De bedste AI- og maskinindlæringsrammer til læring til webudvikling

I dette yderst konkurrencedygtige tekniske markedsområde søger virksomheder altid at få et ben op af deres konkurrenter gennem det bedste webdesign og udvikling.

Men når du bygger en moderne forretningsapp, skal du holde markedskonkurrence og digitale oplevelsestendenser i perspektiv for en moderniseret og omsættelig applikation til din virksomhed.

Men inden du gør det, vil jeg give dig nogle oplysninger om kunstig intelligens rolle i webudvikling. Derefter vil vi se nogle af de mest populære rammer for AI og maskinindlæring til opbygning af webapps i 2020.

Så lad os nu forstå den rolle, som AI og maskinindlæring spiller i webudvikling.

Relevansen af ​​AI og maskinindlæring i webudvikling

Kunstig intelligens og maskinindlæring er populære teknologier, der gør det muligt for webapplikationer at lære og observere ud fra en brugers præferencer og vaner.

AI-aktiverede websteder er i trend overalt. En af årsagerne er, at AI bruger genetiske algoritmer og neurale netværk til at opbygge kunstig intelligens i webapplikationer fra bunden. Og det er nu let at implementere for de fleste virksomheder.

Hvorfor integrere AI og maskinindlæring i din webudviklingsproces?

De glæder dit kundesupportteam

Nuværende tilstand for #VirtualAssistant #ChatBot TY @NDIS via @enricomolinari #FacialRecognition #AI ​​#ML #retailtech #fintech #ML # UI @ antgrasso @evankirstel @pierrepinna @helene_wpli @terence_mills @Andi_staub @JacBarns_Marque twitter.com/PCYqOGKxPC

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

Opsætning af en AI chatbot på dit websted kan forbedre hele kundesupportoplevelsen og kan hjælpe dig med at give dine brugere meget bedre hjælp.

Det kommunikerer naturligt, forstår dine følelser og kan svare på de mest komplekse spørgsmål, selvom spørgsmålene ikke er knyttet til dit produkt, din tjeneste eller din branche. Så hvis du vil vokse din virksomhed og tage din virksomhed til det næste niveau, tøv ikke med at implementere en AI chatbot.

Eksempler på chatbots tilgængelige på internettet:

Capital One's "Eno": Capital One er en bankorganisation, der tilbyder finansielle produkter og undersøgelser. De bruger Eno, en chatbot til at hjælpe kunder med at administrere deres forespørgsler relateret til deres transaktioner, kontosaldoer og analysere deres forbrugsvaner.

MedWhat's virtuelle medicinske assistent:Drevet af maskinindlæring giver MedWhat's chatbot hurtige svar på spørgsmål baseret på adfærd, som den lærer ved at interagere med brugerne. Denne chatbot gør det lettere for både patienter og læger at diskutere og diagnosticere sundhedsproblemer på en hurtigere, lettere og mere gennemsigtig måde.

Domino's "Dom" : Dette er den interaktive Pizza Bot, der giver dig mulighed for at bestille mad fra Dominos websted. Dominos chatbot tilbyder en komplet pizza-menu, sporer leveringer og kan også spore dine tidligere ordrer og overveje dem til genbestilling.

De hjælper med at maksimere brugeroplevelsen (UX)

AI og maskinindlæring hjælper dig med at forstå dine kunders præferencer. Et websted med AI- og ML-funktioner hjælper dig med at analysere dine kunders præferencer, søgehistorik og endda placering. På denne måde vil du være i stand til at designe og forbedre dit websted i henhold til dine kunders behov. Du kan også give dem en bedre kundeoplevelse ved at opdatere din brugergrænseflade i overensstemmelse hermed.

Implementering af AI-løsninger til din onlinebutik hjælper med at give dine kunder en mere personlig shoppingoplevelse, som om alt kun var skabt nøjagtigt til dem. AI og maskinindlæring skaber en ægte verdensatmosfære på dit websted, der motiverer kunder til at foretage et køb.

Tag Amazon.com som et eksempel - det er en af ​​de største online shoppingportaler, og det bruger AI og ML til produktanbefalinger. Det hjælper også virksomheden med at identificere brugerpræferencer, og alt dette er baseret på tidligere sporede data fra Amazons AI-løsning.

De giver hurtig adgang til information

Virksomhedsejere ønsker at tilføje stemmebaserede søgefunktioner til deres websteder, da det bliver mere og mere populært. Apps som Google Assistant, Siri og Cortana, der understøtter stemmeaktiverede søgefunktioner, giver brugerne hurtig adgang til information.

Antag at du er en online tøjforhandler. Du kan bruge stemmebaserede søgesystemer til at hjælpe dine kunder med at finde de tøjtyper, de ønsker, med komplette produktoplysninger såsom varens pris, stoftype, størrelse, farve og længde.

De strømliner din marketingstrategi

Kunstig intelligens og maskinindlæringsteknologi er blevet brugt af marketingteam til at træffe større marketingbeslutninger og markedsforudsigelser baseret på, hvad der er efterspurgt.

Teknologien fungerer ved at analysere en brugers adfærd ved at finde ud af, hvilken type produkter en bruger kan lide og andre præferencer. Disse data hjælper marketingteams med at beslutte, hvilke ændringer der skal gøres for at øge salget og forbedre konverteringsfrekvensen.

Potentialet i AI og maskinindlæring i webudvikling har ikke undgået opmærksomheden fra topvirksomheder som Google, Facebook, IBM og Microsoft Launch.

De er alle kommet ud med AI-værktøjssæt og API'er, der indeholder naturlig sprogforståelse og maskinindlæringsfunktioner i moderne webapplikationer.

Det er absolut muligt at lære at integrere og implementere AI-teknologi på dit websted.

Top AI og maskinlæringsrammer til webudvikling

Men bundlinjen kommer ned på, hvor effektivt forretningsledere implementerer AI i deres webudviklingsprocesser.

For at hjælpe dig er her fem innovative AI- og maskinindlæringsrammer til webudvikling, som du kan holde øje med i 2020 og derefter.

TensorFlow

Hurtige statistikker :

  • Udviklet af: Google Brain Team
  • Grundlagt i: November 2015
  • Skrevet i: C ++, Python og CUDA
  • Platforme: Linux, macOS, Microsoft Windows, Android, JavaScript
  • Seneste udgivelse: 2.1.0 / 8. januar 2020
  • Arkitektur: Fleksibel til udvikling på tværs af platforme

Lige siden introduktionen i 2015 har TensorFlow været en favoritramme for maskinlæring blandt webudviklerne. Dette skyldes, at Google Brain Team, skaberen af ​​rammen, har bygget det på en sådan måde, at det lader udviklere bruge maskinindlæring i JavaScript eller i Node til numerisk beregning på én gang.

Det hjælper også teams med at opbygge webapplikationer ved hjælp af maskinlæringsmodeller med JavaScript og dets moduler, som er ansvarlige for at genkende forskellige kernefunktioner i interaktioner og objekter i den virkelige verden.

Det bringer funktionerne i AI og maskinindlæringsteknologi til frontend, så brugerne kan få oplevelser i realtid fra den virkelige verden fra en webbrowser.

Virksomheder i alle størrelser bruger Tensorflow-maskinindlæringsrammen til at transformere deres webudviklingsproces, så slutbrugerne kan udnytte fordelene ved maskinlæring og AI-forudsigende analyse.

Modelbygning påvirker i høj grad webudviklingsprocessen. Og TensorFlow bruger flere abstraktioner og kraftfulde biblioteker til at danne og træne modeller til oprettelse af komplekse teknologier.

Resultatet er kode med noget højere ordensfunktionalitet såvel som kode, der er lettere at læse, skrive, debugge og arbejde med. TensorFlow bruger Keras API på højt niveau, der ikke kun gør koden renere, men kan også reducere kodelængden for at oprette modellerne.

Efter oprettelse af modeller kan du anvende distribuerede metoder i TensorFlow for at reducere træningstiden for neurale netværksmodeller på forskellige servere. Ideen er, at du kan udføre flere kodningseksperimenter over forskellige servere. Med fuld kontrol over serverne tillader TensorFlow udviklere at eksperimentere med kode, der forekommer i netværket til enhver operation.

Alle disse funktioner og funktioner hjælper dig med at komme godt i gang med TensorFlow.

Apache Mahout

Hurtige statistikker :

  • Udviklet af: Apache Software Foundation
  • Grundlagt i: April 2008
  • Skrevet i: Java og Scala
  • Seneste udgivelse: 0.14.0 / 6. marts 2019
  • Platforme: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Scala +
  • Arkitektur: Fleksibel til udvikling på tværs af platforme

Apache Software Foundation opretholder sammen med en gruppe udviklere Apache Mahout. Det er en open source maskinlæringsramme, der giver webapp-udviklere mulighed for at designe store webapplikationer. Disse applikationer er designet til at hjælpe dataforskere og statistikere med at udføre forskellige matematiske algoritmer.

Professionelle webudviklere anbefaler denne ramme i 2020, fordi den forbedrer ydeevnen for webapplikationer ved hjælp af distribuerede lineære algebra rammer med matematisk udtryksfulde R-Like Scala DSL til distribuerede algoritmer. Det tilbyder også skalerbarhed, enkelhed og hastighed.

Mahout bruger Apache Hadoop-biblioteket til at opbygge skalerbare, overvågede og ikke-overvågede maskinlæringssystemer i skyen. Udviklere kan bruge Mahout til at oprette anbefalingsbaserede motorer til at udføre funktioner såsom klassificering samt gruppering og minedrift af store datamængder.

Apache Mahout har klyngende implementeringer, der understøttes af algoritmer som K-Means, Canopy, Spectral, Dirichlet, Fuzzy K-Means og Streaming K-Means. Clustering kan hjælpe udviklere med at opdage og organisere elementer i forskellige grupper baseret på ligheden mellem elementer.

Dette er grunden til, at de Mahout-baserede webapplikationer kan karakterisere deres kundegrupper baseret på indkøbsmønstre, produktklassifikationer og gruppering af varer.

Microsoft Cognitive Toolkit

Hurtige statistikker :

  • Udviklet af: Microsoft Research
  • Grundlagt i: 2016
  • Skrevet i: C ++ og Python
  • Seneste udgivelse: 2.7.0 / 26. april 2019
  • Platforme: Windows, Linux
  • Modeltyper : Understøtter feed-forward DNN'er, sammenfaldende og tilbagevendende neurale netværk

Microsoft Cognitive Toolkit er endnu en open source-ramme for dyb læring. Du kan tilføje det til webprogrammer via API'er på højt niveau og lavt niveau til opbygning af neurale netværk. Det videregiver viden til webprogrammer gennem API-optimeringsprogrammer og tilbyder en række komponenter til at måle ydeevnen for neurale netværk.

Hvis du vil oprette dynamiske webapplikationer, er det en perfekt dyb læringsramme. Takket være dens funktionalitet, skalerbarhed og hastighed kan du holde besværskodning i skak. CNTK-baserede webapplikationer er effektive til billedgenkendelse, stemmegenkendelse, håndskrift.

Det understøtter både konvolutionsneurale netværk (CNN'er) og tilbagevendende neurale netværk (RNN'er / LSTM'er). CNTK er et udvideligt bibliotek, og du kan også bruge dette i dine Python-, C #- eller C ++ -programmer eller som et maskinlæringsværktøj gennem sit eget modelbeskrivelsessprog (BrainScript).

Derudover kan den prale af 64-bit Linux- eller 64-bit Windows-operativsystemer, som du kan installere fra de forud kompilerede binære pakker eller fra GitHub-biblioteket.

Dens understøttelse af ONNX-formatet (Open Neural Network Exchange) har stor indflydelse på webudviklingsprocessen med AI og machine learning-teknologi. Det bruger AI-modeller med en række rammer, værktøjer, driftstider og kompilatorer. Dette er grunden til, at CNTK er en af ​​de bedste maskinindlæringsrammer inden for områder som talegenkendelse, forudsigende analyse og forståelse af store ustrukturerede datasæt.

Mange store teknologivirksomheder bruger denne ramme til deres webudvikling på grund af dens evner inden for disse områder.

Caffe2

Hurtige statistikker :

  • Udviklet af: Berkeley Vision and Learning Center
  • Grundlagt i: 2017
  • Skrevet i: C ++ og Python
  • Seneste udgivelse: 1.0 / 18. april 2017
  • Platforme: Linux, macOS, Windows
  • Arkitektur: Ekspressiv og tillader innovation inden for webudvikling

Dette er en perfekt dyb læringsramme for dem, der tror, ​​at store ting kommer i små pakker. Ja, hvis du leder efter en fleksibel dyb læringsramme, er Caffe2 det, du skal gå efter. Udviklere elsker at bruge det, da det er fleksibelt og let at udvikle kode.

Ved hjælp af udvidelig kode forbedrer det applikationens ydeevne. Den bedste del er, at udviklere bare skal have grundlæggende viden om C ++ kildekode.

Det tilbyder bindinger til Python og MATLAB. Og din appkode vil ikke være kompliceret, da den understøtter avanceret kode og modeller. Det har foruddannede netværk af Caffe2 Model Zoo til scenarier, der inkluderer webudvikling og forskningseksperimenter.

En af de største fordele er dens hastighed - den kan behandle over 60M billeder dagligt med en enkelt Nvidia K40 GPU.

Der er forskellige virksomheder, der bruger Caffe2 deep learning-rammen til at opbygge webapps med billedsegmentering og klassificeringsfunktioner. Caffe2 er i stand til at tilvejebringe en hurtig og hurtig udviklingsproces, der hovedsagelig er mulig på grund af dens nedviklede neurale netværk.

Også hvis du bruger Caffe2 Model Zoo med et sæt foruddannede modeller, kan du vælge en komplet udviklingsproces uden kode.

Apache Singa

Hurtige statistikker :

  • Udviklet af: Apache Software Foundation
  • Grundlagt i: September 2015
  • Skrevet i: C ++, Python, Java
  • Seneste udgivelse: 3.0.0 / 20. april 2020
  • Platforme: Linux, macOS, Windows
  • Arkitektur: Logisk system til understøttelse af distribuerede træningsrammer

Sidst, men ikke mindst, er Apache Singa en populært anvendt dyb læringsramme til webudvikling. Det er ret alsidigt, og udviklere kan bruge det til at oprette webapplikationer til en række virksomheder. Det giver flere fordele, ikke kun for app-udviklerne, men også for app-ejere.

Apache Singa har adskillige funktioner, herunder fleksibel arkitektur til distribueret træning, og tre hovedkomponenter:

  • kernekomponenten til hukommelsesstyring
  • IO-komponenten til dataanalyse, og
  • Modelkomponenten til NLP og billedgenkendelse.

I øjeblikket arbejder Apache Singa-teamet på ideen om SINGA-lite og Singa-Easy til at gøre AI og dyb læring mere tilgængelig og nem at bruge for udviklere.

SINGA GitHub Star History

(ved hjælp af //t.co/oyIxhGLYh5) pic.twitter.com/PPSPvz34xU

- Apache SINGA (@ApacheSinga) 24. april 2019

Hvis du leder efter en ekstremt populær, sikker, hurtig og fleksibel ramme til opbygning af dyb læringsmodeller, er Apache Singa det, du skal gå efter i år 2020.

På nuværende tidspunkt er SINGA-systemer blevet anvendt på sundhedsapps til analyse af EMR-data (electronic medical journal). Der er mange flere virksomheder, der bruger Apache SINGA til at oprette nyttige datatypeapplikationer.

Til sidst

Du har måske allerede hørt om alle disse rammer for AI og machine learning til webudvikling. Der er selvfølgelig andre rammer derude. Men ifølge min analyse vil disse 5 rammer være vinderne i år.

Du kan bruge disse rammer til at oprette fantastiske webapps og nå ud til dine brugere over hele verden via dine webapps. Dette hjælper dig med at øge din kundebase, hvilket igen fører til succes for din virksomhed.

Hvis du har brug for tjenester som den og ikke har ressourcerne til at opsætte dem selv, skal du ansætte et firma, der tilbyder tilpassede webudviklingstjenester i henhold til dine krav.

Du kan kontakte mit team hos Syncrasy Tech for at få flere oplysninger om AI-aktiverede webudviklingstjenester. Eller kontakt os her.

Hvis du har spørgsmål, kan du kontakte her på LinkedIn.

Tak for læsningen!