Kerangka Pembelajaran AI & Mesin Terbaik untuk Belajar untuk Pembangunan Web

Dalam ruang pasaran teknologi yang sangat kompetitif ini, syarikat sentiasa berusaha untuk mendapatkan pesaing melalui reka bentuk dan pembangunan web terbaik.

Tetapi semasa anda membina aplikasi perniagaan moden, anda perlu memastikan persaingan pasaran dan trend pengalaman digital dalam perspektif untuk aplikasi moden dan boleh dipasarkan untuk perniagaan anda.

Tetapi sebelum anda melakukannya, saya akan memberi anda beberapa maklumat mengenai peranan kecerdasan buatan dalam pembangunan web. Kemudian kita akan melihat beberapa kerangka pembelajaran AI dan mesin yang paling popular untuk membina aplikasi web pada tahun 2020.

Jadi sekarang mari kita fahami peranan AI dan pembelajaran mesin dalam pembangunan web.

Perkaitan AI dan Pembelajaran Mesin Dalam Pembangunan Web

Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin adalah teknologi popular yang membolehkan aplikasi web belajar dan mengamati dari pilihan dan kebiasaan pengguna.

Laman web berkemampuan AI berada di trend di mana sahaja. Salah satu sebabnya ialah AI menggunakan algoritma genetik dan rangkaian saraf untuk membina kecerdasan buatan ke dalam aplikasi web dari awal. Dan ini sekarang mudah dilaksanakan untuk kebanyakan syarikat.

Mengapa Memasukkan Pembelajaran AI dan Mesin ke dalam Proses Pembangunan Web Anda?

Mereka Menyeronokkan Pasukan Sokongan Pelanggan Anda

Keadaan terkini #VirtualAssistant #ChatBot TY @NDIS via @enricomolinari #FacialRecognition #AI ​​#ML #retailtech #fintech #ML # UI @ antgrasso @evankirstel @pierrepinna @helene_wpli @terence_mills @Andi_staub @Sacern_BauSybus @Sacar_Bu twitter.com/PCYqOGKxPC

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

Menyiapkan chatbot AI di laman web anda dapat meningkatkan keseluruhan pengalaman sokongan pelanggan dan dapat membantu anda memberikan bantuan yang lebih baik kepada pengguna anda.

Ia berkomunikasi secara semula jadi, memahami emosi anda, dan dapat menjawab soalan yang paling rumit, walaupun soalan tersebut tidak berkaitan dengan produk, perkhidmatan atau industri anda. Oleh itu, jika anda ingin mengembangkan perniagaan anda dan membawa perniagaan anda ke tahap seterusnya, jangan ragu untuk melaksanakan chatbot AI.

Contoh Chatbots yang Terdapat di Web:

Capital One's "Eno": Capital One adalah organisasi perbankan yang menawarkan produk dan tinjauan kewangan. Mereka menggunakan Eno, chatbot untuk membantu pelanggan menguruskan pertanyaan mereka yang berkaitan dengan urus niaga mereka, baki akaun, dan menganalisis tabiat perbelanjaan mereka.

Pembantu Perubatan Maya MedWhat:Dikuasakan oleh pembelajaran mesin, chatbot MedWhat memberikan respons pantas terhadap soalan berdasarkan tingkah laku yang dipelajarinya dengan berinteraksi dengan pengguna. Chatbot ini memudahkan pesakit dan doktor untuk membincangkan dan mendiagnosis masalah kesihatan dengan cara yang lebih cepat, lebih mudah dan lebih telus.

Domino's "Dom" : Ini adalah Bot Bot interaktif yang membolehkan anda memesan makanan dari laman web Domino. The chatbot Domino menawarkan menu pizza penuh, mengesan penghantaran, dan juga dapat mengesan pesanan sebelumnya dan mempertimbangkannya untuk dipesan semula.

Mereka Membantu Memaksimumkan Pengalaman Pengguna (UX)

AI dan pembelajaran mesin membantu anda memahami pilihan pelanggan anda. Laman web dengan ciri AI dan ML membantu anda menganalisis pilihan pelanggan, sejarah carian, dan juga lokasi. Dengan cara ini anda akan dapat merancang dan memperbaiki laman web anda mengikut keperluan pelanggan anda. Anda juga dapat memberi mereka pengalaman pelanggan yang lebih baik dengan mengemas kini UI anda dengan sewajarnya.

Melaksanakan penyelesaian AI ke kedai dalam talian anda akan membantu memberi pelanggan anda pengalaman membeli-belah yang lebih diperibadikan, seolah-olah semuanya dibuat tepat untuk mereka sahaja. AI dan pembelajaran mesin mewujudkan suasana dunia nyata di laman web anda yang memotivasi pelanggan untuk membuat pembelian.

Ambil Amazon.com sebagai contoh - ini adalah salah satu portal membeli-belah dalam talian terbesar dan menggunakan AI dan ML untuk cadangan produk. Ia juga membantu syarikat mengenal pasti pilihan pengguna, dan semua ini berdasarkan data yang dijejaki sebelumnya oleh penyelesaian AI Amazon.

Mereka Memberi Akses Maklumat dengan Cepat

Pemilik perniagaan ingin menambahkan fungsi carian berasaskan suara ke laman web mereka, kerana semakin popular. Aplikasi seperti Pembantu Google, Siri, dan Cortana yang menyokong fungsi carian menggunakan suara memberi pengguna akses cepat ke maklumat.

Katakan anda adalah peruncit pakaian dalam talian. Anda boleh menggunakan sistem carian berasaskan suara untuk membantu pelanggan anda mencari jenis pakaian yang mereka inginkan dengan maklumat produk yang lengkap seperti harga barang, jenis kain, saiz, warna, dan panjang.

Mereka Menyelaraskan Strategi Pemasaran Anda

Teknologi Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin telah digunakan oleh pasukan pemasaran untuk membuat keputusan pemasaran utama dan ramalan pasaran berdasarkan permintaan.

Teknologi ini berfungsi dengan menganalisis tingkah laku pengguna dengan mengetahui jenis produk yang disukai pengguna dan pilihan lain. Data ini akan membantu pasukan pemasaran untuk memutuskan perubahan apa yang harus dilakukan untuk meningkatkan penjualan dan meningkatkan kadar penukaran.

Potensi AI dan pembelajaran mesin dalam pengembangan web tidak luput dari perhatian syarikat terkemuka seperti Google, Facebook, IBM, dan Microsoft Launch.

Mereka semua hadir dengan kit alat dan API AI untuk menampilkan pemahaman bahasa semula jadi dan ciri pembelajaran mesin dalam aplikasi web moden.

Belajar untuk mengintegrasikan dan menerapkan teknologi AI ke laman web anda pasti dapat dilaksanakan.

Kerangka AI dan Pembelajaran Mesin Teratas Untuk Pembangunan Web

Tetapi intinya adalah seberapa berkesan pemimpin perniagaan menerapkan AI ke dalam proses pengembangan web mereka.

Untuk membantu anda, berikut adalah lima kerangka kerja AI dan pembelajaran mesin yang inovatif untuk pembangunan web untuk diawasi pada tahun 2020 dan seterusnya.

TensorFlow

Statistik pantas :

  • Dibangunkan oleh: Pasukan Otak Google
  • Ditubuhkan Pada: November 2015
  • Ditulis Dalam: C ++, Python, dan CUDA
  • Platform: Linux, macOS, Microsoft Windows, Android, JavaScript
  • Siaran Terkini: 2.1.0 / 8 Januari 2020
  • Senibina: Fleksibel untuk pembangunan merentas platform

Sejak diperkenalkan pada tahun 2015, TensorFlow telah menjadi kerangka pembelajaran mesin kegemaran di kalangan pembangun web. Ini kerana Pasukan Otak Google, pencipta kerangka, telah membuatnya sedemikian rupa sehingga memungkinkan pembangun menggunakan pembelajaran mesin dalam JavaScript atau dalam Node untuk pengiraan berangka sekaligus.

Ia juga membantu pasukan membina aplikasi web menggunakan model pembelajaran mesin dengan JavaScript dan modulnya yang bertanggungjawab untuk mengenali fungsi teras yang berbeza dari interaksi dan objek dunia nyata.

Ini membawa ciri teknologi pembelajaran AI dan mesin ke bahagian depan, sehingga pengguna dapat memperoleh pengalaman dunia nyata dari penyemak imbas web.

Perniagaan dari semua ukuran menggunakan kerangka pembelajaran mesin Tensorflow untuk mengubah proses pengembangan web mereka sehingga pengguna akhir dapat memanfaatkan manfaat pembelajaran mesin dan analisis ramalan AI.

Pembentukan model sangat mempengaruhi proses pengembangan web. Dan TensorFlow menggunakan pelbagai abstraksi dan perpustakaan yang kuat untuk membentuk dan melatih model untuk penciptaan teknologi yang kompleks.

Hasilnya adalah kod dengan beberapa fungsi pesanan tinggi, serta kod yang lebih senang dibaca, ditulis, debug, dan digunakan. TensorFlow menggunakan Keras API peringkat tinggi yang bukan sahaja menjadikan kod lebih bersih, tetapi juga dapat mengurangkan panjang kod untuk membuat model.

Setelah membuat model, anda boleh menggunakan kaedah diedarkan di TensorFlow untuk mengurangkan masa latihan model rangkaian saraf pada pelayan yang berbeza. Ideanya adalah bahawa anda dapat melakukan beberapa eksperimen pengekodan melalui pelayan yang berbeza. Dengan kawalan penuh ke atas pelayan, TensorFlow membolehkan pembangun bereksperimen dengan kod yang berlaku di rangkaian untuk sebarang operasi.

Semua ciri dan fungsi ini membantu anda memulakan TensorFlow dengan mudah.

Apache Mahout

Statistik pantas :

  • Dibangunkan Oleh: Yayasan Perisian Apache
  • Ditubuhkan Pada: April 2008
  • Ditulis Dalam: Java dan Scala
  • Keluaran Terkini: 0.14.0 / 6 Mac 2019
  • Platform: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Scala +
  • Senibina: Fleksibel untuk pembangunan merentas platform

Yayasan Perisian Apache bersama dengan sekumpulan pemaju mengekalkan Apache Mahout. Ini adalah kerangka pembelajaran mesin sumber terbuka yang membolehkan pembangun aplikasi web merancang aplikasi web yang besar. Aplikasi ini direka untuk membantu saintis data dan ahli statistik untuk melakukan pelbagai algoritma matematik.

Pembangun web profesional mengesyorkan kerangka ini pada tahun 2020 kerana ia meningkatkan prestasi aplikasi web dengan menggunakan kerangka aljabar linear yang diedarkan dengan R-Like Scala DSL yang ekspresif secara matematik untuk algoritma yang diedarkan. Ia juga menawarkan skalabilitas, kesederhanaan, dan kepantasan.

Mahout menggunakan perpustakaan Apache Hadoop untuk membina sistem pembelajaran mesin yang diawasi dan tidak diawasi berskala di awan. Pembangun boleh menggunakan Mahout untuk membuat enjin berdasarkan cadangan untuk melaksanakan fungsi seperti klasifikasi serta mengelompokkan dan melombong sejumlah besar data.

Apache Mahout mempunyai implementasi pengelompokan yang didukung oleh algoritma seperti K-Means, Canopy, Spectral, Dirichlet, Fuzzy K-Means, dan Streaming K-Means. Penggabungan dapat membantu pembangun untuk menemui dan menyusun elemen dalam kumpulan yang berbeza berdasarkan kesamaan antara item.

Inilah sebabnya mengapa aplikasi web berasaskan Mahout dapat mencirikan kumpulan pelanggan mereka berdasarkan corak pembelian, klasifikasi produk, dan pengelompokan item.

Perisian Kognitif Microsoft

Statistik pantas :

  • Dibangunkan Oleh: Penyelidikan Microsoft
  • Ditubuhkan Pada: 2016
  • Ditulis Dalam: C ++ dan Python
  • Siaran Terkini: 2.7.0 / 26 April 2019
  • Platform: Windows, Linux
  • Jenis Model: Menyokong DNN feed-forward, rangkaian saraf konvolusional dan berulang

Microsoft Cognitive Toolkit merupakan satu lagi rangka pembelajaran mendalam sumber terbuka. Anda boleh menambahkannya ke program web melalui API peringkat tinggi dan rendah untuk membina rangkaian neural. Ini menyampaikan pengetahuan ke program web melalui pengoptimum API dan menawarkan sejumlah komponen untuk mengukur prestasi rangkaian saraf.

Sekiranya anda ingin membuat aplikasi web yang dinamik, ini adalah kerangka pembelajaran mendalam yang sempurna. Berkat fungsi, skalabilitas, dan kepantasannya, anda dapat menjaga pengekodan beban. Aplikasi web berasaskan CNTK berkesan untuk pengecaman gambar, pengecaman suara, tulisan tangan.

Ia menyokong kedua-dua rangkaian saraf konvolusional (CNN) dan rangkaian saraf berulang (RNN / LSTM). CNTK adalah perpustakaan yang dapat diperluas dan anda juga dapat menggunakannya dalam program Python, C #, atau C ++, atau sebagai alat pembelajaran mesin melalui bahasa keterangan modelnya sendiri (BrainScript).

Selain itu, ia mempunyai sistem operasi 64-bit Linux atau Windows 64-bit yang boleh anda pasangkan dari pakej binari yang telah disusun sebelumnya, atau dari perpustakaan GitHub.

Sokongannya untuk format ONNX (Open Neural Network Exchange) sangat mempengaruhi proses pengembangan web dengan teknologi AI dan pembelajaran mesin. Ia menggunakan model AI dengan pelbagai kerangka kerja, alat, waktu berjalan, dan penyusun. Inilah sebabnya mengapa CNTK adalah salah satu kerangka pembelajaran mesin terbaik dalam bidang seperti pengecaman pertuturan, analisis ramalan, dan memahami set data tidak berstruktur yang besar.

Banyak syarikat teknologi besar menggunakan kerangka ini untuk pengembangan web mereka kerana kemampuannya di bidang ini.

Kafe2

Statistik pantas :

  • Dibangunkan Oleh: Pusat Penglihatan dan Pembelajaran Berkeley
  • Ditubuhkan Pada: 2017
  • Ditulis Dalam: C ++ dan Python
  • Siaran Terkini: 1.0 / 18 April 2017
  • Platform: Linux, macOS, Windows
  • Senibina: Ekspresif dan membenarkan inovasi dalam pembangunan web

Ini adalah kerangka pembelajaran mendalam yang sempurna bagi mereka yang berpendapat bahawa perkara besar terdapat dalam bungkusan kecil. Ya, jika anda mencari kerangka pembelajaran mendalam yang fleksibel, Caffe2 adalah perkara yang patut anda cari. Pembangun suka menggunakannya kerana fleksibel dan mudah mengembangkan kod.

Dengan bantuan kod yang boleh diperluas, ia meningkatkan prestasi aplikasi anda. Bahagian terbaik ialah pembangun hanya perlu mempunyai pengetahuan asas mengenai kod sumber C ++.

Ia menawarkan ikatan untuk Python dan MATLAB. Dan, kod aplikasi anda tidak akan rumit kerana menyokong kod dan model canggih. Ia mempunyai rangkaian Caffe2 Model Zoo yang telah dilatih untuk senario yang merangkumi pengembangan web dan eksperimen penyelidikan.

Salah satu kelebihan terbesarnya ialah kepantasannya - ia dapat memproses lebih dari 60 juta gambar setiap hari dengan satu GPU Nvidia K40.

Terdapat pelbagai syarikat yang menggunakan kerangka pembelajaran mendalam Caffe2 untuk membina aplikasi web dengan segmentasi gambar dan ciri klasifikasi. Caffe2 mampu memberikan proses pengembangan yang cepat dan cepat yang sangat mungkin disebabkan oleh rangkaian saraf yang konvolusional.

Juga jika anda menggunakan Caffe2 Model Zoo dengan satu set model yang telah dilatih, anda boleh memilih proses pengembangan tanpa kod yang lengkap.

Apache Singa

Statistik pantas :

  • Dibangunkan Oleh: Yayasan Perisian Apache
  • Ditubuhkan Pada: September 2015
  • Ditulis Dalam: C ++, Python, Java
  • Siaran Terkini: 3.0.0 / 20 April 2020
  • Platform: Linux, macOS, Windows
  • Senibina: Sistem logik untuk menyokong kerangka latihan yang diedarkan

Akhir sekali, Apache Singa adalah kerangka pembelajaran mendalam yang popular untuk pembangunan web. Ia cukup serba boleh dan pembangun dapat menggunakannya untuk membuat aplikasi web untuk pelbagai perniagaan. Ia menawarkan beberapa kelebihan, bukan hanya kepada pembangun aplikasi tetapi juga kepada pemilik aplikasi.

Apache Singa mempunyai banyak ciri termasuk seni bina fleksibel untuk latihan yang diedarkan, dan tiga komponen utama:

  • komponen Teras untuk pengurusan memori,
  • komponen IO untuk analisis data, dan
  • komponen Model untuk NLP dan pengecaman gambar.

Pada masa ini, pasukan Apache Singa sedang mengusahakan idea SINGA-lite dan Singa-Easy untuk menjadikan AI dan pembelajaran mendalam lebih mudah diakses dan mudah digunakan untuk pembangun.

Sejarah Bintang SINGA GitHub

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

- Apache SINGA (@ApacheSinga) 24 April 2019

Sekiranya anda mencari kerangka kerja yang sangat popular, selamat, cepat, dan fleksibel untuk membina model pembelajaran mendalam, Apache Singa adalah perkara yang perlu anda jalani pada tahun 2020.

Pada masa ini, sistem SINGA telah diterapkan pada aplikasi penjagaan kesihatan untuk menganalisis data rekod perubatan elektronik (EMR). Terdapat banyak lagi syarikat yang menggunakan Apache SINGA untuk membina aplikasi jenis data yang berguna.

Pada akhirnya

Anda mungkin pernah mendengar mengenai semua kerangka kerja AI dan pembelajaran mesin ini untuk pembangunan web. Sudah tentu ada kerangka lain di luar sana. Tetapi menurut analisis saya, 5 kerangka ini akan menjadi pemenang tahun ini.

Anda boleh menggunakan kerangka kerja ini untuk membina aplikasi web yang hebat dan menjangkau pengguna anda di seluruh dunia melalui aplikasi web anda. Ini akan membantu anda meningkatkan asas pelanggan anda, yang seterusnya membawa kepada kejayaan perniagaan anda.

Sekiranya anda memerlukan perkhidmatan seperti itu, dan tidak mempunyai sumber daya untuk menyediakannya sendiri, maka anda harus menyewa syarikat yang menawarkan perkhidmatan pengembangan web khusus mengikut keperluan anda.

Anda boleh menghubungi pasukan saya di Syncrasy Tech untuk maklumat lebih lanjut mengenai perkhidmatan pembangunan web yang didayakan AI. Atau hubungi kami di sini.

Sekiranya anda mempunyai pertanyaan, anda boleh menghubungi di sini di LinkedIn.

Terima kasih untuk membaca!