Τα καλύτερα πλαίσια AI & Machine Learning για μάθηση για ανάπτυξη ιστοσελίδων

Σε αυτόν τον εξαιρετικά ανταγωνιστικό χώρο τεχνολογίας, οι εταιρείες ψάχνουν πάντα να κερδίσουν τους ανταγωνιστές τους μέσω του καλύτερου σχεδιασμού και ανάπτυξης ιστοσελίδων.

Αλλά όταν δημιουργείτε μια σύγχρονη επιχειρηματική εφαρμογή, πρέπει να διατηρήσετε τον ανταγωνισμό στην αγορά και τις τάσεις της ψηφιακής εμπειρίας σε προοπτική για μια εκσυγχρονισμένη και εμπορεύσιμη εφαρμογή για την επιχείρησή σας.

Αλλά πριν το κάνετε αυτό, θα σας δώσω κάποιες πληροφορίες σχετικά με το ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στην ανάπτυξη ιστού. Στη συνέχεια, θα δούμε μερικά από τα πιο δημοφιλή πλαίσια AI και μηχανικής μάθησης για τη δημιουργία εφαρμογών ιστού το 2020.

Ας καταλάβουμε λοιπόν τον ρόλο της AI και της μηχανικής μάθησης στην ανάπτυξη ιστού

Η συνάφεια της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης στην ανάπτυξη Ιστού

Η Τεχνητή Νοημοσύνη και η Μηχανική Μάθηση είναι δημοφιλείς τεχνολογίες που επιτρέπουν στις διαδικτυακές εφαρμογές να μαθαίνουν και να τηρούν από τις προτιμήσεις και τις συνήθειες ενός χρήστη.

Οι ιστότοποι με δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης βρίσκονται σε τάση παντού. Ένας λόγος είναι ότι το AI χρησιμοποιεί γενετικούς αλγόριθμους και νευρωνικά δίκτυα για να δημιουργήσει τεχνητή νοημοσύνη σε εφαρμογές ιστού από το μηδέν. Και αυτό είναι πλέον εύκολο να εφαρμοστεί στις περισσότερες εταιρείες.

Γιατί να ενσωματώσετε την Τεχνητή Νοημοσύνη και τη Μηχανική Μάθηση στη Διαδικασία Ανάπτυξης Ιστού;

Ευχαριστούν την ομάδα υποστήριξης πελατών σας

Τρέχουσα κατάσταση του #VirtualAssistant #ChatBot TY @NDIS μέσω @enricomolinari #FacialRecognition #AI ​​#ML #retailtech #fintech #ML # UI @ antgrasso @evankirstel @pierrepinna @helene_wpli @terence_mills @Andi_staub twitter.com/PCYqOGKxPC

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

Η δημιουργία ενός AI chatbot στον ιστότοπό σας μπορεί να βελτιώσει ολόκληρη την εμπειρία υποστήριξης πελατών και μπορεί να σας βοηθήσει να παρέχετε στους χρήστες σας πολύ καλύτερη βοήθεια.

Επικοινωνεί φυσικά, κατανοεί τα συναισθήματά σας και μπορεί να απαντήσει στις πιο περίπλοκες ερωτήσεις, ακόμη και αν οι ερωτήσεις δεν είναι συνδεδεμένες με το προϊόν, την υπηρεσία ή τον κλάδο σας. Έτσι, εάν θέλετε να αναπτύξετε την επιχείρησή σας και να οδηγήσετε την επιχείρησή σας στο επόμενο επίπεδο, μην διστάσετε να εφαρμόσετε μια συνομιλία AI.

Παραδείγματα Chatbots που είναι διαθέσιμα στον Ιστό:

Capital One's "Eno": Το Capital One είναι ένας τραπεζικός οργανισμός που προσφέρει χρηματοοικονομικά προϊόντα και έρευνες. Χρησιμοποιούν το Eno, ένα chatbot για να βοηθήσουν τους πελάτες να διαχειριστούν τα ερωτήματά τους που σχετίζονται με τις συναλλαγές τους, τα υπόλοιπα λογαριασμών και να αναλύσουν τις συνήθειες δαπανών τους.

Εικονικός ιατρικός βοηθός MedWhat:Με την υποστήριξη της μηχανικής μάθησης, το chatbot του MedWhat παρέχει γρήγορες απαντήσεις σε ερωτήσεις που βασίζονται σε συμπεριφορές που μαθαίνει αλληλεπιδρώντας με χρήστες. Αυτό το chatbot διευκολύνει τόσο τους ασθενείς όσο και τους γιατρούς να συζητήσουν και να διαγνώσουν θέματα υγείας με ταχύτερο, ευκολότερο και πιο διαφανή τρόπο.

Domino's "Dom" : Αυτό είναι το διαδραστικό Pizza Bot που σας επιτρέπει να παραγγείλετε φαγητό από τον ιστότοπο του Domino. Το chatbot του Domino προσφέρει ένα πλήρες μενού πίτσας, παρακολουθεί τις παραδόσεις και μπορεί επίσης να παρακολουθεί τις προηγούμενες παραγγελίες σας και να τις εξετάσει για παραγγελία.

Βοηθούν στη Μεγιστοποίηση της Εμπειρίας Χρήστη (UX)

Το AI και η μηχανική μάθηση σας βοηθούν να κατανοήσετε τις προτιμήσεις του πελάτη σας. Ένας ιστότοπος με λειτουργίες AI και ML σάς βοηθά να αναλύσετε τις προτιμήσεις των πελατών σας, το ιστορικό αναζήτησης και ακόμη και την τοποθεσία. Με αυτόν τον τρόπο θα μπορείτε να σχεδιάσετε και να βελτιώσετε τον ιστότοπό σας σύμφωνα με τις ανάγκες των πελατών σας. Μπορείτε επίσης να τους δώσετε μια καλύτερη εμπειρία πελάτη ενημερώνοντας το περιβάλλον χρήστη σας ανάλογα.

Η εφαρμογή λύσεων τεχνητής νοημοσύνης στο ηλεκτρονικό σας κατάστημα θα βοηθήσει τους πελάτες σας να αποκτήσουν μια πιο εξατομικευμένη εμπειρία αγορών, σαν να έχουν δημιουργηθεί όλα ακριβώς για αυτούς. Η AI και η μηχανική μάθηση δημιουργούν μια πραγματική ατμόσφαιρα στον ιστότοπό σας που παρακινεί τους πελάτες να κάνουν μια αγορά.

Πάρτε το Amazon.com ως παράδειγμα - είναι μία από τις μεγαλύτερες διαδικτυακές πύλες αγορών και χρησιμοποιεί AI και ML για προτάσεις προϊόντων. Βοηθά επίσης την εταιρεία να εντοπίσει τις προτιμήσεις των χρηστών και όλα αυτά βασίζονται σε δεδομένα που παρακολουθούνται προηγουμένως από τη λύση AI της Amazon.

Παρέχουν γρήγορη πρόσβαση σε πληροφορίες

Οι ιδιοκτήτες επιχειρήσεων θέλουν να προσθέσουν λειτουργίες αναζήτησης με βάση τη φωνή στους ιστότοπούς τους, καθώς γίνεται όλο και πιο δημοφιλής. Εφαρμογές όπως ο Βοηθός Google, το Siri και η Cortana που υποστηρίζουν λειτουργίες φωνητικής αναζήτησης παρέχουν στους χρήστες γρήγορη πρόσβαση σε πληροφορίες.

Ας υποθέσουμε ότι είστε διαδικτυακός έμπορος ενδυμάτων. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε συστήματα αναζήτησης βάσει φωνής για να βοηθήσετε τους πελάτες σας να βρουν τους τύπους ενδυμάτων που θέλουν με πλήρεις πληροφορίες προϊόντος, όπως τιμή του αντικειμένου, τύπος υφάσματος, μέγεθος, χρώμα και μήκος.

Βελτιώνουν τη στρατηγική μάρκετινγκ σας

Τεχνολογία Τεχνητής Νοημοσύνης και Μηχανικής Μάθησης έχουν χρησιμοποιηθεί από ομάδες μάρκετινγκ για τη λήψη σημαντικών αποφάσεων μάρκετινγκ και προβλέψεων αγοράς βάσει των απαιτήσεων.

Η τεχνολογία λειτουργεί αναλύοντας τη συμπεριφορά ενός χρήστη, ανακαλύπτοντας τον τύπο προϊόντων που ένας χρήστης αρέσει και άλλες προτιμήσεις. Αυτά τα δεδομένα θα βοηθήσουν τις ομάδες μάρκετινγκ να αποφασίσουν ποιες αλλαγές πρέπει να γίνουν προκειμένου να αυξηθούν οι πωλήσεις και να βελτιωθεί το ποσοστό μετατροπών.

Οι δυνατότητες της AI και της μηχανικής μάθησης στην ανάπτυξη ιστού δεν έχουν ξεφύγει από την προσοχή κορυφαίων εταιρειών όπως η Google, το Facebook, η IBM και η Microsoft Launch.

Έχουν βγει όλα με κιτ εργαλείων AI και API για την προβολή γνώσεων φυσικής γλώσσας και μηχανικών εκμάθησης σε σύγχρονες εφαρμογές ιστού.

Η εκμάθηση ενσωμάτωσης και εφαρμογής τεχνολογίας AI στον ιστότοπό σας είναι σίγουρα εφικτή.

Κορυφαία Πλαίσια AI και Μηχανικής Εκμάθησης για την ανάπτυξη Ιστού

Αλλά η κατώτατη γραμμή καταλήγει στο πόσο αποτελεσματικά οι επιχειρηματικοί ηγέτες εφαρμόζουν το AI στις διαδικασίες ανάπτυξης ιστοσελίδων τους.

Για να σας βοηθήσουμε, εδώ είναι πέντε καινοτόμα πλαίσια τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης για ανάπτυξη ιστού για να παρακολουθείτε το 2020 και μετά.

TensorFlow

Γρήγορα στατιστικά :

  • Αναπτύχθηκε από: Google Brain Team
  • Ιδρύθηκε το: Νοέμβριος 2015
  • Γράφτηκε σε: C ++, Python και CUDA
  • Πλατφόρμες: Linux, macOS, Microsoft Windows, Android, JavaScript
  • Τελευταία κυκλοφορία: 2.1.0 / 8 Ιανουαρίου 2020
  • Αρχιτεκτονική: Ευέλικτη για ανάπτυξη μεταξύ πλατφορμών

Από την εισαγωγή του το 2015, το TensorFlow υπήρξε ένα αγαπημένο πλαίσιο μηχανικής εκμάθησης μεταξύ των προγραμματιστών ιστού. Αυτό συμβαίνει επειδή η Ομάδα του εγκεφάλου Google, ο δημιουργός του πλαισίου, το έχει δημιουργήσει με τέτοιο τρόπο ώστε να επιτρέπει στους προγραμματιστές να χρησιμοποιούν μηχανική εκμάθηση σε JavaScript ή στον κόμβο για αριθμητικό υπολογισμό ταυτόχρονα.

Βοηθά επίσης τις ομάδες να δημιουργήσουν διαδικτυακές εφαρμογές χρησιμοποιώντας μοντέλα μηχανικής μάθησης με JavaScript και τις ενότητες που είναι υπεύθυνες για την αναγνώριση διαφορετικών βασικών λειτουργιών αλληλεπιδράσεων και αντικειμένων πραγματικού κόσμου.

Φέρνει τα χαρακτηριστικά της τεχνολογίας AI και της μηχανικής μάθησης στο προσκήνιο, έτσι ώστε οι χρήστες να μπορούν να έχουν εμπειρίες σε πραγματικό χρόνο από τον πραγματικό κόσμο από ένα πρόγραμμα περιήγησης ιστού.

Οι επιχειρήσεις όλων των μεγεθών χρησιμοποιούν το πλαίσιο μηχανικής εκμάθησης Tensorflow για να μεταμορφώσουν τη διαδικασία ανάπτυξης ιστού, έτσι ώστε οι τελικοί χρήστες να μπορούν να αξιοποιήσουν τα οφέλη της μηχανικής μάθησης και της προγνωστικής ανάλυσης AI.

Η δημιουργία μοντέλων επηρεάζει σημαντικά τη διαδικασία ανάπτυξης του διαδικτύου. Και το TensorFlow χρησιμοποιεί πολλές αφαιρέσεις και ισχυρές βιβλιοθήκες για να διαμορφώσει και να εκπαιδεύσει μοντέλα για τη δημιουργία σύνθετων τεχνολογιών.

Το αποτέλεσμα είναι κώδικας με κάποια λειτουργικότητα υψηλότερης τάξης, καθώς και κώδικας που είναι ευκολότερος για ανάγνωση, εγγραφή, εντοπισμό σφαλμάτων και εργασία. Το TensorFlow χρησιμοποιεί το API Keras υψηλού επιπέδου που όχι μόνο καθιστά τον κώδικα καθαρότερο, αλλά μπορεί επίσης να μειώσει το μήκος του κώδικα για τη δημιουργία των μοντέλων.

Μετά τη δημιουργία μοντέλων, μπορείτε να εφαρμόσετε κατανεμημένες μεθόδους στο TensorFlow για να μειώσετε τον χρόνο εκπαίδευσης των μοντέλων νευρωνικών δικτύων σε διαφορετικούς διακομιστές. Η ιδέα είναι ότι μπορείτε να εκτελέσετε πολλά πειράματα κωδικοποίησης σε διαφορετικούς διακομιστές. Με πλήρη έλεγχο των διακομιστών, το TensorFlow επιτρέπει στους προγραμματιστές να πειραματιστούν με κώδικα που εμφανίζεται στο δίκτυο για οποιαδήποτε λειτουργία.

Όλες αυτές οι λειτουργίες και λειτουργίες σάς βοηθούν να ξεκινήσετε εύκολα με το TensorFlow.

Apache Mahout

Γρήγορα στατιστικά :

  • Αναπτύχθηκε από: Apache Software Foundation
  • Ιδρύθηκε το: Απρίλιος 2008
  • Γραπτή: Java και Scala
  • Τελευταία κυκλοφορία: 0.14.0 / 6 Μαρτίου 2019
  • Πλατφόρμες: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Scala +
  • Αρχιτεκτονική: Ευέλικτη για ανάπτυξη μεταξύ πλατφορμών

Το Ίδρυμα Λογισμικού Apache μαζί με μια ομάδα προγραμματιστών διατηρεί το Apache Mahout. Είναι ένα πλαίσιο μηχανικής εκμάθησης ανοιχτού κώδικα που επιτρέπει στους προγραμματιστές εφαρμογών ιστού να σχεδιάζουν τεράστιες εφαρμογές ιστού. Αυτές οι εφαρμογές έχουν σχεδιαστεί για να βοηθούν τους επιστήμονες δεδομένων και τους στατιστικούς να εκτελούν διάφορους μαθηματικούς αλγόριθμους.

Οι επαγγελματίες προγραμματιστές ιστού προτείνουν αυτό το πλαίσιο το 2020, επειδή βελτιώνει την απόδοση των εφαρμογών ιστού χρησιμοποιώντας κατανεμημένα γραμμικά άλγεβρα πλαίσια με μαθηματικά εκφραστικό R-Like Scala DSL για κατανεμημένους αλγόριθμους. Προσφέρει επίσης επεκτασιμότητα, απλότητα και ταχύτητα.

Ο Mahout χρησιμοποιεί τη βιβλιοθήκη Apache Hadoop για να δημιουργήσει κλιμακούμενα εποπτευόμενα και μη εποπτευόμενα συστήματα μηχανικής μάθησης στο cloud. Οι προγραμματιστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν το Mahout για τη δημιουργία κινητήρων βάσει προτάσεων για την εκτέλεση λειτουργιών όπως η ταξινόμηση, καθώς και η ομαδοποίηση και η εξόρυξη μεγάλων όγκων δεδομένων.

Το Apache Mahout έχει τις υλοποιήσεις συμπλέγματος που υποστηρίζονται από αλγόριθμους όπως K-Means, Canopy, Spectral, Dirichlet, Fuzzy K-Means και Streaming K-Means. Η ομαδοποίηση μπορεί να βοηθήσει τους προγραμματιστές να ανακαλύψουν και να οργανώσουν στοιχεία σε διαφορετικές ομάδες με βάση την ομοιότητα μεταξύ των αντικειμένων.

Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο οι εφαρμογές Ιστού με βάση το Mahout μπορούν να χαρακτηρίσουν τις ομάδες πελατών τους βάσει προτύπων αγορών, ταξινομήσεων προϊόντων και ομαδοποίησης αντικειμένων.

Microsoft Cognitive Toolkit

Γρήγορα στατιστικά :

  • Αναπτύχθηκε από: Microsoft Research
  • Ιδρύθηκε το: 2016
  • Γράφτηκε σε: C ++ και Python
  • Τελευταία κυκλοφορία: 2.7.0 / 26 Απριλίου 2019
  • Πλατφόρμες: Windows, Linux
  • Τύποι μοντέλων: Υποστήριξη τροφοδοτικών DNN, συνελικτικών και επαναλαμβανόμενων νευρωνικών δικτύων

Το Microsoft Cognitive Toolkit είναι ένα ακόμη πλαίσιο βαθιάς μάθησης ανοιχτού κώδικα. Μπορείτε να το προσθέσετε σε προγράμματα ιστού μέσω API υψηλού επιπέδου και χαμηλού επιπέδου για τη δημιουργία νευρωνικών δικτύων. Μεταβιβάζει γνώσεις σε προγράμματα ιστού μέσω βελτιστοποιητών API και προσφέρει μια σειρά από στοιχεία για τη μέτρηση της απόδοσης των νευρωνικών δικτύων.

Εάν θέλετε να δημιουργήσετε δυναμικές εφαρμογές Ιστού, είναι ένα τέλειο πλαίσιο βαθιάς μάθησης. Χάρη στη λειτουργικότητα, την επεκτασιμότητα και την ταχύτητα, μπορείτε να διατηρήσετε την κωδικοποίηση της αδυναμίας. Οι διαδικτυακές εφαρμογές CNTK είναι αποτελεσματικές για αναγνώριση εικόνας, αναγνώριση φωνής, χειρόγραφο.

Υποστηρίζει τόσο συνελικτικά νευρικά δίκτυα (CNNs) όσο και επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNNs / LSTMs). Το CNTK είναι μια επεκτάσιμη βιβλιοθήκη και μπορείτε επίσης να το χρησιμοποιήσετε στα προγράμματα Python, C # ή C ++ ή ως εργαλείο μηχανικής εκμάθησης μέσω της δικής του γλώσσας περιγραφής μοντέλου (BrainScript).

Επιπλέον, διαθέτει λειτουργικά συστήματα Windows 64-bit ή 64-bit που μπορείτε να εγκαταστήσετε από τα προ-μεταγλωττισμένα δυαδικά πακέτα ή από τη βιβλιοθήκη GitHub.

Η υποστήριξή του για τη μορφή ONNX (Open Neural Network Exchange) επηρεάζει σε μεγάλο βαθμό τη διαδικασία ανάπτυξης ιστού με τεχνολογία AI και μηχανικής μάθησης. Χρησιμοποιεί μοντέλα AI με μια ποικιλία πλαισίων, εργαλείων, χρόνου εκτέλεσης και μεταγλωττιστών. Γι 'αυτό το CNTK είναι ένα από τα καλύτερα πλαίσια μηχανικής εκμάθησης σε τομείς όπως η αναγνώριση ομιλίας, η προγνωστική ανάλυση και η κατανόηση μεγάλων μη δομημένων συνόλων δεδομένων.

Πολλές μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας χρησιμοποιούν αυτό το πλαίσιο για την ανάπτυξη διαδικτύου τους λόγω των δυνατοτήτων τους σε αυτούς τους τομείς.

Caffe2

Γρήγορα στατιστικά :

  • Αναπτύχθηκε από: Berkeley Vision and Learning Center
  • Ιδρύθηκε το: 2017
  • Γράφτηκε σε: C ++ και Python
  • Τελευταία κυκλοφορία: 1.0 / 18 Απριλίου 2017
  • Πλατφόρμες: Linux, macOS, Windows
  • Αρχιτεκτονική: Εκφραστική και επιτρέπει την καινοτομία στην ανάπτυξη ιστού

Αυτό είναι ένα τέλειο πλαίσιο βαθιάς μάθησης για όσους πιστεύουν ότι τα μεγάλα πράγματα έρχονται σε μικρά πακέτα. Ναι, εάν ψάχνετε για ένα ευέλικτο πλαίσιο βαθιάς μάθησης, το Caffe2 είναι αυτό που πρέπει να αναζητήσετε. Οι προγραμματιστές λατρεύουν να το χρησιμοποιούν καθώς είναι ευέλικτο και εύκολο στην ανάπτυξη κώδικα.

Με τη βοήθεια επεκτάσιμου κώδικα, βελτιώνει την απόδοση της εφαρμογής σας. Το καλύτερο μέρος είναι ότι οι προγραμματιστές πρέπει απλώς να έχουν βασικές γνώσεις για τον πηγαίο κώδικα C ++.

Προσφέρει δεσμεύσεις για Python και MATLAB. Και, ο κώδικας της εφαρμογής σας δεν θα είναι περίπλοκος, καθώς υποστηρίζει τον προηγμένο κώδικα και τα μοντέλα. Διαθέτει προ-εκπαιδευμένα δίκτυα Caffe2 Model Zoo για σενάρια που περιλαμβάνουν ανάπτυξη ιστοσελίδων και ερευνητικά πειράματα.

Ένα από τα μεγαλύτερα οφέλη του είναι η ταχύτητά του - μπορεί να επεξεργάζεται πάνω από 60 εκατομμύρια εικόνες σε καθημερινή βάση με μία μόνο GPU Nvidia K40.

Υπάρχουν διάφορες εταιρείες που χρησιμοποιούν το πλαίσιο βαθιάς μάθησης Caffe2 για τη δημιουργία εφαρμογών ιστού με χαρακτηριστικά τμηματοποίησης και ταξινόμησης εικόνων. Το Caffe2 είναι σε θέση να παρέχει μια γρήγορη και γρήγορη διαδικασία ανάπτυξης που είναι κυρίως δυνατή λόγω των συνελικτικών νευρικών δικτύων του.

Επίσης, εάν χρησιμοποιείτε το Caffe2 Model Zoo με ένα σύνολο προ-εκπαιδευμένων μοντέλων, μπορείτε να επιλέξετε μια ολοκληρωμένη διαδικασία ανάπτυξης χωρίς κώδικα.

Apache Singa

Γρήγορα στατιστικά :

  • Αναπτύχθηκε από: Apache Software Foundation
  • Ιδρύθηκε το: Σεπτέμβριος 2015
  • Γραπτή: C ++, Python, Java
  • Τελευταία κυκλοφορία: 3.0.0 / 20 Απριλίου 2020
  • Πλατφόρμες: Linux, macOS, Windows
  • Αρχιτεκτονική: Λογικό σύστημα για την υποστήριξη κατανεμημένων εκπαιδευτικών πλαισίων

Τέλος, το Apache Singa είναι ένα δημοφιλές πλαίσιο βαθιάς μάθησης για την ανάπτυξη διαδικτύου. Είναι αρκετά ευέλικτο και οι προγραμματιστές μπορούν να το χρησιμοποιήσουν για τη δημιουργία εφαρμογών ιστού για μια σειρά επιχειρήσεων. Προσφέρει πολλά πλεονεκτήματα, όχι μόνο στους προγραμματιστές εφαρμογών αλλά και στους κατόχους εφαρμογών.

Το Apache Singa διαθέτει πολλά χαρακτηριστικά, όπως ευέλικτη αρχιτεκτονική για κατανεμημένη εκπαίδευση και τρία βασικά στοιχεία:

  • το βασικό στοιχείο για τη διαχείριση μνήμης,
  • το στοιχείο IO για ανάλυση δεδομένων και
  • το συστατικό μοντέλο για NLP και αναγνώριση εικόνας.

Επί του παρόντος, η ομάδα του Apache Singa εργάζεται πάνω στην ιδέα του SINGA-lite και του Singa-Easy για να καταστήσει το AI και τη βαθιά μάθηση πιο προσιτή και εύχρηστη για προγραμματιστές.

SINGA GitHub Star History

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

- Apache SINGA (@ApacheSinga) 24 Απριλίου 2019

Αν ψάχνετε για ένα εξαιρετικά δημοφιλές, ασφαλές, γρήγορο και ευέλικτο πλαίσιο για τη δημιουργία μοντέλων βαθιάς μάθησης, το Apache Singa είναι αυτό που πρέπει να ακολουθήσετε το έτος 2020.

Προς το παρόν, τα συστήματα SINGA έχουν εφαρμοστεί σε εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης για την ανάλυση δεδομένων ηλεκτρονικών ιατρικών αρχείων (EMR). Υπάρχουν πολλές ακόμη εταιρείες που χρησιμοποιούν το Apache SINGA για τη δημιουργία χρήσιμων εφαρμογών τύπων δεδομένων.

Στο τέλος

Ίσως έχετε ήδη ακούσει για όλα αυτά τα πλαίσια AI και μηχανικής μάθησης για την ανάπτυξη ιστού. Υπάρχουν, φυσικά, άλλα πλαίσια εκεί έξω. Αλλά σύμφωνα με την ανάλυσή μου, αυτά τα 5 πλαίσια θα είναι οι νικητές φέτος.

Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτά τα πλαίσια για τη δημιουργία εκπληκτικών εφαρμογών ιστού και την προσέγγιση των χρηστών σας παγκοσμίως μέσω των εφαρμογών ιστού σας. Αυτό θα σας βοηθήσει να αυξήσετε την πελατειακή σας βάση, η οποία με τη σειρά της οδηγεί στην επιτυχία της επιχείρησής σας.

Εάν χρειάζεστε τέτοιες υπηρεσίες και δεν έχετε τους πόρους για να τις ρυθμίσετε μόνοι σας, τότε θα πρέπει να προσλάβετε μια εταιρεία που προσφέρει προσαρμοσμένες υπηρεσίες ανάπτυξης ιστοσελίδων σύμφωνα με τις απαιτήσεις σας.

Μπορείτε να επικοινωνήσετε με την ομάδα μου στο Syncrasy Tech για περισσότερες λεπτομέρειες σχετικά με τις υπηρεσίες ανάπτυξης ιστού με δυνατότητα AI. Ή επικοινωνήστε μαζί μας εδώ.

Αν έχετε απορίες, μπορείτε να επικοινωνήσετε εδώ στο LinkedIn.

Ευχαριστώ για την ανάγνωση!