Најбољи оквири за интелигенцију и машинско учење за учење за веб развој

У овом високо конкурентном простору технолошког тржишта, компаније увек желе да подигну корак са конкурентима кроз најбољи веб дизајн и развој.

Али када градите модерну пословну апликацију, морате да одржите тржишну конкуренцију и трендове дигиталног искуства у перспективи за модернизовану и тржишну апликацију за ваше пословање.

Али пре него што то учините, даћу вам неке информације о улози вештачке интелигенције у веб развоју. Тада ћемо видети неке од најпопуларнијих оквира за уметну интелигенцију и машинско учење за изградњу веб апликација у 2020. години.

Дакле, хајде сада да схватимо улогу АИ и машинског учења у веб развоју.

Значај уметничке интелигенције и машинског учења у веб развоју

Вештачка интелигенција и машинско учење су популарне технологије које омогућавају веб апликацијама да уче и посматрају из корисникових преференција и навика.

Веб локације са омогућеном интелигенцијом су свуда у тренду. Један од разлога је тај што АИ користи генетске алгоритме и неуронске мреже за изградњу вештачке интелигенције у веб апликације од нуле. А ово је сада лако применити за већину компанија.

Зашто укључити АИ и машинско учење у свој процес веб развоја?

Одушевљавају ваш тим за корисничку подршку

Тренутно стање #ВиртуалАссистант #ЦхатБот ТИ @НДИС путем @енрицомолинари #ФациалРецогнитион #АИ #МЛ #ретаилтецх #финтецх #МЛ # УИ @ антграссо @еванкирстел @пиеррепинна @хелене_впли @теренце_миллс @Анди_стауб @ЈацБурнс_асер @ ЈацБинда_За @ @ацкт твиттер.цом/ПЦИкОГКкПЦ

-? Енрицо Молинари #ФинТецх #МарТецх ?????? (@енрицомолинари) 5. маја 2020

Постављање АИ цхатбота на вашој веб локацији може побољшати целокупно искуство корисничке подршке и може вам помоћи да својим корисницима пружите много бољу помоћ.

Комуницира природно, разуме ваше емоције и може одговорити на најсложенија питања, чак и ако питања нису повезана са вашим производом, услугом или индустријом. Дакле, ако желите да проширите своје пословање и подигнете своје пословање на следећи ниво, не оклевајте да примените АИ цхатбот.

Примери цхатботова доступних на Интернету:

„Ено“ Цапитал Оне-а : Цапитал Оне је банкарска организација која нуди финансијске производе и анкете. Користе Ено, цхатбот, како би помогли купцима да управљају њиховим питањима везаним за њихове трансакције, стања на рачуну и анализирање њихових потрошачких навика.

МедВхат је виртуелни медицински асистент:Покретан машинским учењем, цхат цхат МедВхат пружа брзе одговоре на питања заснована на понашању које учи интеракцијом са корисницима. Овај цхатбот олакшава и пацијентима и лекарима да брже, лакше и транспарентније разговарају и дијагностикују здравствене проблеме.

Домино „Дом“ : Ово је интерактивни Пизза Бот који вам омогућава да наручите храну са Доминог сајта. Домино цхатбот нуди пуни мени пице, прати испоруке, а такође може пратити ваше претходне поруџбине и размотрити их за поновно наручивање.

Они помажу у максимизирању корисничког искуства (УКС)

АИ и машинско учење помажу вам да разумете преференције ваших купаца. Веб локација са АИ и МЛ функцијама помаже вам да анализирате преференције ваших купаца, историју претраживања, па чак и локацију. На овај начин ћете моћи да дизајнирате и побољшате своју веб страницу у складу са потребама ваших купаца. Такође им можете пружити бољи кориснички доживљај ажурирањем корисничког интерфејса у складу с тим.

Примена АИ решења у вашој интернет продавници помоћи ће вашим купцима да прилагоде доживљај куповине као да је све створено управо за њих. АИ и машинско учење стварају атмосферу из стварног света на вашој веб локацији која мотивише купце да изврше куповину.

Узмимо за пример Амазон.цом - један је од највећих портала за куповину на мрежи и користи АИ и МЛ за препоруке производа. Такође помаже компанији да идентификује корисничке преференције, а све се то заснива на претходно праћеним подацима Амазоновог решења за интелигенцију.

Пружају брз приступ информацијама

Власници предузећа желе да додају функције претраживања гласом на своје веб локације, јер оне постају све популарније. Апликације као што су Гоогле Ассистант, Сири и Цортана које подржавају функције претраживања са омогућеним гласом пружају корисницима брз приступ информацијама.

Претпоставимо да сте мрежни продавац одеће. Можете користити системе за претрагу засноване на гласовима да бисте својим купцима помогли да пронађу жељене врсте одеће са потпуним информацијама о производу, попут цене предмета, врсте тканине, величине, боје и дужине.

Они поједностављују вашу маркетиншку стратегију

Технологију вештачке интелигенције и машинског учења маркетиншки тимови користе за доношење главних маркетиншких одлука и предвиђања тржишта на основу онога што се тражи.

Технологија функционише анализирајући понашање корисника утврђивањем врсте производа које корисник воли и других преференција. Ови подаци ће маркетиншким тимовима помоћи да одлуче које промене треба предузети како би повећали продају и побољшали стопу конверзије.

Потенцијал уметничког интелигенције и машинског учења у веб развоју није заобишао пажњу водећих компанија као што су Гоогле, Фацебоок, ИБМ и Мицрософт Лаунцх.

Сви су изашли са АИ алаткама и АПИ-јем за приказивање разумевања природног језика и функција машинског учења у модерним веб апликацијама.

Учење интеграције и примене АИ технологије на вашој веб локацији је дефинитивно изводљиво.

Врхунски оквири за интелигенцију и машинско учење за веб развој

Али поанта се своди на то колико ефикасно пословни лидери примењују АИ у своје процесе веб развоја.

Да бисмо вам помогли, ево пет иновативних оквира за интелигенцију и машинско учење за веб развој на које треба обратити пажњу током 2020. и касније.

ТенсорФлов

Брза статистика :

  • Развио: Гоогле тим за мозак
  • Основано: новембра 2015
  • Написано у: Ц ++, Питхон и ЦУДА
  • Платформе: Линук, мацОС, Мицрософт Виндовс, Андроид, ЈаваСцрипт
  • Најновије издање: 2.1.0 / 8. јануара 2020
  • Архитектура: Флексибилна за развој више платформи

Од свог представљања 2015. године, ТенсорФлов је омиљени оквир за машинско учење међу веб програмерима. То је зато што га је Гоогле Браин Теам, творац оквира, изградио на такав начин да омогућава програмерима да одједном користе машинско учење у ЈаваСцрипт-у или у Ноде-у за нумеричко рачунање.

Такође помаже тимовима да граде веб апликације користећи моделе машинског учења са ЈаваСцрипт-ом и његовим модулима који су одговорни за препознавање различитих основних функција стварних интеракција и објеката.

Предности доноси функције уметничке интелигенције и технологије машинског учења, тако да корисници могу у реалном времену имати искуства из стварног света из веб прегледача.

Предузећа свих величина користе оквир за машинско учење Тенсорфлов за трансформисање свог процеса веб развоја тако да крајњи корисници могу искористити предности машинског учења и АИ предиктивне анализе.

Израда модела у великој мери утиче на процес веб развоја. А ТенсорФлов користи вишеструке апстракције и моћне библиотеке за формирање и обуку модела за стварање сложених технологија.

Резултат је код са неком функционалношћу вишег реда, као и код који је лакши за читање, писање, отклањање грешака и рад са њим. ТенсорФлов користи Керас АПИ високог нивоа који не само да чини код чишћим, већ такође може смањити дужину кода за стварање модела.

Након креирања модела, можете да примените дистрибуиране методе у ТенсорФлов-у да бисте смањили време обуке модела неуронске мреже на различитим серверима. Идеја је да можете изводити више експеримената кодирања на различитим серверима. Уз потпуну контролу над серверима, ТенсорФлов омогућава програмерима да експериментишу са кодом који се појављује у мрежи за било коју операцију.

Све ове функције и функционалности помажу вам да лако започнете са радом ТенсорФлов.

Апацхе Махоут

Брза статистика :

  • Развио: Апацхе Софтваре Фоундатион
  • Основано: априла 2008
  • Написано у: Јава и Сцала
  • Најновије издање: 0.14.0 / 6. марта 2019
  • Платформе: Апацхе Хадооп, Апацхе Спарк, Апацхе Флинк, Сцала +
  • Архитектура: Флексибилна за развој више платформи

Апацхе Софтваре Фоундатион, заједно са групом програмера, одржава Апацхе Махоут. То је оквир за машинско учење отвореног кода који омогућава програмерима веб апликација да дизајнирају огромне веб апликације. Ове апликације су дизајниране да помогну научницима података и статистичарима у извођењу различитих математичких алгоритама.

Професионални веб програмери препоручују овај оквир 2020. године јер побољшава перформансе веб апликација коришћењем расподељених оквира линеарне алгебре са математички изражајним Р-Лике Сцала ДСЛ за дистрибуиране алгоритме. Такође нуди скалабилност, једноставност и брзину.

Махоут користи библиотеку Апацхе Хадооп за изградњу скалабилних надзираних и ненадгледаних система машинског учења у облаку. Програмери могу користити Махоут за стварање механизама заснованих на препорукама за обављање функција попут класификације, као и за груписање и ископавање великих количина података.

Апацхе Махоут има примене кластера које подржавају алгоритми попут К-Меанс, Цанопи, Спецтрал, Дирицхлет, Фуззи К-Меанс и Стреаминг К-Меанс. Груписање може помоћи програмерима да открију и организују елементе у различите групе на основу сличности између ставки.

Због тога веб апликације засноване на Махоут-у могу окарактерисати своје групе купаца на основу образаца куповине, класификација производа и груписања предмета.

Мицрософт когнитивни алат

Брза статистика :

  • Развио: Мицрософт Ресеарцх
  • Основано: 2016
  • Написано у: Ц ++ и Питхон
  • Најновије издање: 2.7.0 / 26. априла 2019
  • Платформе: Виндовс, Линук
  • Типови модела: Подржавају ДНН са повратним протоком, конволуционе и рекурентне неуронске мреже

Мицрософт Цогнитиве Тоолкит је још један оквир за дубоко учење отвореног кода. Можете га додати у веб програме путем АПИ-ја високог и ниског нивоа за изградњу неуронских мрежа. Преноси знање веб програмима путем АПИ оптимизатора и нуди бројне компоненте за мерење перформанси неуронских мрежа.

Ако желите да креирате динамичке веб апликације, то је савршен оквир за дубоко учење. Захваљујући својој функционалности, скалабилности и брзини, кодирање гломазности можете држати на дохват руке. Веб апликације засноване на ЦНТК ефикасне су за препознавање слика, препознавање гласа и рукопис.

Подржава и конволуционе неуронске мреже (ЦНН) и рекурентне неуронске мреже (РНН / ЛСТМ). ЦНТК је проширива библиотека и то такође можете да користите у својим програмима Питхон, Ц # или Ц ++ или као алат за машинско учење путем сопственог језика за опис модела (БраинСцрипт).

Поред тога, може се похвалити 64-битним Линук или 64-битним Виндовс оперативним системима које можете инсталирати из унапред компајлираних бинарних пакета или из ГитХуб библиотеке.

Његова подршка за ОННКС формат (Опен Неурал Нетворк Екцханге) у великој мери утиче на процес веб развоја помоћу АИ и технологије машинског учења. Користи АИ моделе са разним оквирима, алатима, радним временима и компајлерима. Због тога је ЦНТК један од најбољих оквира за машинско учење у областима као што су препознавање говора, предиктивна анализа и разумевање великих неструктурираних скупова података.

Многе велике технолошке компаније користе овај оквир за свој веб развој због његових могућности у овим областима.

Цаффе2

Брза статистика :

  • Развио: Беркелеи Висион анд Леарнинг Центер
  • Основано: 2017
  • Написано у: Ц ++ и Питхон
  • Најновије издање: 1.0 / 18. априла 2017
  • Платформе: Линук, мацОС, Виндовс
  • Архитектура: Изражавајуће и омогућавају иновације у веб развоју

Ово је савршен оквир за дубоко учење за оне који мисле да велике ствари долазе у малим пакетима. Да, ако тражите флексибилан оквир за дубоко учење, Цаффе2 је оно за чим бисте требали ићи. Програмери га воле користити јер је флексибилан и лак за развој кода.

Уз помоћ проширивог кода побољшава перформансе ваше апликације. Најбољи део је што програмери само треба да поседују основно знање изворног кода Ц ++.

Нуди везе за Питхон и МАТЛАБ. Код ваше апликације неће бити сложен јер подржава најсавременији код и моделе. Има унапред обучене мреже Цаффе2 Модел Зоо за сценарије који укључују веб развој и истраживачке експерименте.

Једна од његових највећих предности је брзина - свакодневно може да обради преко 60 милиона слика са једним Нвидиа К40 ГПУ.

Постоје разне фирме које користе Цаффе2 оквир за дубоко учење за изградњу веб апликација са карактеристикама сегментације и класификације слика. Цаффе2 је у стању да пружи брз и брз процес развоја који је углавном могућ због својих револуционарних неуронских мрежа.

Такође, ако користите Цаффе2 Модел Зоо са сетом унапред обучених модела, можете се одлучити за комплетан процес развоја без кода.

Апацхе Синга

Брза статистика :

  • Развио: Апацхе Софтваре Фоундатион
  • Основано: септембра 2015
  • Написано у: Ц ++, Питхон, Јава
  • Најновије издање: 3.0.0 / 20. априла 2020
  • Платформе: Линук, мацОС, Виндовс
  • Архитектура: Логички систем за подршку дистрибуираним оквирима за обуку

На крају, али не најмање важно, Апацхе Синга је популарно коришћен оквир за дубоко учење за веб развој. Прилично је свестран и програмери га могу користити за креирање веб апликација за низ предузећа. Нуди неколико предности, не само програмерима апликација већ и власницима апликација.

Апацхе Синга има бројне карактеристике, укључујући флексибилну архитектуру за дистрибуирани тренинг, и три главне компоненте:

  • основна компонента за управљање меморијом,
  • компонента ИО за анализу података и
  • компонента Модел за НЛП и препознавање слика.

Тренутно тим Апацхе Синга ради на идеји СИНГА-лите и Синга-Еаси како би АИ и дубоко учење постали приступачнији и једноставнији за употребу програмерима.

СИНГА ГитХуб Историја звезда

(користећи //т.цо/оиИкхГЛИх5) пиц.твиттер.цом/ППСПвз34кУ

- Апацхе СИНГА (@АпацхеСинга) 24. априла 2019

Ако тражите изузетно популаран, сигуран, брз и флексибилан оквир за изградњу модела дубоког учења, Апацхе Синга је оно на шта требате ићи 2020. године.

Тренутно су СИНГА системи примењени на здравствене програме за анализу података електронског медицинског картона (ЕМР). Постоји много више компанија које користе Апацхе СИНГА за изградњу корисних апликација за типове података.

На крају

Можда сте већ чули за све ове оквире АИ и машинског учења за веб развој. Постоје, наравно, и други оквири. Али према мојој анализи, ових 5 оквира биће победници ове године.

Ове оквире можете да користите за прављење сјајних веб апликација и контактирање ваших корисника широм света путем својих веб апликација. То ће вам помоћи да повећате базу купаца, што заузврат доводи до успеха вашег пословања.

Ако су вам потребне такве услуге, а немате ресурсе да их сами поставите, требало би да унајмите компанију која нуди прилагођене услуге за веб развој у складу са вашим захтевима.

Можете контактирати мој тим у компанији Синцраси Тецх за више детаља о услугама веб развоја са омогућеним интелигенцијским интелигенцијом. Или нас контактирајте овде.

Ако имате питања, можете се обратити овде на ЛинкедИн-у.

Хвала за читање!