ima unaprijed osposobljene mreže Caffe2 Model Zoo za scenarije koji uključuju web razvoj i eksperimente.

Jedna od najvećih prednosti je brzina - svakodnevno može obraditi preko 60 milijuna slika s jednim Nvidia K40 GPU.

Postoje razne tvrtke koje koriste Caffe2 okvir za duboko učenje za izradu web aplikacija sa značajkama segmentacije i klasifikacije slika. Caffe2 je u mogućnosti pružiti brz i brz proces razvoja koji je uglavnom moguć zbog svojih revolucionarnih neuronskih mreža.

Također, ako Caffe2 Model Zoo koristite s nizom prethodno obučenih modela, možete se odlučiti za cjeloviti postupak razvoja bez koda.

Apache Singa

Brza statistika :

  • Razvio: Apache Software Foundation
  • Osnovano: rujna 2015
  • Napisano u: C ++, Python, Java
  • Najnovije izdanje: 3.0.0 / 20. travnja 2020
  • Platforme: Linux, macOS, Windows
  • Arhitektura: Logički sustav za podršku distribuiranim okvirima treninga

I na kraju, ali ne najmanje važno, Apache Singa popularno je korišten okvir za duboko učenje za web razvoj. Prilično je svestran i programeri ga mogu koristiti za stvaranje web aplikacija za niz tvrtki. Nudi nekoliko prednosti, ne samo programerima aplikacija već i vlasnicima aplikacija.

Apache Singa ima brojne značajke, uključujući fleksibilnu arhitekturu za distribuirani trening, i tri glavne komponente:

  • temeljna komponenta za upravljanje memorijom,
  • komponenta IO za analizu podataka i
  • komponenta modela za NLP i prepoznavanje slika.

Trenutno tim Apache Singa radi na ideji SINGA-lite i Singa-Easy kako bi AI i duboko učenje postali pristupačniji i jednostavniji za upotrebu za programere.

Povijest zvijezda SINGA GitHub

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

- Apache SINGA (@ApacheSinga) 24. travnja 2019

Ako tražite izuzetno popularan, siguran, brz i fleksibilan okvir za izgradnju modela dubokog učenja, Apache Singa je ono na što trebate ići 2020. godine.

Trenutno su SINGA sustavi primijenjeni na zdravstvene programe za analizu podataka elektroničkog medicinskog kartona (EMR). Mnogo je više tvrtki koje koriste Apache SINGA za izgradnju korisnih aplikacija za tipove podataka.

Na kraju

Možda ste već čuli za sve ove okvire AI i strojnog učenja za web razvoj. Postoje, naravno, i drugi okviri. No, prema mojoj analizi, ovih 5 okvira bit će pobjednici ove godine.

Te okvire možete koristiti za izgradnju sjajnih web aplikacija i dosezanje vaših korisnika širom svijeta putem vaših web aplikacija. To će vam pomoći da povećate bazu kupaca, što zauzvrat dovodi do uspjeha vašeg poslovanja.

Ako su vam potrebne takve usluge, a nemate resursa da ih sami postavite, trebali biste zaposliti tvrtku koja nudi prilagođene usluge web razvoja prema vašim zahtjevima.

Možete kontaktirati moj tim u Syncrasy Tech za više detalja o uslugama web razvoja s omogućenim AI. Ili nas kontaktirajte ovdje.

Ako imate pitanja, možete se obratiti ovdje na LinkedInu.

Hvala na čitanju!