Paras tekoälyn ja koneoppimisen kehys, jota voi oppia verkkokehitykseen

Tässä erittäin kilpailukykyisessä teknisessä markkinatilanteessa yritykset pyrkivät aina saamaan jalan kilpailijoilleen parhaan web-suunnittelun ja kehityksen avulla.

Mutta kun rakennat modernia yrityssovellusta, sinun on pidettävä markkinakilpailu ja digitaalisen kokemuksen trendit perspektiivissä modernisoidun ja markkinoitavan sovelluksen luomiseksi yrityksellesi.

Mutta ennen kuin teet sen, annan sinulle tietoa tekoälyn roolista web-kehityksessä. Sitten näemme joitain suosituimpia tekoälyn ja koneoppimisen puitteita verkkosovellusten rakentamiseksi vuonna 2020.

Joten nyt ymmärretään tekoälyn ja koneoppimisen rooli web-kehityksessä.

Tekoälyn ja koneoppimisen merkitys web-kehityksessä

Tekoäly ja koneoppiminen ovat suosittuja tekniikoita, joiden avulla verkkosovellukset voivat oppia ja tarkkailla käyttäjän mieltymyksiä ja tapoja.

Tekoälyä tukevat verkkosivustot ovat trendillä kaikkialla. Yksi syy on, että tekoäly käyttää geneettisiä algoritmeja ja hermoverkkoja rakentaakseen tekoälyn verkkosovelluksiin tyhjästä. Ja tämä on nyt helppo toteuttaa useimmille yrityksille.

Miksi tekoäly ja koneoppiminen sisällytetään verkkokehitysprosessiisi?

Ne ilahduttavat asiakastukitiimiäsi

#VirtualAssistant #ChatBot TY @NDIS: n tämänhetkinen tila @enricomolinari #FacialRecognition #AI ​​#ML #retailtech #fintech #ML # UI @ antgrasso @evankirstel @pierrepinna @helene_wpli @terence_mills @Andi_stauc @Quos_suker @ @ Janx_suker @ @ JacBurn twitter.com/PCYqOGKxPC

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

AI-chatbotin asettaminen verkkosivustollesi voi parantaa asiakastukikokemusta ja auttaa sinua tarjoamaan käyttäjillesi paljon parempaa apua.

Se kommunikoi luonnollisesti, ymmärtää tunteesi ja voi vastata monimutkaisimpiin kysymyksiin, vaikka kysymykset eivät liity tuotteeseesi, palveluun tai teollisuuteen. Joten, jos haluat kasvattaa yritystäsi ja viedä yrityksesi uudelle tasolle, älä epäröi ottaa käyttöön tekoäly chatbotia.

Esimerkkejä Webissä olevista chatboteista:

Capital Onen "Eno": Capital One on pankkiorganisaatio, joka tarjoaa rahoitustuotteita ja kyselyjä. He käyttävät chat-robottia Enoa auttamaan asiakkaita hallitsemaan liiketoimiinsa liittyviä kyselyjä, tilisaldoja ja analysoimaan kulutustottumuksiaan.

MedWhat's Virtual Medical Assistant:Koneoppimisen avulla MedWhatin chatbot tarjoaa nopean vastauksen kysymyksiin käyttäytymisen perusteella, jonka se oppii vuorovaikutuksessa käyttäjien kanssa. Tämän chatbotin avulla sekä potilaiden että lääkäreiden on helpompi keskustella ja diagnosoida terveyskysymyksiä nopeammin, helpommin ja avoimemmin.

Dominon “Dom” : Tämä on interaktiivinen Pizza Bot, jonka avulla voit tilata ruokaa Dominon sivustolta. Dominon chatbot tarjoaa täyden pizzavalikon, seuraa toimituksia, ja voi myös seurata aiempia tilauksiasi ja harkita niiden tilaamista uudelleen.

Ne auttavat maksimoimaan käyttökokemuksen (UX)

Tekoäly ja koneoppiminen auttavat sinua ymmärtämään asiakkaasi mieltymyksiä. Tekoälyn ja ML-ominaisuuksien verkkosivusto auttaa analysoimaan asiakkaan mieltymyksiä, hakuhistoriaa ja jopa sijaintia. Näin pystyt suunnittelemaan ja parantamaan verkkosivustoasi asiakkaiden tarpeiden mukaan. Voit myös antaa heille paremman asiakaskokemuksen päivittämällä käyttöliittymän vastaavasti.

Tekoälyratkaisujen käyttöönotto verkkokaupassasi auttaa antamaan asiakkaillesi henkilökohtaisemman ostokokemuksen, ikään kuin kaikki olisi luotu vain heille. Tekoäly ja koneoppiminen luovat verkkosivustollesi todellisen ilmapiirin, joka motivoi asiakkaita tekemään ostoksia.

Otetaan esimerkki Amazon.com - se on yksi suurimmista verkkokauppaportaaleista ja se käyttää tekoälyä ja ML: tä tuotesuosituksiin. Se auttaa myös yritystä tunnistamaan käyttäjän mieltymykset, ja kaikki tämä perustuu Amazonin AI-ratkaisun aiemmin seurattuihin tietoihin.

Ne tarjoavat nopean pääsyn tietoihin

Yritysten omistajat haluavat lisätä äänipohjaisia ​​hakutoimintoja verkkosivustoilleen, koska se on yhä suositumpi. Google Assistantin, Sirin ja Cortanan kaltaiset sovellukset, jotka tukevat ääniominaisuuksia, antavat käyttäjille nopean pääsyn tietoihin.

Oletetaan, että olet online-vaatteiden jälleenmyyjä. Voit käyttää äänipohjaisia ​​hakujärjestelmiä auttamaan asiakkaitasi löytämään haluamasi vaatetyypit täydellisillä tuotetiedoilla, kuten tuotteen hinnalla, kankaan tyypillä, koolla, värillä ja pituudella.

Ne tehostavat markkinointistrategiasi

Keinotekoinen äly ja koneoppimistekniikkaa ovat käyttäneet markkinointitiimit suurten markkinointipäätösten ja markkinaennusteiden tekemiseen kysynnän perusteella.

Teknologia toimii analysoimalla käyttäjän käyttäytymistä selvittämällä minkä tyyppisiä tuotteita käyttäjä pitää ja muut mieltymykset. Nämä tiedot auttavat markkinointitiimejä päättämään, mitä muutoksia pitäisi tehdä myynnin lisäämiseksi ja tulosprosentin parantamiseksi.

Tekoälyn ja koneoppimisen mahdollisuudet verkkokehityksessä eivät ole ohittaneet huippuyritysten, kuten Google, Facebook, IBM ja Microsoft Launch, huomiota.

He kaikki ovat tulleet esiin tekoälytyökalupaketeilla ja sovellusliittymillä luonnollisen kielen ymmärtämisen ja koneoppimisen ominaisuuksien esittelemiseksi nykyaikaisissa verkkosovelluksissa.

Oppiminen tekoälyn integroimiseksi ja toteuttamiseksi sivustollesi on ehdottomasti mahdollista.

Suosituimmat tekoälyn ja koneoppimisen puitteet verkkokehitykseen

Mutta viimeinen asia tulee alas siihen, kuinka tehokkaasti yritysjohtajat toteuttavat tekoälyn verkkokehitysprosesseissaan.

Tässä on viisi innovatiivista tekoäly- ja koneoppimiskehystä verkkokehitykseen, joita pidetään silmällä vuonna 2020 ja sen jälkeen.

TensorFlow

Nopeat tilastot :

  • Kehittäjä: Google Brain Team
  • Perustettu: marraskuussa 2015
  • Kirjoitettu: C ++, Python ja CUDA
  • Alustat: Linux, macOS, Microsoft Windows, Android, JavaScript
  • Viimeisin julkaisu: 2.1.0 / 8. tammikuuta 2020
  • Arkkitehtuuri: Joustava alustojen väliseen kehitykseen

Siitä lähtien, kun se otettiin käyttöön vuonna 2015, TensorFlow on ollut suosittu koneoppimisen kehys web-kehittäjien keskuudessa. Tämä johtuu siitä, että Google Brain -tiimi, kehyksen luoja, on rakentanut sen siten, että sen avulla kehittäjät voivat käyttää koneoppimista JavaScripteissä tai Solmuissa numeeriseen laskentaan kerralla.

Se auttaa myös tiimejä rakentamaan verkkosovelluksia käyttämällä koneoppimismalleja, joissa on JavaScript ja sen moduulit, jotka ovat vastuussa reaalimaailman vuorovaikutusten ja objektien erilaisten ydintoimintojen tunnistamisesta.

Se tuo tekoälyn ja koneoppimisteknologian ominaisuudet käyttöliittymään, jotta käyttäjät voivat saada reaaliaikaisia ​​kokemuksia reaalimaailmasta verkkoselaimella.

Kaikenkokoiset yritykset käyttävät Tensorflow-koneoppimiskehystä muokkaamaan verkkokehitysprosessiaan siten, että loppukäyttäjät voivat hyödyntää koneoppimisen ja tekoälyn ennakoivan analyysin etuja.

Mallin rakentaminen vaikuttaa suuresti verkkokehitysprosessiin. Ja TensorFlow käyttää useita abstraktioita ja tehokkaita kirjastoja mallien muodostamiseen ja kouluttamiseen monimutkaisten tekniikoiden luomiseen.

Tuloksena on koodi, jolla on joitain korkeamman tason toimintoja, sekä koodi, jota on helpompi lukea, kirjoittaa, virheenkorjaus ja työskennellä. TensorFlow käyttää korkean tason Keras-sovellusliittymää, joka ei vain tee koodista puhtaampaa, vaan voi myös vähentää koodin pituutta mallien luomiseen.

Mallien luomisen jälkeen voit soveltaa hajautettuja menetelmiä TensorFlow'ssa vähentääksesi hermoverkkomallien harjoitteluaikaa eri palvelimilla. Ajatuksena on, että voit suorittaa useita koodauskokeita eri palvelimilla. Kun palvelimet ovat täysin hallinnassa, TensorFlow antaa kehittäjille mahdollisuuden kokeilla verkossa esiintyvää koodia mihin tahansa toimintaan.

Kaikki nämä ominaisuudet ja toiminnot auttavat sinua aloittamaan TensorFlow-sovelluksen käytön helposti.

Apache Mahout

Nopeat tilastot :

  • Kehittäjä: Apache Software Foundation
  • Perustettu: Huhtikuu 2008
  • Kirjoitettu: Java ja Scala
  • Viimeisin julkaisu: 0.14.0 / 6. maaliskuuta 2019
  • Alustat: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Scala +
  • Arkkitehtuuri: Joustava alustojen väliseen kehitykseen

Apache Software Foundation yhdessä kehittäjäryhmän kanssa ylläpitää Apache Mahoutia. Se on avoimen lähdekoodin koneoppimiskehys, jonka avulla verkkosovelluskehittäjät voivat suunnitella valtavia verkkosovelluksia. Nämä sovellukset on suunniteltu auttamaan datatieteilijöitä ja tilastotieteilijöitä suorittamaan erilaisia ​​matemaattisia algoritmeja.

Ammattimaiset web-kehittäjät suosittelevat tätä kehystä vuonna 2020, koska se parantaa verkkosovellusten suorituskykyä käyttämällä hajautettuja lineaarisia algebrakehyksiä matemaattisesti ilmeikkään R-kaltaisen Scala DSL: n kanssa hajautettuihin algoritmeihin. Se tarjoaa myös skaalautuvuuden, yksinkertaisuuden ja nopeuden.

Mahout käyttää Apache Hadoop -kirjastoa rakentamaan skaalautuvia valvottuja ja valvomattomia koneoppimisjärjestelmiä pilveen. Kehittäjät voivat käyttää Mahoutia suosituspohjaisten moottoreiden luomiseen tehtävien suorittamiseksi, kuten luokittelu sekä suurten tietomäärien ryhmittely ja louhinta.

Apache Mahoutilla on klusterointitoteutuksia, joita tukevat algoritmit, kuten K-Means, Canopy, Spectral, Dirichlet, Fuzzy K-Means ja Streaming K-Means. Klusterointi voi auttaa kehittäjiä löytämään ja järjestämään elementtejä erillisiin ryhmiin kohteiden samankaltaisuuden perusteella.

Siksi Mahout-pohjaiset verkkosovellukset voivat luonnehtia asiakasryhmiä ostomallien, tuoteluokitusten ja tuotteiden ryhmittelyn perusteella.

Microsoft Cognitive Toolkit

Nopeat tilastot :

  • Kehittäjä: Microsoft Research
  • Perustettu: 2016
  • Kirjoitettu: C ++ ja Python
  • Viimeisin julkaisu: 2.7.0 / 26. huhtikuuta 2019
  • Alustat: Windows, Linux
  • Mallityypit : Tukea eteenpäin tulevia DNN-verkkoja, konvoluutio- ja toistuvia neuroverkkoja

Microsoft Cognitive Toolkit on jälleen yksi avoimen lähdekoodin syväoppimiskehys. Voit lisätä sen verkko-ohjelmiin korkean ja matalan tason sovellusliittymien kautta hermoverkkojen rakentamiseen. Se välittää tietoa verkko-ohjelmille API-optimoijien kautta ja tarjoaa useita komponentteja neuroverkkojen suorituskyvyn mittaamiseen.

Jos haluat luoda dynaamisia verkkosovelluksia, se on täydellinen syvällisen oppimisen kehys. Toiminnallisuutensa, skaalautuvuutensa ja nopeutensa ansiosta voit pitää vaivattoman koodauksen kurissa. CNTK-pohjaiset verkkosovellukset ovat tehokkaita kuvien tunnistamiseen, äänentunnistukseen ja käsinkirjoitukseen.

Se tukee sekä konvoluutiohermoverkkoja (CNN) että toistuvia hermoverkkoja (RNN / LSTM). CNTK on laajennettava kirjasto, jota voit käyttää myös Python-, C #- tai C ++ -ohjelmissasi tai koneoppimisen työkaluna oman mallikielen (BrainScript) kautta.

Lisäksi siinä on 64-bittiset Linux- tai 64-bittiset Windows-käyttöjärjestelmät, jotka voit asentaa valmiiksi kootuista binaaripaketeista tai GitHub-kirjastosta.

Sen tuki ONNX-muodolle (Open Neural Network Exchange) vaikuttaa suuresti verkkokehitysprosessiin tekoälyn ja koneoppimistekniikan avulla. Se käyttää tekoälymalleja, joissa on erilaisia ​​kehyksiä, työkaluja, ajonaikoja ja kääntäjiä. Siksi CNTK on yksi parhaista koneoppimisen puitteista esimerkiksi puheentunnistuksen, ennakoivan analyysin ja suurten rakenteettomien tietojoukkojen ymmärtämisessä.

Monet suuret teknologiayritykset käyttävät tätä kehystä verkkokehitykseen, koska se kykenee näillä alueilla.

Kahvila2

Nopeat tilastot :

  • Kehittäjä: Berkeley Vision and Learning Center
  • Perustettu vuonna: 2017
  • Kirjoitettu: C ++ ja Python
  • Viimeisin julkaisu: 1.0 / 18.4.2017
  • Alustat: Linux, macOS, Windows
  • Arkkitehtuuri: Ilmeikäs ja mahdollistaa innovaation web-kehityksessä

Tämä on täydellinen syväoppimiskehys niille, jotka ajattelevat, että suuret asiat tulevat pieninä paketteina. Kyllä, jos etsit joustavaa syvällisen oppimisen kehystä, Caffe2 on mitä sinun pitäisi mennä. Kehittäjät rakastavat sitä, koska se on joustava ja helppo kehittää koodi.

Laajennettavan koodin avulla se parantaa sovelluksesi suorituskykyä. Parasta on, että kehittäjillä on oltava vain perustiedot C ++ -lähdekoodista.

Se tarjoaa siteet Pythonille ja MATLABille. Sovelluskoodisi ei ole monimutkainen, koska se tukee uusinta koodia ja malleja. Siinä on valmiiksi koulutettuja Caffe2 Model Zoo -verkostoja skenaarioita varten, jotka sisältävät verkkokehitystä ja tutkimuskokeita.

Yksi sen suurimmista eduista on nopeus - se pystyy käsittelemään päivittäin yli 60 miljoonaa kuvaa yhdellä Nvidia K40 -näytöllä.

Useat yritykset käyttävät Caffe2 syvän oppimisen viitekehystä verkkosovellusten rakentamiseen kuvien segmentointi- ja luokitteluominaisuuksilla. Caffe2 pystyy tarjoamaan nopean ja nopean kehitysprosessin, joka on pääosin mahdollista sen konvoluutiohermoverkkojen takia.

Lisäksi, jos käytät Caffe2 Model Zoo -sarjaa ennalta koulutettujen mallien kanssa, voit valita täydellisen koodittoman kehitystoiminnan.

Apache Singa

Nopeat tilastot :

  • Kehittäjä: Apache Software Foundation
  • Perustettu: Syyskuussa 2015
  • Kirjoitettu: C ++, Python, Java
  • Viimeisin julkaisu: 3.0.0 / 20. huhtikuuta 2020
  • Alustat: Linux, macOS, Windows
  • Arkkitehtuuri: Looginen järjestelmä, joka tukee hajautettuja koulutusjärjestelmiä

Viimeisenä, mutta ei vähäisimpänä, Apache Singa on yleisesti käytetty syvällisen oppimisen kehys verkkokehitykseen. Se on melko monipuolinen, ja kehittäjät voivat käyttää sitä web-sovellusten luomiseen joukolle yrityksiä. Se tarjoaa useita etuja paitsi sovelluskehittäjille myös sovellusten omistajille.

Apache Singalla on lukuisia ominaisuuksia, kuten joustava arkkitehtuuri hajautettua koulutusta varten, ja kolme pääkomponenttia:

  • ydinkomponentti muistin hallintaan,
  • - IO - komponentti tietojen analysointia varten, ja -
  • NLP: n ja kuvan tunnistamisen mallikomponentti.

Tällä hetkellä Apache Singa -tiimi työskentelee SINGA-lite- ja Singa-Easy-ideoiden parissa, jotta tekoäly ja syvällinen oppiminen olisi helpompaa ja helpompaa käyttää kehittäjille.

SINGA GitHub -tähtihistoria

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

- Apache SINGA (@ApacheSinga) 24. huhtikuuta 2019

Jos etsit erittäin suosittua, turvallista, nopeaa ja joustavaa kehystä syvällisten oppimismallien rakentamiseen, Apache Singa on mitä sinun täytyy edetä vuonna 2020.

Tällä hetkellä terveydenhuollon sovelluksissa on sovellettu SINGA-järjestelmiä sähköisten potilastietojen (EMR) tietojen analysointiin. Apache SINGA: lla on paljon muita yrityksiä, jotka rakentavat hyödyllisiä tietotyyppisiä sovelluksia.

Lopussa

Olet ehkä jo kuullut kaikista näistä tekoälyn ja koneoppimisen kehyksistä verkkokehitykseen. Siellä on tietysti muita puitteita. Mutta analyysini mukaan nämä 5 kehystä ovat voittajat tänä vuonna.

Voit käyttää näitä kehyksiä mahtavien verkkosovellusten rakentamiseen ja tavoittaa käyttäjiä ympäri maailmaa verkkosovellusten kautta. Tämä auttaa sinua kasvattamaan asiakaskuntaasi, mikä puolestaan ​​johtaa yrityksesi menestykseen.

Jos tarvitset tällaisia ​​palveluita ja sinulla ei ole resursseja niiden määrittämiseen itse, sinun on palkattava yritys, joka tarjoaa räätälöityjä verkkokehityspalveluja tarpeidesi mukaan.

Voit ottaa yhteyttä tiimiini Syncrasy Techissä saadaksesi lisätietoja tekoälyä tukevista verkkokehityspalveluista. Tai ota meihin yhteyttä täällä.

Jos sinulla on kysyttävää, voit ottaa yhteyttä täällä LinkedInissä.

Kiitos lukemisesta!