10 Alat Pengembangan AI Teratas yang Harus Anda Ketahui

Kecerdasan buatan tidak lagi menjadi kata kunci yang futuristik. Sekarang, ini adalah bagian penting dari inovasi di berbagai industri. Dari mengotomatiskan tugas duniawi hingga memungkinkan analitik prediktif, AI membentuk kembali bagaimana bisnis beroperasi. Namun, kekuatan kecerdasan buatan tidak terletak pada teori saja - itu adalah alat pengembangan dan kerangka kerja di balik layar yang menghidupkan aplikasi AI.

Apakah Anda seorang penggemar AI, ilmuwan data, atau bisnis yang ingin membangun solusi cerdas, mengetahui alat dan kerangka kerja kecerdasan buatan yang tepat sangat penting untuk kesuksesan. Dalam artikel ini, kami mengeksplorasi 10 alat pengembangan dan kerangka kerja AI teratas yang dapat mempercepat perjalanan layanan pengembangan AI Anda pada tahun 2024 dan seterusnya.

Alat dan kerangka kerja pengembangan AI teratas

1. Tensorflow

Terbaik untuk: Pembelajaran mendalam dan jaringan saraf

Dikembangkan oleh: Google Brain Team

TensorFlow adalah salah satu kerangka kerja pengembangan AI yang paling banyak digunakan dan serbaguna, ideal untuk membangun model pembelajaran yang mendalam dan jaringan saraf. Ini menangani berbagai tugas seperti pengenalan gambar, pemrosesan bicara, dan pemahaman bahasa alami.

Mengapa itu menonjol:

• Skalabilitas yang sangat baik untuk aplikasi tingkat produksi
• Ekosistem yang kuat (Tensorboard, Tensorflow Lite, dan TensorFlow.js)
• Komunitas dan dukungan perusahaan yang kuat

2. Pytorch

Terbaik untuk: Penelitian dan Prototipe Cepat

Dikembangkan oleh Facebook's AI Research Lab (Fair)

Pytorch sangat populer di komunitas penelitian karena grafik komputasi yang dinamis dan antarmuka pythonic. Berkat desain intuitif dan kemudahan debugging, Pytorch adalah pilihan ideal untuk pengembangan berulang.

Fitur Utama:

• Dukungan yang kuat untuk akselerasi GPU
• Dukungan asli untuk ONNX (Open Neural Network Exchange)
• Diadopsi secara luas di akademisi dan laboratorium penelitian

3. Scikit-learn

Terbaik untuk: Model Pembelajaran Mesin Klasik

Dikembangkan dalam: Python

Apakah Anda mencari alat AI terbaik untuk melakukan beberapa tugas seperti klasifikasi, regresi, dan pengelompokan? Scikit-Learn adalah pilihan yang tepat. Beberapa alat AI terbaik untuk pengembang dibangun di atas Scipy, Numpy, dan Matplotlib.

Kekuatan:

• Mudah diimplementasikan dan ditafsirkan
• Berbagai pilihan model ML standar
• Integrasi tanpa batas dengan perpustakaan Python lainnya

4. Keras

Terbaik untuk: pemula dan perkembangan pembelajaran yang dalam dan cepat

Terintegrasi dengan: TensorFlow

Keras adalah API jaringan saraf yang mudah digunakan yang berjalan di atas TensorFlow atau Pytorch, menyederhanakan pengembangan model pembelajaran mendalam. Alat pengembangan AI ini mengabstraksi kompleksitas membangun model pembelajaran mendalam yang memungkinkan eksperimen dan prototipe cepat.

Mengapa Menggunakan Keras:

• Sangat modular dan diperluas
• Mendukung beberapa backend (TensorFlow, CNTK, Theano)
• Kurva belajar yang lancar

5. Apache MXNET

Terbaik untuk: Pembelajaran mendalam yang dapat diskalakan di beberapa GPU

Didukung oleh: Amazon Web Services (AWS)

Apache MXNET - Kerangka Pengembangan AI paling populer - dikenal karena skalabilitas dan kinerja yang sangat baik. Ini mendukung banyak tumpukan teknologi seperti Python, R, Scala, dan Julia. Kerangka adopsi AI ini memungkinkan penyebaran model pembelajaran mendalam yang efisien pada skala.

Apa yang membuatnya unik:

• Model Pemrograman Hibrida (Imperative + Symbolic)
• Ringan dan dapat diskalakan
• Ideal untuk perangkat tepi dan aplikasi seluler

6. OpenCV

Terbaik untuk: Aplikasi Visi Komputer

Dukungan Bahasa: C ++, Python, Java, Matlab

Jika Anda memerlukan alat pengembangan perangkat lunak AI open-source untuk visi komputer real-time, OpenCV adalah pilihan yang tepat. Dari pengenalan wajah hingga pelacakan gerak, alat pelatihan model AI memiliki semua yang Anda butuhkan untuk membangun aplikasi pemrosesan gambar dan video.

Fitur Inti:

• Kemampuan pemrosesan gambar yang luas
• Dukungan Akselerasi GPU
• Mudah diintegrasikan dengan TensorFlow dan Pytorch

7. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Terbaik untuk: Pembelajaran mendalam yang dioptimalkan kinerja

Dikembangkan oleh: Microsoft

Microsoft Cognitive adalah toolkit pembelajaran mendalam yang dirancang untuk pelatihan model kinerja tinggi. Meskipun kurang populer daripada TensorFlow atau Pytorch, ini sangat dioptimalkan untuk kinerja dan digunakan dalam banyak produk Microsoft, seperti Skype dan Cortana.

Highlight:

• Pelatihan paralel di beberapa GPU
• Integrasi yang mulus dengan Microsoft Azure
• Definisi model tingkat tinggi melalui brainscript

8. H2O.AI

Terbaik untuk: Pembelajaran Mesin Otomatis (AUTOML) dan aplikasi bisnis

Digunakan oleh: Perusahaan di FinTech, perawatan kesehatan, asuransi

H2O.AI adalah platform pengembangan AI terbaik lainnya yang mendukung algoritma ML untuk membuat model prediktif. Ini menawarkan UI Web (aliran) yang mudah digunakan serta integrasi AI dalam bisnis dengan Python, R, dan Java.

Keuntungan:

• Algoritma yang cepat dan terukur
• Automl untuk non-programmer
• Bagus untuk ilmu data kelas perusahaan

9. RapidMiner

Terbaik untuk: Persiapan Data, Pemodelan ML, dan Kecerdasan Bisnis

Pengguna target: analis, ilmuwan data, dan pengguna bisnis

RapidMiner adalah salah satu alat pengembangan perangkat lunak AI paling kuat untuk merancang model ML dengan pengkodean minimal. Antarmuka drag-and-drop membuatnya dapat diakses oleh pengguna dengan pengetahuan pemrograman terbatas sambil tetap menawarkan kedalaman bagi para ilmuwan data yang berpengalaman.

Mengapa bisnis menyukainya:

• Platform all-in-one untuk ilmu data
• Opsi tanpa kode dan kode rendah
• Alat Visualisasi dan Pelaporan yang Kuat

10. IBM Watson

Terbaik untuk: Membangun Conversational AI dan Enterprise AI Solutions

Dikembangkan oleh: IBM

IBM Watson adalah serangkaian solusi API dan AI untuk bisnis yang memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikan fitur AI ke dalam aplikasi mereka, seperti NLP, pengenalan visual, dan pembelajaran mesin. Ini sangat kuat dalam membangun chatbots dan asisten virtual.

Fitur menonjol:

• Keamanan dan kepatuhan tingkat perusahaan
• Model khusus industri pra-terlatih
• Integrasi mulus dengan IBM Cloud

Pikiran terakhir

Memilih alat atau kerangka kerja pengembangan AI yang tepat tergantung pada tujuan proyek Anda, keahlian tim Anda, dan jenis aplikasi AI yang ingin Anda bangun. TensorFlow dan Pytorch mendominasi pembelajaran yang mendalam, sementara Scikit-Learn dan H2O.AI menawarkan jalur yang dapat diakses untuk ML tradisional. OpenCV dan IBM Watson adalah dua alat pengembangan perangkat lunak AI populer yang memberikan peluang untuk kasus penggunaan khusus dalam visi dan kecerdasan buatan percakapan.

Baik Anda melakukan prototipe atau meningkatkan solusi yang siap-produksi, alat AI berbasis cloud ini dapat membantu Anda membangun aplikasi AI yang cerdas, berkinerja tinggi, dan inovatif yang mendorong nilai bisnis nyata.

Apakah Anda berencana mengembangkan solusi AI khusus untuk bisnis Anda? Pertimbangkan bermitra dengan perusahaan pengembangan AI khusus yang berpengalaman yang dapat mengubah ide Anda menjadi kenyataan - cepat, aman, dan dapat diskalakan.