Por que as FERRAMENTAS DE CRIAÇÃO IMPORTAM?
Embora a IA tenha um potencial considerável, a execução de projetos de desenvolvimento de IA pode ser difícil. Você precisa de habilidades de planejamento e orçamento para esses projetos, como expliquei em “Quanto custa criar uma solução de IA para o seu negócio?”.
A criação de uma solução de IA não é unidimensional, pois você pode precisar utilizar diversas formas para atingir seus objetivos. Por exemplo, aprendizado de máquina (ML), PNL, visão, voz e muitos outros recursos de IA terão que ser usados. Em “Inteligência artificial: conceitos, estilos, exemplos e tecnologias”, você pode ler sobre essas capacidades.
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Se você realizar um projeto tão complexo, precisará do conjunto de ferramentas correto, portanto é necessário ter um conjunto sólido de ferramentas de desenvolvimento de IA. Idealmente, o seguinte deve ser fornecido por uma plataforma robusta de desenvolvimento de IA:
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Habilidades de ML como aprendizagem profunda, algoritmos controlados, algoritmos não regulamentados, etc.
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Classificação de habilidades em PNL, localização de máquinas etc.;
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Sistemas de expertise;
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automação; automação
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Funções para visão como reconhecimento de imagem;
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recursos de fala para texto e texto para fala;
Uma plataforma como essa também pode ter uma infraestrutura robusta em nuvem.
Para saber mais sobre a funcionalidade ideal em uma plataforma de desenvolvimento de IA, você pode ler “Principais plataformas de inteligência artificial.
Vamos começar:
Kit de aprendizado de máquina do Google
O Google ML Kit, Google SDK Beta Machine Learning para desenvolvedores de aplicativos móveis, foi projetado de forma criativa para permitir que os desenvolvedores de aplicativos criem recursos personalizados e avançados em telefones celulares com iOS e Android. Além disso, ajuda os desenvolvedores de aplicativos móveis a combinar tecnologias de aprendizado de máquina com APIs variadas focadas em aplicativos móveis executados em smartphones ou na nuvem.
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Isso inclui alguns recursos avançados, como reconhecimento de texto e rosto, marcação de imagens, leitura de código de barras e muito mais. Os desenvolvedores de aplicativos móveis também podem configurar seus próprios modelos do TensorFlow Lite nos casos em que as APIs integradas não podem ser consistentes com o caso de uso.
Fluxo tensor
Você provavelmente teria experimentado, encontrado ou introduzido algum tipo de cálculo de aprendizado profundo se trabalhasse na área de inteligência artificial. Uma das coisas mais impressionantes sobre o Tensorflow é que você pode facilmente continuar executando e organizando a CPU ou GPU ao construir um programa na programação Python. Portanto, para continuar trabalhando em GPUs, não há necessidade de construir um nível CUDA ou C++.
Além disso, ele usa um layout central multicamadas que permite que sistemas falsos com grandes conjuntos de dados sejam rapidamente treinados, construídos e enviados. É isso que permite ao Google identificar perguntas em imagens ou compreender palavras faladas oralmente na estrutura de reconhecimento de voz.
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MxNet
Isso ajuda a “esquecer o cenário” para compartilhar o tempo de computação da memória, o que pode ser muito benéfico para repetir uma infinidade de redes em sequências muito longas. Ele foi projetado tendo em mente a escalabilidade (o suporte para treinamento com múltiplas máquinas e múltiplas GPUs é muito simples de usar).
Em linguagens de programação de alto nível, existem muitos recursos interessantes, como escrever camadas personalizadas rapidamente. Eles não estão diretamente subordinados a nenhum negócio crítico, o que é um status saudável de plataforma de código aberto gerada por qualquer grupo, ao contrário de todas as outras estruturas principais.
Compatibilidade com TVM, o que aumentará a compatibilidade de aplicativos móveis e permitirá operar em um grande número de novos tipos de dispositivos.
Infosys Nia
É um aplicativo de inteligência artificial baseado em conhecimento desenvolvido pela Infosys em 2017 para coletar dados organizacionais de pessoas, processos e sistemas legados na base de conhecimento de autoaprendizagem.
Ele foi projetado para enfrentar tarefas de negócios desafiadoras de desenvolvedores, como prever produtos e vendas que precisam ser produzidos e reconhecer o comportamento do cliente e muito mais. Esta ferramenta também ajuda empresas de todo o mundo a lidar rapidamente com as dúvidas dos consumidores, utilizando um mecanismo seguro de ordens de pagamento que reconhece os riscos apresentados em tempo real.
Acordo. Estrutura NET
Trata-se de um sistema de aprendizado de máquina que combina bibliotecas para processamento de imagens e linguagem C#. Ele foi cuidadosamente projetado para criar aplicativos para desenvolvedores de aplicativos móveis, como visão computacional, reconhecimento de padrões, escuta computacional (ou escuta de máquinas) e processamento de sinais para diferentes aplicações comerciais.
Para a escolha dos usuários finais, ele está dividido em vários repositórios. Com uma infinidade de recursos, como reconhecimento facial em tempo real, algoritmos de aprendizagem natural e muito mais, inclui processamento de sinais, computação científica, imagens e suporte
H2O
Tanto para desenvolvedores quanto para empresas, o H2O é uma das principais ferramentas de software de código aberto integrada a uma estrutura de inteligência artificial. Construído pela H2O.ai e escrito em diferentes linguagens de programação, como Python, Java e R, este framework foi projetado para promover a aplicação móvel de análise preditiva e aprendizado de máquina em linguagens com as quais os desenvolvedores estão familiarizados.
Fluxo de diálogo
O Dialogflow usa a tecnologia do Google e também integra os recursos de ML do Google. Ele é executado no Google Cloud Platform, portanto, você poderá expandir rapidamente seu aplicativo de IA.
O Dialogflow ajuda você a criar a interface de conversação baseada em voz e texto do aplicativo. Além disso, você pode conectar seus usuários ao Google Assistant, Amazon Alexa, Facebook Messenger, etc.
ML, PNL e fala são os principais recursos fornecidos pelo Dialogflow. A documentação do Dialogflow pode ser lida aqui.
VISÃO
Outro recurso principal do Google Cloud AI Platform é o Vision, e você pode usá-lo para extrair insights de suas imagens. Por meio de APIs REST e RPC, o Google Cloud AI Framework fornece seus recursos de visão, e essas APIs usam modelos de ML pré-treinados.
Seu aplicativo pode reconhecer objetos e rostos e usar essas APIs para ler textos digitados e manuscritos. As APIs Google Vision AI podem ser baixadas aqui.
A documentação detalhada do Google Cloud AI Platform pode ser baixada aqui e seus planos de preços estão disponíveis aqui.
Vamos encerrar:
Você deve certificar-se de que ele conhece algumas dessas ferramentas quando você contratar desenvolvedores de IApara que você possa ter as melhores soluções tecnológicas baseadas em IA disponíveis. Existem inúmeras empresas importantes de desenvolvimento de software que criam soluções de software sofisticadas e repletas de recursos usando esse tipo de ferramenta.
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