7 个最佳人工智能软件开发工具

软件应用程序是组织中最常规的活动之一，其使用量多年来只增不减。 软件开发是一项复杂而艰巨的任务，该过程需要构思、产品定义、编码、战略设计、质量评估等。 如果在这些步骤中出现任何错误，则可能意味着整个过程需要重新启动。 

由于这些挑战，当今许多最好的组织转向人工智能 (AI) 和 机器学习 （ML）以取得更好的结果。 

以下是 7 款最佳人工智能软件开发工具： 

1. Google Cloud AI平台

在我们的 7 个最佳人工智能软件开发工具列表中名列前茅的是 Google Cloud AI Platform，它可以帮助您大规模训练机器学习模型，在云中托管经过训练的模型，并使用您的模型对新数据进行预测。 

该平台提供的集成工具链加快了机器学习项目的开发和部署，您可以使用 Google 的开源平台 Kubeflow 构建可移植的 ML 管道。 AI 平台使您能够在本地或云端部署机器学习项目，并且有多种存储数据的选项，例如云存储和 BigQuery。 

AI Platform 的另一项主要产品是预配置的虚拟机 (VM)，它有助于开发深度学习应用程序，而且它还具有 自然语言处理 (NLP) 功能有助于确定文本的含义和结构。 除此之外，您还可以使用该平台的 API 实现语音转文本和文本转语音功能，以及从图像中提取见解的视觉功能。

以下是谷歌云人工智能平台的一些主要功能： 

• 帮助训练、分析和调整您的机器学习模型
• 获取预测、监控预测并管理您的模型
• 加快 ML 项目
• 本地或云端的 ML 项目
• 预配置虚拟机 (VM)

2. 微软 Azure 人工智能平台

人工智能软件开发工具的另一个首选是微软Azure人工智能平台，它一直是开发市场的趋势。 一个强大的云平台，有许多组织依赖它。 该平台具有许多强大的功能，例如对象识别、无监督机器学习、语音识别等。 

Microsoft Azure AI 平台使组织能够更轻松地进行 AI 开发，并提供各种自定义选项，例如用于文本、面部和语音识别的特定领域的预训练 AI 模型。 它还提供各种机器学习功能，例如 Azure ML，一种基于 Python 的自动化 ML 服务； Azure Databricks，一种基于 Apache Spark 的大数据服务； ONNX，一种用于 ML 的开源模型格式和运行时。

以下是 Microsoft Azure AI 平台的一些主要功能：

• 基于Python的自动化ML服务
• 机器翻译
• 对象、语音和文本识别功能
• 用于创建机器人的 AI 模板

3. IBM Watson

另一种最著名的软件开发人工智能工具是IBM Watson，它配备了先进的人工智能功能，包括对话接口、移动应用程序API、对话接口和NLP服务。 

IBM Watson 强大的软件开发工具已部署在许多不同的行业，例如石油和天然气、媒体和娱乐、金融服务、物联网 (IoT) 等。 

该平台还提供人工智能开发服务，帮助开发人员构建具有预先训练的人工智能功能的应用程序。 它的其他一些功能包括 Watson Assistant，它可以集成到您的应用程序中构建人工智能驱动的对话界面，以及 Watson Natural Language Understanding (NLU) 形式的 NLP 服务。 

以下是 IBM Watson 的一些主要功能： 

• AI应用的快速开发和部署
• 语音转文本功能
• NLP 和 NLU 服务
• 强大的移动应用 API

4. H20

H20 是一个开源机器学习平台，受欢迎程度一直在稳步上升。 它是一款功能强大的人工智能软件开发工具，提供广泛的功能，如智能机器学习算法、统计和广义线性模型、深度学习模型等。 该工具还支持大数据、Hadoop 和 Spark/Kubernetes 集群。 

H20 允许您使用 R 和 Python 等编程语言来构建模型，通常用于数据分析、欺诈检测、风险管理、数字医疗保健和客户智能。 

以下是 H20 的一些主要特点： 

• 包括 AutoML 功能
• 支持许多算法，如梯度提升机、深度学习、广义线性模型等。 
• 线性可扩展平台
• 使用 R、Java 和 Python 开发移动应用程序

5. TensorFlow

如果没有 TensorFlow，人工智能软件开发工具列表就不完整，TensorFlow 是一个开源数值计算工具和机器学习库。 TensorFlow 主要用于开发和研究目的，它非常灵活，同时提供有助于加速 AI 开发的全面工具和库。 

企业可以使用 TensorFlow 开发和训练智能 ML 和 AI 支持的应用程序，这些应用程序可以处理复杂的操作，包括预测、合同管理、法律操作、客户服务等。 

以下是 TensorFlow 的一些主要功能： 

• 在移动设备、桌面设备、边缘设备等上无缝部署基于人工智能的解决方案。 
• 广泛的工具、库和社区资源
• 深度分析、服务自动化、无监督培训等。 
• 广泛的特性和功能 

6. MXNet

MxNet是领先且流行的人工智能软件开发工具，是研究和生产中经常使用的深度学习框架。 MxNet 通过先进的自然语言处理功能帮助增强人工智能开发，并提供分布式训练模型来扩展人工智能应用程序。 

该工具通常用于多 GPU 和多机器训练，以及用高级语言编写自定义层。 

以下是 MxNet 的一些主要特性：

• 开源深度学习框架
• 通过 NLP 增强基于 AI 的应用程序
• 高度可扩展的框架
• 定义、训练和部署神经网络

7.印孚瑟斯尼亚

Infosys Nia 是我们列出的 7 个最佳人工智能软件开发工具的最后一个工具，它是另一个出色的工具，可让您构建强大的人工智能应用程序。 该工具提供的最佳功能之一是 Nia Advanced ML，它提供了广泛的机器学习算法，可以快速、大规模地运行，帮助构建高性能的 ML 模型。 

该工具还使您能够构建人工智能驱动的聊天机器人，并让您的应用程序提供对企业知识库的访问。 该应用程序还可以通过对话界面自动执行操作并集成 Nia 数据，这是一个强大的分析解决方案。 

以下是 Infosys Nia 的一些主要功能： 

• 有效构建机器学习训练模型
• 大规模处理大型数据集
• 数据管理能力 
• 尼亚聊天机器人