Программы искусственного интеллекта для компьютера
Материал подготовили эксперты компании Hey Machine Learning.
Машинное обучение и искусственный интеллект определённо являются технологическим прорывом. Приложения для подстановки лиц и их состаривания. Голосовые помощники, способные забронировать столик или заказать билет.
Решения, распознающие мерцательную аритмию и сердечный приступ. И это лишь то, что произошло буквально недавно. Популярность ИИ-технологий растёт, а значит, растёт и спрос на них. Это приводит к увеличению всего сообщества разработчиков и к появлению фреймворков ИИ, упрощающих обучение и работу.
Давайте разберёмся, что такое фреймворк. Фреймворк — это набор инструментов и стандартных реализаций для обеспечения более быстрой разработки какого-либо программного продукта. Его часто путают с библиотекой, которая же, в свою очередь, является набором стандартных реализаций, функций и структур данных, облегчающих решение какой-либо задачи.
Если перейти во вселенную метафор, то фреймворк — это как мастерская, в которой вы можете сесть и, например, собрать автомобиль или стул. Тогда с этой точки зрения библиотека — молоток.
Мы в Hey Machine Learning работаем с ИИ-фреймворками ежедневно, поэтому решили написать для вас статью о десяти самых известных из них. На основе собственного использования выделили их положительные и отрицательные стороны, а также добавили информацию о самом эффективном их применении. В первую часть обзора вошли Tensorflow, PyTorch, Keras, Darknet и XGBoost.
TensorFlow — это комплексная платформа для машинного обучения с открытым исходным кодом. Она была разработана командой Google Brain как продолжение закрытой системы машинного обучения DistBelief, однако в ноябре 2015 года компания передумала и открыла фреймворк для свободного доступа.
Как и большинство фреймворков глубокого обучения, TensorFlow имеет API на Python поверх механизма C и C ++, что ускоряет его работу.
TensorFlow имеет гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества. Это позволяет исследователям использовать самые современные МО-технологии, а разработчикам — создавать и развёртывать приложения на базе машинного обучения.
Платформа предоставляет интуитивно понятные высокоуровневые API-интерфейсы, например Keras, с быстрым выполнением, что обеспечивает немедленную итерацию модели и простую отладку. За счёт мультиплатформенности решение позволяет обучать и разворачивать модели в облаке и локально, независимо от используемого пользователем языка.
Если вам необходимо запустить модель машинного обучения на смартфоне или IoT-устройстве, то вам пригодится среда глубокого обучения с открытым исходным кодом TensorFlow Lite. Когда нужно создать и обучить МО-модель на JavaScript, а после развернуть её в браузере или на Node.js, то можно воспользоваться библиотекой TensorFlow.js.
Стоит отметить, что фреймворк постоянно развивается за счёт открытого исходного кода и огромного сообщества энтузиастов. Также за счёт его популярности есть множество уже решённых задач, что существенно упрощает жизнь новоиспечённым разработчикам.
Однако фреймворк не лишён недостатков. Компания Google известна своей любовью к созданию собственных стандартов, что коснулось и фреймворка. Например, если во время работы с TensorFlow в коде вылетает ошибка, то фреймворк не покажет пользователю конкретную строчку, спровоцировавшую её.
Почему так? Это связано с особенностью API TensorFlow, где все операции выполняются через класс tf.Session. В программировании есть две основные парадигмы — императивная и декларативная. В TensorFlow используется второй подход.
Рассмотрим очень грубый пример:
Если думаете, что c = 6, то спешу вас огорчить. На самом деле оно равно:
Это значит, что из-за декларативного подхода, вы не умножаете 2 * 3, а объявляете операцию, которая умножает 2 * 3.
Чтоб получить 6, необходимо выполнить операцию умножения чисел через сессию:
Теперь рассмотрим пример посложнее: сделаем вход не константным и будем использовать поэлементное умножение матриц.
Возьмём матрицы разных размеров, что должно привести к ошибке, потому что нельзя поэлементно умножить две матрицы разной формы.
Теперь даём на вход вектор из двух элементов и из трёх.
validArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [2] vs. [3] [[node mul_3 (defined at
Ничего непонятно, но очень интересно.
Всё потому, что ошибка — внутри сессии.
Конечно, есть способы обезопасить себя от подобного, однако, например, в PyTorch такое вообще не возможно.
Ещё одна проблема TensorFlow, которую следует выделить, — фреймворк всегда забирает всю видеопамять. Если вы хотите его ограничить, то необходимо создавать файл конфигурации и явно указывать, что можно брать. Также фреймворк можно ограничить напрямую, например, позволить взять не больше 50% видеопамяти.
Из-за подобного поведения с памятью могут возникнуть проблемы в работе. Предположим, что в одном проекте множество различных моделей, одни из которых написаны на PyTorch, а другие — на TensorFlow. Если изначально мы создадим TensorFlow-модель и не ограничим её, то она использует всю видеопамять при том, что ей необходимо всего 0,5 ГБ, и в итоге на PyTorch-модели попросту не хватит места.
- Отличный фреймворк для создания нейронных сетей, которые будут работать в продакшене.
- Берёт на себя оптимизацию ресурсов для вычислений.
- Огромное комьюнити.
- За счёт популярности выше вероятность, что проблему, подобную вашей, уже решили.
- Сложен в использовании и освоении.
- Недружелюбный.
- Необходимо постоянно контролировать используемую видеопамять.
- Имеет свои стандарты.
- Плохая документация.
- У вас всегда есть пять способов решить задачу, но три из них deprecated, один не работает, а тот, который работает, — не задокументирован.
Проекты, которые используют фреймворк TensorFlow:
-
— система распознавания речи. — модель, которая генерирует ограничительные рамки и маски сегментации для каждого объекта на изображении. — предобученная нейронная сеть, используемая для решения задач обработки естественного языка.
PyTorch — это среда машинного обучения на языке Python с открытым исходным кодом, обеспечивающая тензорные вычисления с GPU-ускорением. Она была разработана компанией Facebook и представлена в октябре 2016 года, а открыта для сторонних разработчиков — в январе 2017 года. Фреймворк подходит для быстрого прототипирования в исследованиях, а также для любителей и небольших проектов.
Фреймворк предлагает динамические графы вычислений, которые позволяют обрабатывать ввод и вывод переменной длины, что полезно, например, при работе с рекуррентными нейронными сетями. Если коротко, то за счёт этого инженеры и исследователи могут менять поведение сети «налету».
За счёт глубокой интеграции фреймворка с кодом C++ разработчики могут программировать на C и C++ с помощью API-расширения на основе FFI для Python.
В отличие от TensorFlow, PyTorch менее гибок в поддержке различных платформ. Также в нём нет родных инструментов для визуализации данных, но есть сторонний аналог, называемый tensorboardX.
Однако, снова же, в отличие от TensorFlow, если при работе с PyTorch вылетает ошибка, то это конкретная недоработка в коде и система выделит вам именно ту строчку, которая её спровоцировала.
Также при развёртке сетей на GPU PyTorch самостоятельно займёт только необходимую видеопамять.
- Имеет множество модульных элементов, которые легко комбинировать.
- Легко писать собственные типы слоев и работать на GPU.
- Имеет широкий выбор предварительно обученных моделей.
- Вам придётся самостоятельно писать тренировочный код.
- Плохая документация, то и дело будут попадаться функции и методы, документация которых существует исключительно на форумах сообщества и получена эмпирическим путём.
Проекты, которые используют фреймворк PyTorch:
-
— библиотека для обработки устной и письменной речи. — генеративная нейросеть для подмены деталей и свойств видеопотока. — алгоритм, который превращает пользовательские наброски в фотографии.
Keras — открытая среда глубокого обучения, написанная на Python. Она была разработана инженером из Google Франсуа Шолле и представлена в марте 2015 года.
Фреймворк нацелен на оперативную работу с нейросетями и является компактным, модульным и расширяемым. Подходит для небольших проектов, так как создать что-то масштабное на нём сложно и он явно будет проигрывать в производительности нейросетей тому же TensorFlow.
Keras работает поверх TensorFlow, CNTK и Theano и предоставляет интуитивно понятный API, который, по мнению наших инженеров, пока что является лучшим в своём роде.
Фреймворк содержит многочисленные реализации широко применяемых строительных блоков нейронных сетей, таких как слои, целевые и передаточные функции, оптимизаторы, а также множество инструментов для упрощения работы с изображениями и текстом.
Deeplearning4j использует Keras в качестве своего Python API и позволяет импортировать модели из Keras, а также через Keras из Theano и TensorFlow.
- Удобен в использовании.
- Лёгок в освоении.
- Быстроразвивающийся фреймворк.
- Хорошая документация.
- Встроен в TF.
Проекты, которые используют фреймворк Keras:
-
— модель, которая генерирует ограничительные рамки и маски сегментации для каждого объекта на изображении — алгоритм для распознавания лиц в режиме реального времени и классификации эмоций и пола. — нейронная сеть для обнаружения объектов в режиме реального времени.
Darknet — это фреймворк с открытым исходным кодом, написанный на языке C с использованием программно-аппаратной архитектуры параллельных вычислений CUDA. Он быстрый, лёгкий и удобный в использовании. Также Darknet поддерживает вычисления на базе CPU и GPU.
Обученные веса Darknet хранит в формате, который может быть распознан с помощью разных методов на различных платформах. Однако это может стать проблемой, если вы решите натренировать модель на одном сверхмощном оборудовании, а затем использовать её на другом.
Так как фреймворк написан на C и не имеет другого API, то в случае, когда требования платформы или собственные предпочтения заставят обратиться к другому языку программирования, вам придётся дополнительно заморочиться над его интеграцией. К тому же он распространяется только в формате исходного кода, и процесс компиляции на некоторых платформах может быть несколько проблематичным.
Фреймворк не рекомендуется использовать для сложных проектов, разве что вам необходимо создать сверхбыстрый детектор объектов.
- Кроме задач с обнаружением больше нигде не используется.
- Не рекомендуется для больших проектов.
- Плохая документация.
Проекты, которые используют фреймворк Darknet:
-
— нейронная сеть для обнаружения объектов в режиме реального времени. — компактная нейронная сеть для обнаружения объектов.
XGBoost — это фреймворк с открытым исходным кодом, который предлагает систему градиентного бустинга для C++, Java, Python, R, Julia. Он разработан для обеспечения высокой эффективности, гибкости и портативности.
Этот фреймворк относится не к глубокому обучению, как все вышепредставленные, а к классическому.
Изначально это был исследовательский проект Тяньцзи Чена и Карлоса Гестрина в составе Distributed [Deep] Machine Learning Community, но позже он был расширен и представлен публике на конференции SIGKDD в 2016 году, где произвёл фурор.
После своей презентации фреймворк лидировал в соревнованиях Kaggle и до сих пор остаётся фаворитом для решения большинства задач на платформе.
XGBoost фокусируется на скорости вычислений и производительности модели и подходит для решения задач регрессии, классификации и упорядочивания. Если данные можно представить в виде таблицы, то точность и производительность будут существенно выше, чем у DeepLearning-решений. Любимый инструмент Data Scientist-ов.
Фреймворк совместим с операционными системами Windows, Linux и OS X, а также поддерживает кластеры AWS, Azure и Yarn, хорошо работает с Flink, Spark.
- Очень быстрый и удобный инструмент для тренировки моделей типа «дерево решений».
- Точный.
- Отлично подходит для проверки гипотез.
Так всё же, какой фреймворк к какой задаче лучше всего применить?
TensorFlow хорош для продвинутых проектов, таких как создание многослойных нейронных сетей. Может использоваться для распознавания речи, лиц, объектов и изображений, а также для работы с текстом.
PyTorch подойдёт в случае, когда вам необходимо обучить модели быстро и эффективно. Удобный для быстрого прототипирования в исследованиях, а также для любителей и небольших проектов.
Keras подходит для быстрого прототипирования. Хорош в кейсах, связанных с переводом, распознаванием изображений и речи.
Darknet подходит для небольших проектов. Хорошо работает в задачах обнаружения.
XGBoost может использоваться для решения задач регрессии, классификации, упорядочивания и пользовательских задач на предсказание.
Мы надеемся, что наша статья о топ-10 фреймворках для искусственного интеллекта расскажет вам что-то новое и полезное, а также поможет подобрать наиболее подходящее решение для вашего проекта.
Поверхностно, keras это надстройка над tf. А не отдельный фреймворк. Это как jquery для js.
только js это не фреймворк
Полностью согласен. Тока хотел тоже самое написать:)
Теоретически вы правы, однако на практике дела обстоят немного иначе.
Термин «фреймворк» является достаточно расплывчатым и может означать много разных вещей в зависимости от контекста. Фреймворком может называться всё, что используется при разработке приложений: библиотека, набор из множества библиотек, набор сценариев или любое программное обеспечение, необходимое для создания приложения.
Например, в Mac OS X фреймворк - это просто библиотеки, упакованные в пакет.
Keras действительно является надстройкой и, кстати, не толькоTensorFlow, но и CNTK и Theano. Он может считаться фреймворком, так как используется для создания полноценных решений типа Mask R-CNN и face_classification.
Также, когда дело касается решения задач распознавания изображений и машинного перевода, Keras всегда рассматривают как альтернативу TensorFlow и PyTorch, так как он удобен в использовании, лёгок в освоении и имеет хорошую документацию.
Мы постоянно слышим о некоем мощном и прибыльном искусственном интеллекте. Столько побед приписывают самообучающимся алгоритмам, что уже и непонятно, где реально работающие инструменты, а где вымысел гуманитариев, правда?
🤷♂️ Когда-нибудь, вероятно, ИИ обеспечит всем нам светлое будущее, а пока это не более, чем набор продвинутого ПО.
Критерии отбора лучших программ искусственного интеллекта:
- распространённость
- простота внедрения
- эффективность в использовании
- перспектива дальнейшего развития
Основные функции такого ПО включают машинное обучение , распознавание речи и голоса, виртуальный помощник и так далее.
ИИ в сочетании с машинным обучением используется для предоставления пользователям необходимой эффективности и упрощения (в том числе удешевления) бизнес-процессов .
Примеры лучших программ для искусственного интеллекта
1. Google Cloud Machine Learning Engine
- Тип: машинное обучение
- Платформа: GCP Console
- Суперфича: тренировка алгоритмов на ваших данных с управлением
- Цена вопроса: $0,49 за час «обучения»
2. Azure Machine Learning Studio
- Тип: машинное обучение
- Платформа: браузерная
- Суперфича: модель внедряется в качестве удобного веб-сервиса
- Цена вопроса: бесплатно
3. TensorFlow
- Тип: машинное обучение
- Платформа: компьютеры, кластеры, Android/iOS, CPU/GPU/TPU
- Суперфича: широкий охват от новичков в ИТ до экспертов
- Цена вопроса: бесплатно
4. H2O AI
- Тип: машинное обучение
- Платформа: распределение в памяти, программирование R&Python
- Суперфича: имеется функциональность AutoML
- Цена вопроса: бесплатно
5. Cortana
- Тип: виртуальный ассистент
- Платформа: Windows, Android/iOS, Xbox OS
- Суперфича: управление «умным домом» и платформой
- Цена вопроса: бесплатно
6. IBM Watson
7. Salesforce Einstein
- Тип: CRM-система
- Платформа: облачная система
- Суперфича: автоматические управление данными и их подготовка
- Цена вопроса: индивидуальный прайс
8. Infosys Nia
- Тип: машинное обучение, чатбот
- Платформа: компьютеры на Windows/Mac, веб
- Суперфича: позволяет собирать данные и автоматизировать процессы
- Цена вопроса: индивидуальный прайс
9. Amazon Alexa
- Тип: виртуальный ассистент
- Платформа: Fire OS, Android/iOS
- Суперфича: управляет «умным домом»
- Цена вопроса: бесплатно в сервисах Amazon
10. Google Assistant
- Тип: виртуальный ассистент
- Платформа: Android/iOS, KaiOS
- Суперфича: двусторонний разговор с управлением сервисами
- Цена вопроса: бесплатно
Всё указанное — лучшее программное обеспечение для искусственного интеллекта. Софт уже доступен на рынке и готов к внедрению в вашей компании в Москве.
💡 Azure Machine Learning Studio и H2O будут наиболее простыми инструментами в бизнесе. Изучите свои возможности.
Виртуальный помощник Google Assistant доступен на русском языке , в отличие от Alexa и Cortana . Все они одинаково хорошо помогают в рутинных задачах и делах — присмотритесь к ним для автоматизации звонков , календаря и так далее.
Расскажите о своём опыте работы в ПО, где присутствуют алгоритмы искусственного интеллекта. Доверяете ли вы подобным решениям автоматизации или предпочли бы машинам живых сотрудников? Напишите в комментарии.
К 2019 году искусственные нейронные сети стали чем-то большим, чем просто забавная технология, о которой слышали только гики. Да, среди обычных людей мало кто понимает что из себя представляют нейросети и как они работают, но проверить действие подобных систем на практике может каждый – и для этого не нужно становиться сотрудником Google или Facebook. Сегодня в Интернете существуют десятки бесплатных проектов, иллюстрирующих те или иные возможности современных ИНС, о самых интересных из них мы и поговорим.
Из 2D в 3D
На этом сервисе вы сможете вдохнуть новую жизнь в свои старые фотографии, сделав их объемными. Весь процесс занимает меньше минуты, необходимо загрузить изображение и через несколько секунд получить 3D-модель, которую можно покрутить и рассмотреть во всех деталях. Впрочем, есть два нюанса — во-первых, фотография, должна быть портретной (для лучшего понимания требований на главной странице сайта представлены наиболее удачные образцы снимков, которые ранее загружали другие пользователи; во-вторых, детализация получаемой модельки зачастую оставляет желать лучшего, особенно, если фотография в низком разрешении. Однако авторы разрешают не только ознакомиться с результатом в окне браузера, но и скачать получившийся файл в формате obj к себе на компьютер, чтобы затем самостоятельно его доработать.
Нейминг брендов
Придумали крутую идею для стартапа, но не можете определиться с именем для будущей компании? Достаточно вбить несколько ключевых слов, задать длину названия в символах и готово! В общем, больше не нужно искать на фрилансе людей, которые будут решать такой личный вопрос, как наименование дела всей вашей жизни.
Выбор досуга
Пересмотрели все интересные вам фильмы, прочли все достойные книги и не знаете чем занять вечер? Система рекомендаций от специалиста по искусственному интеллекту Марека Грибни расскажет как увлекательно и с пользой провести свободное время. Для корректной работы сервиса вас сперва попросят указать ваши любимые произведения в кинематографе, литературе, музыке или живописи.
Рай для искусствоведа
Google специально для поклонников современного (и не только) искусства запустила проект Google Arts & Culture, в котором можно подобрать произведения по вашему вкусу как от малоизвестных, так и от малоизвестных авторов. Большая часть контента здесь на английском, но если вы не дружите с языками, можно воспользоваться встроенным переводчиком.
Озвучивание картинок
Японская студия Qosmo разработала очень необычную нейросеть Imaginary Soundscape, которая воспроизводит звук, соответствующий тому или иному изображению. В качестве источника информации вы можете указать ссылку на любую картинку в Интернете, загрузить свой файл либо выбрать случайную локацию на Google Maps.
Не умеешь рисовать – тогда тебе к нам!
Если вы пробовали использовать рукописный ввод на своем смартфоне, эта нейросеть покажется вам до боли знакомой: она превращает любые каракули в аккуратные 2D-рисунки.
Генерация людей
Thispersondoesnotexist – это один самых известных AI-проектов. Нейросеть, созданная сотрудником Uber Филиппом Ваном, выдает случайное изображение несуществующего человека при каждом обновлении страницы.
Генерация… котов
Тот же автор разработал аналогичный сайт, генерирующий изображения несуществующих котов.
Быстрое удаление фона
Часто ли вам приходится тратить драгоценное время на удаление бэкграунда с фотографий? Даже если регулярно такой необходимости не возникает, следует на всякий случай знать о возможности быстрого удаления фона с помощью удобного онлайн-инструмента.
Написать стихотворение
Компания ‘Яндекс’, известная своей любовью к запуску необычных русскоязычных сервисов, имеет в своем портфолио сайт, где искусственный интеллект составляет рандомные стихотворения из заголовков новостей и поисковых запросов.
Окрашивание черно-белых фотографий
Colorize – это также российская нейросеть, возвращающая цвета старым черно-белым снимкам. В бесплатной версии доступно 50 фотографий, если вам нужно больше, можете приобрести платный аккаунт с лимитом в десять тысяч изображений.
Апскейлинг фото
Чтение текста голосом знаменитостей
Благодаря высоким технологиям, сегодня у вас есть возможность озвучить любую фразу голосом самых известных в мире людей. Все просто: пишите текст и выбираете человека (среди последних — Дональд Трамп, Тейлор Свифт, Марк Цукерберг, Канье Уэст, Морган Фриман, Сэмюель Л Джексон и другие).
Описание фотографий
Музыкальная шкатулка
Напоследок расскажем о целой пачке нейросетей от Google, первая из них – Infinite Drum Machine. Открыв страницу приложения, вы увидите своеобразную карту, на которой находятся самые разнообразные звуки. С помощью круглых манипуляторов можно изменять сочетание элементов, если получившийся набор покажется вам бессмысленным, нажмите кнопку Play в нижней части экрана и звуковая картина сложится сама собой.
Птичий хор
Если предыдущий сервис может оказаться полезным для, например, диджеев или обычных музыкантов, то польза от управления голосами десятков тысяч певчих птиц довольно сомнительна. Кстати, коллекция звуков для Bird Sounds собиралась орнитологами со всего мира на протяжении нескольких десятилетий.
Виртуальный пианист
В A. I. Duet пользователю предлагается сыграть какую-нибудь мелодию на пианино, а искусственный интеллект попробует самостоятельно закончить композицию, подобрав наиболее логичное и гармоничное продолжение.
Распознавание рисунков
Объяснение логики машинного обучения
Проект Visualizing High-Dimensional Space (“Визуализация многомерного пространства”) создавался для того, чтобы объяснить простым людям и начинающим разработчикам, как работают нейросети. Когда ИИ, оперируя большими базами данных, получает информацию (например, вашу фотографию, введенную фразу или только что нарисованное изображение), он сравнивает входящие данные с теми, что у него уже есть. VHDS наглядно демонстрирует корреляцию одного лишь выбранного вами слова с миллионами аналогичных понятий.
На фоне постоянных новостей о прибыльном машинном обучении много ли реальных примеров искусственного интеллекта вы знаете?. Столько побед приписывают самообучающимся алгоритмам, что уже и непонятно, где реально работающие инструменты, а где вымысел гуманитариев. Мы решили немного приоткрыть завесу тайны.
Когда-нибудь, вероятно, ИИ обеспечит всем нам светлое будущее, а пока это не более, чем набор продвинутого ПО.
Критерии отбора лучших программ искусственного интеллекта
Основные функции такого ПО включают машинное обучение, распознавание речи и голоса, виртуальный помощник. Для определения лучших представителей ИИ был отобран ряд основных критериев.
- Распространённость.
- Простота внедрения.
- Эффективность в использовании.
- Перспектива дальнейшего развития.
ИИ в сочетании с машинным обучением используется для предоставления пользователям необходимой эффективности и упрощения (в том числе удешевления) бизнес-процессов.
Критерии отбора лучших программ искусственного интеллекта
Google Cloud Machine Learning Engine
Тип: машинное обучение
Платформа: GCP Console
Суперфича: тренировка алгоритмов на ваших данных с управлением
Цена вопроса: $0,49 за час «обучения»
Azure Machine Learning Studio
Тип: машинное обучение
Платформа: браузерная
Суперфича: модель внедряется в качестве удобного веб-сервиса
Цена вопроса: бесплатно
TensorFlow
Тип: машинное обучение
Платформа: компьютеры, кластеры, Android/iOS, CPU/GPU/TPU
Суперфича: широкий охват от новичков в ИТ до экспертов
Цена вопроса: бесплатно
H2O AI
Официальный сайт: h2o.ai
Тип: машинное обучение
Платформа: распределение в памяти, программирование R&Python
Суперфича: имеется функциональность AutoML
Цена вопроса: бесплатно
Cortana
Тип: виртуальный ассистент
Платформа: Windows, Android/iOS, Xbox OS
Суперфича: управление «умным домом» и платформой
Цена вопроса: бесплатно
IBM Watson
Salesforce Einstein
Тип: CRM-система
Платформа: облачная система
Суперфича: автоматические управление данными и их подготовка
Цена вопроса: индивидуальный прайс
Infosys Nia
Тип: машинное обучение, чатбот
Платформа: компьютеры на Windows/Mac, веб
Суперфича: позволяет собирать данные и автоматизировать процессы
Цена вопроса: индивидуальный прайс
Amazon Alexa
Тип: виртуальный ассистент
Платформа: Fire OS, Android/iOS
Суперфича: управляет «умным домом»
Цена вопроса: бесплатно в сервисах Amazon
Google Assistant
Тип: виртуальный ассистент
Платформа: Android/iOS, KaiOS
Суперфича: двусторонний разговор с управлением сервисами
Цена вопроса: бесплатно
Всё указанное — лучшее программное обеспечение для искусственного интеллекта. Софт уже доступен на рынке и готов к внедрению в вашей компании в Москве.
Azure Machine Learning Studio и H2O будут наиболее простыми инструментами в бизнесе. Изучите свои возможности.
Виртуальный помощник Google Assistant доступен на русском языке, в отличие от Alexa и Cortana. Все они одинаково хорошо помогают в рутинных задачах и делах — присмотритесь к ним для автоматизации звонков, календаря и так далее.
Компания ZEL-Услуги
Был ли у вас опыт работы в ПО, где присутствуют алгоритмы искусственного интеллекта? Доверяете ли вы подобным решениям автоматизации или предпочли бы машинам живых сотрудников? Мы с удовольствием подскажем и поможем с выбором программных решений для предпринимателей и руководителей производств.
Искусственный интеллект начал проникать в бизнес-программное обеспечение довольно давно, и он, несомненно, продолжит этот путь в будущем. Интеллектуальные приложения включают алгоритмы машинного и глубокого обучения в свои повседневные функции, чтобы лучше автоматизировать задачи для пользователей.
Автоматизация процессов позволила сэкономить время и энергию пользователя, облегчая работу и способствуя повышению эффективности и производительности.
Мы выбрали пять лучших программ для искусственного интеллекта для ПК, и мы предложим вам взглянуть на их основные функции и возможности, чтобы помочь вам принять более обоснованное решение.
Лучшие инструменты ПК AI, которые вы можете использовать в 2018 году
Braina Virtual Assistant
Braina - это программное обеспечение искусственного интеллекта, способное выполнять множество задач. Это также невероятный виртуальный помощник, который может помочь вам выполнять различные операции быстрее и проще.
Braina, он же Brain Artificial - это программное обеспечение для интерфейса на человеческом языке, автоматизации и распознавания голоса, которое безупречно работает на компьютерах под управлением Windows. Это программное обеспечение позволяет вам взаимодействовать с вашим компьютером с помощью голосовых команд. Вы также сможете конвертировать речь в текст на более чем 100 языках.
Взгляните на более интересные функции и возможности, которые входят в это замечательное программное обеспечение:
- Braina позволяет вам полностью контролировать свой компьютер с помощью команд на естественном языке, и это определенно облегчит жизнь.
- В отличие от Siri или Cortana, Braina - это мощное программное обеспечение для личной и офисной работы, которое больше, чем чат-бот.
- Приоритетом программного обеспечения является расширенная функциональность и помощь пользователям в выполнении их задач.
- Если вы введете или произнесете свою команду, программа полностью поймет ваше желание.
- Используя приложения Braina, вы также получите возможность взаимодействовать с вашим ПК из любой точки вашего дома через сеть Wi-Fi.
- Программное обеспечение поставляется с фантастическими функциями распознавания речи, которые преобразуют ваш голос в текст на любом сайте.
- Брэйна также фантастический математик, и он ответит на любую проблему, которую вам нужно решить.
- Это программное обеспечение может легко открывать файлы, программы, веб-сайты, папки и многое другое.
- Другие полезные функции, которые включены в это замечательное программное обеспечение AI, - это возможность создавать настраиваемые голосовые команды, ответы, заметки, устанавливать сигналы тревоги и напоминания, запускать действия при запуске компьютера и многое другое.
Чтобы узнать все о расширенном наборе функций этого программного обеспечения, мы рекомендуем вам посетить официальный сайт Braina и посмотреть там. Вы также сможете загрузить это классное программное обеспечение для искусственного интеллекта, которое может стать вашим идеальным помощником.
- ТАКЖЕ ЧИТАЙТЕ: программное обеспечение для изучения языка с распознаванием речи
H2O.ai
H2O.ai удалось сделать что-то великое в этом году. Программное обеспечение было названо лидером среди 16 поставщиков, включенных в Магический Квадрант Gartner 2018 для Платформ Науки Данных и Машинного Обучения, и это отлично. H2O.ai - это удивительная платформа ИИ для предприятий, которая обладает множеством чрезвычайно полезных функций и возможностей.
Взгляните на некоторые из лучших ниже:
- Используя H2O.ai, вы сможете создавать и обучать модели машинного обучения в различных средах.
- Эта платформа может работать с продуктами данных и легко разрабатывать и развертывать приложения AI, поэтому она идеально подходит для инженеров.
- Руководители могут анализировать наборы данных и извлекать информацию, а также решать различные бизнес-проблемы.
- ИИ обладает прекрасной способностью сделать машинное обучение доступным, не обладая обширными знаниями и опытом в развертывании или настройке моделей машинного обучения.
- Эта платформа позволяет сделать машину ИИ для критически важных продуктов данных для самых влиятельных и наиболее уважаемых компаний во всем мире.
H2O.ai, без сомнения, является программным обеспечением для искусственного интеллекта, которое стоит попробовать из-за его действительно фантастического набора функций и возможностей.
Мы советуем вам зайти на его официальный сайт и узнать более подробную информацию о H2O.ai. Вы можете загрузить программное обеспечение на свой компьютер под управлением Windows, так что не теряйте больше времени и попробуйте.
- ТАКЖЕ ЧИТАЙТЕ: Лучшие антивирусные программы искусственного интеллекта для Windows 10
Inbenta
Inbenta - это диалоговая платформа, которая способна обеспечить невероятные и реальные результаты. Программное обеспечение имеет лучшие в отрасли показатели самообслуживания более 90%. Искусственный интеллект и латеральная обработка языка нацелены на постоянное повышение уровня удовлетворенности клиентов. Каждый бренд очень много значит для своих клиентов, и лучшее программное обеспечение для искусственного интеллекта хорошо знает об этом и действует как следствие.
Проверьте ключевые функции, которые включены в Inbenta:
- Это программное обеспечение включает в себя множество инструментов, и одним из самых интересных является InbentaBot - ваш круглосуточный клиентский агент, который доступен, даже если ваша группа поддержки не работает.
- Чат-боты развиваются все больше и больше с каждым человеческим взаимодействием, и они способны понимать контекст, лежащий в основе каждого из слов, которые пользователи говорят на более чем 25 языках.
- Мощная поисковая технология, используемая Inbenta, способна читать между строк, чтобы понять, что клиенты пишут и что они на самом деле значат.
- Inbenta может похвастаться хорошими навыками общения, а ее ИИ становится все более личным с пользователями, понимая их индивидуальность, эмоции и тон.
- Используя Inbenta, вы получите возможность насладиться потрясающей производительностью и плавной интеграцией.
- Мощные алгоритмы могут научить ИИ получать информацию из всех разговоров с клиентами, чтобы постоянно оптимизировать работу пользователей.
Вы получите ваше будущее решение развернуто быстрее и лучше по сравнению с другими конкурентами на рынке с меньшими затратами рабочего времени, но больше обучения и поддержки.
Вы можете проверить больше информации об Inbenta и ее инструментах, перейдя на ее официальный сайт.
- ТАКЖЕ ПРОЧИТАЙТЕ: 5 лучших программ для ПК, которые могут общаться с вами [Список 2018]
NVIVO
NVIVO - еще одно отличное программное обеспечение для искусственного интеллекта, которое нацелено на качественный анализ данных. Работаете ли вы в команде или индивидуально, новички в исследованиях или многолетний опыт работы, вы обязательно найдете вариант NVIVO, который также будет соответствовать вашим потребностям и навыкам.
Взгляните на основные функции и возможности, которые NVIVO предлагает своим пользователям:
- Вы сможете организовать и хранить всю информацию в одном месте.
- Вы можете задавать вопросы о данных, которые невозможно сделать вручную, и вы можете найти данные на основе фактических данных быстрее и проще.
- Разумные идеи всегда помогут вам принять правильные решения.
- Используя инструменты NVIVO, вы можете прийти к обоснованным и оправданным выводам, и у вас будет возможность добиться эффективных результатов и общих положительных изменений.
- Пакет NVIVO включает в себя две опции для ПК под управлением Windows: NVIVO 11 Pro для Windows и NVIVO 11 Plus для Windows.
- Эти два варианта включают расширенные типы данных и сложный анализ, позволяющий быстрее находить данные.
Лучше всего зайти на официальный сайт NVIVO и проверить эти два пакета для компьютеров под управлением Windows, чтобы точно увидеть, что они могут предложить. Это программное обеспечение ИИ, безусловно, является одним из лучших, которые вы сейчас найдете на рынке.
- ТАКЖЕ ПРОЧИТАЙТЕ: 5 лучших зашифрованных почтовых программ для защиты ваших данных [2018 Список]
Apache PredictionIO
Apache PredictionIO немного отличается от другого программного обеспечения, представленного выше, потому что это сервер машинного обучения с открытым исходным кодом, но это не означает, что упоминать его не стоит. Он построен на основе удивительного стека с открытым исходным кодом, предназначенного для разработчиков и специалистов по обработке данных, для создания самых предсказательных движков для задач машинного обучения.
Проверьте, что именно вы можете сделать, используя Apache PredictionIO:
- Вы сможете быстро создать и развернуть движок в виде веб-службы с различными настраиваемыми шаблонами.
- Вы получите возможность отвечать на запросы в режиме реального времени.
- Сервис позволяет систематически оценивать и настраивать больше вариантов двигателей.
- Вы также сможете унифицировать данные с большего количества платформ в режиме реального времени для прогнозной аналитики.
- Вы можете ускорить моделирование машинного обучения с помощью процессов и готовых мер оценки.
Apache PredictionIO может быть установлен на ваш компьютер под управлением Windows как полный стек машинного обучения. Это упростит и ускорит управление масштабируемой инфраструктурой машинного обучения. Это, очевидно, больше подходит для опытных пользователей и разработчиков, но это, без сомнения, один из самых сложных серверов машинного обучения в наши дни.
Вы можете узнать более подробную информацию о Apache PredictionIO, перейдя на его официальный сайт.
Это наши пять лучших оценок для лучшего программного обеспечения для искусственного интеллекта, созданного для ПК под управлением Windows, и все они оснащены невероятно сложными и уникальными функциями и возможностями.
Прежде чем принять окончательное решение, мы рекомендуем вам посетить официальные сайты этих инструментов, чтобы узнать о них как можно больше. Таким образом, вы примете обоснованное решение на основе ваших потребностей и навыков, связанных с ИИ.
Читайте также: