2023 年 9 款最佳人工智能開發軟件

隨著 AI 開發軟件的進步，為您的企業構建人工智能 (AI) 工具正變得越來越主流。 人工智能和機器學習 (ML) 項目需要大量先進的系統協同工作。 因此，開發人員使用一個可以完成大部分繁重工作的平台是有意義的。 最好的 AI 開發軟件可以提供框架和工具來為各種應用程序開發量身定制的 AI 工具。 本文探討了當今使用的一些頂級平台。

什麼是人工智能開發軟件？

人工智能開發軟件是一種允許用戶和企業構建強大的人工智能工具以驚人的速度和效率簡化各種任務的軟件。 您可能熟悉一些已經開發的流行人工智能工具。 人工智能工具的例子包括：

• ChatGPT 等 AI 聊天機器人和 ChatSonic 等流行替代品。
• Jasper 等人工智能寫作工具有助於生成和優化內容。 問題。
• 用於簡化在線客戶支持的實時聊天軟件。
• 用於生成銷售文案和自動化工作流程的 AI 營銷工具
• MidJourney 和 PhotoSonic 等 AI 藝術生成器可幫助創意人員生成令人驚嘆的數字藝術作品和圖像。
• AI 語音生成器（和類似的文本轉語音工具），用於從各種應用程序的文本中生成逼真的語音。
• 用於優化網站內容以在搜索結果中排名更高的 AI SEO 工具。

儘管這些 AI 工具對許多人來說都是開箱即用的出色解決方案，但開發人員發現使用 AI 開發軟件來構建自定義 AI 工具以滿足更具體的需求比以往任何時候都更加容易。 開發人員甚至可以使用拖放界面和其他有用的無代碼功能，具體取決於平台。

借助 AI 開發軟件，在線商店正在構建自定義聊天機器人，以實現更多轉化和更好的客戶服務。 企業正在使用定制的 AI 機器學習軟件來生成高級數據報告以增加收入。 而這只是冰山一角。

人工智能開發軟件的類型

通常，用於開發 AI 工具的最佳軟件通常會提供以下類型的解決方案：

1. AI 開發平台：這些全面的解決方案支持從頭開始構建 AI 應用程序。 它們具有廣泛的預構建算法選擇和可訪問的界面，通過拖放功能等用戶友好的元素簡化了 AI 模型的設計和調整。 這些平台可容納具有不同技能水平的開發人員，並可作為 AI 項目的多功能基礎。
2. 深度學習：專注於訓練受人腦啟發的人工神經網絡，以完成需要類人智能的任務。 利用卷積神經網絡 (CNN) 和遞歸神經網絡 (RNN) 等架構，深度學習軟件應用​​於各個領域，包括計算機視覺、自然語言處理和語音識別。 這些工具通常依賴於大型數據集、強大的計算資源和高級優化技術來提高模型性能。
3. 機器學習：使計算機能夠通過識別模式和關係從數據中學習。 這些工具使用各種算法和技術（例如決策樹、聚類和回歸分析）來構建預測模型，這些模型可以做出數據驅動的決策並隨著時間的推移隨著新數據的可用而進行調整。
4. 對話式 AI ：專注於模擬類人對話，使開發人員能夠創建交互式和響應式對話代理。 這些工具使用自然語言處理和其他人工智能技術來有效地理解和響應用戶輸入。

最好的 AI 開發平台將擁有預訓練模型、易於使用的用戶界面 (UI) 和大量支持材料以幫助您了解方位。

什麼是最好的 AI 開發軟件和平台？

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如果您一直在研究 AI 開發，您可能聽說過許多這樣的知名人士。 但我們將概述頂級開發平台，讓您更好地了解它們的功能。

1.谷歌云人工智能平台

Google Cloud AI Platform 是一種基於雲的服務，允許開發人員使用流行的框架構建、訓練和部署機器學習模型。 有了大量廣泛採用的預訓練模型，AI 開發人員可以快速開始構建自己的工具，涵蓋基礎知識。

主要特徵：

• 支持流行的框架，包括 TensorFlow 和 Scikit-learn
• 用於圖像和語音識別、NLP 和預測分析等任務的內置算法
• 一個可擴展且易於使用的平台，用於構建、培訓和部署 ML 模型
• 大量文檔可幫助學習平台和創建高級產品

Shopify 正在利用 Google 的 Discovery AI 讓高級在線零售商能夠訪問基於 AI 的高級產品搜索——請參閱 Shopify Commerce Components

訪問谷歌云人工智能平台

2. 微軟 Azure AI

Microsoft Azure AI 提供企業級 AI 服務和工具，用於大規模構建、部署和管理 AI 解決方案，包括機器學習、深度學習和認知優勢。 它還是預訓練模型的首選平台，開發人員可以立即利用該平台並相信該基礎是可靠的。

主要特徵：

• 提供用於機器學習、深度學習和認知服務的工具
• 與 Visual Studio 和 GitHub 等流行的開發工具集成
• 用於大規模構建、部署和管理 AI 解決方案的可擴展平台
• 允許 AI 開發人員創建自定義 AI 模型

訪問 Microsoft Azure AI

3.IBM沃森

IBM Watson 是一個對話式 AI 平台，專為問答用例而構建。 它利用 NLP、ML 和知識表示來查找問題的含義，然後生成準確的響應。 它用於許多業務用例； 主要是客戶支持應用程序。

主要特徵：

• 利用機器學習、深度學習和自然語言處理技術
• 預構建的 AI 服務、API 和開發工具
• 客戶服務、醫療保健和教育應用的系統集成

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4.印孚瑟斯XtractEdge

Infosys XtractEdge 是 Infosys 開發的人工智能平台，可幫助企業自動化複雜的業務流程，提高生產力，並使用機器學習、深度學習和自然語言處理獲得有價值的見解。 它主要通過從文檔中提取信息來完成所有這些工作。

主要特徵：

• 利用 ML 和 NPL 挖掘隱藏在文檔中的信息
• 使用光學字符識別 (OCR) 將非文本信息（圖像）轉換為文本，以便對其進行處理
• 可以自動提取文檔數據

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5. H2O.AI

H2O.AI 提供了一個開源機器學習平台，使開發人員能夠大規模構建和部署 AI 模型。 它具有預訓練的開源 AI 模型和算法。 它的開源性質允許開發人員自行託管他們的模型或選擇本地或云部署選項。

主要特徵：

• 提供開源人工智能平台
• 主要為業務應用程序構建
• 靈活的部署解決方案，用於選擇所需的確切安全控制

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6.谷歌對話流

Google Dialogflow 是一種聊天機器人構建服務（在 Google Cloud AI 下），允許開發人員使用 NLP 構建對話代理並將它們與外部消息傳遞平台集成。 開發人員向平台提交標準問題和這些問題的答案。 從那裡，可以對單個短語和單詞進行分類，以訓練它們的常用和理解方式。 然後，DialogFlow 使用該分類來學習如何根據該訓練來回答類似的問題。

許多頂級 AI 聊天機器人和客戶支持平台直接與 DialogFlow 集成，以幫助創建用於客戶支持和其他目的的高級機器人。 其中最好的是 LandBot、Ubisend 和 Trengo。

主要特徵：

• 使開發人員能夠使用自然語言處理構建會話界面
• 允許開發人員將聊天機器人與各種消息傳遞平台和語音助手集成
• 易於使用的界面，技術性低於其他 NLP 解決方案

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7. 大機器學習

BigML 是一個基於雲的機器學習平台，它提供工具和算法來幫助開發人員使用決策樹、隨機森林和深度神經網絡等機器學習技術構建和部署預測模型。 它是最容易上手的平台之一。

主要特徵：

• 可讓您構建、部署和管理自定義 AI 模型的平台
• 應用機器學習算法，如決策樹、隨機森林和深度神經網絡
• 具有本地和雲部署選項

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8.維索套房

Viso Suite 是一個人工智能驅動的計算機視覺軟件平台。 它提供了一個全面的計算機視覺應用程序開發平台，供企業用來創建自己的應用程序。 這可以幫助監控流量、清點庫存等等。

主要特徵：

• 將強大的計算機視覺與應用程序開發平台相結合
• 可以加速高級人工智能係統開發的低代碼解決方案
• 預構建的集成使低代碼環境更加敏捷

參觀維索套房

9. 觀察.AI

Observe.AI 是一種基於人工智能的呼叫中心解決方案，它使用自然語言處理和語音識別來實時分析和轉錄客戶對話。 好處是它使企業能夠深入了解客戶情緒、識別趨勢並大規模提高座席績效。 致力於客戶體驗 (CX) 和支持的 AI 開發人員可以使用 Observe 來大幅提高洞察採用的速度。

主要特徵：

• 語音識別、轉錄和 NLP 分層到一個強大的語音平台中
• 分析功能可查看整個支持組織的情況
• 深入分析和洞察以解決問題並利用最佳性能趨勢

訪問 Observe.AI

最佳人工智能開發軟件

Google Cloud AI Platform 和 Microsoft Azure AI 脫穎而出，成為當今可用的頂級 AI 開發軟件選項。

Google Cloud AI Platform 最適合尋求支持 TensorFlow 和 Scikit-learn 等流行框架的可擴展、基於雲的服務的開發人員。 它提供強大的內置算法，非常適合處理圖像識別和自然語言處理等任務。

另一方面，Microsoft Azure AI 是希望使用企業級 AI 服務和工具套件大規模構建、部署和管理 AI 解決方案的組織的絕佳選擇。 它與 Visual Studio 和 GitHub 等流行的開發工具無縫集成，為企業利用 AI 的力量提供了一個強大而高效的環境。

對於那些創建高級對話式 AI 產品的人來說，IBM Watson 是值得認真考慮的東西。

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