Einführung in die Software für künstliche Intelligenz
Die Artificial Intelligence (AI) -Plattform wurde entwickelt, um eine Anwendung von Grund auf neu zu erstellen. Für diese Verwendung steht die integrierte Formel zur Verfügung. Die Drag & Drop-Methode macht es benutzerfreundlich. Chatbots ist eine beliebte Software, die den Menschen, der an der Unterhaltung beteiligt ist, zur Verfügung stellt. Deep Learning-Software ist auch an der Sprach- und Bilderkennung beteiligt. Maschinelles Lernen ist eine Methode, mit der der Computer mit verfügbaren Informationen lernen kann. Künstliche Intelligenz ist das kombinierte Attribut von Wissenschaft und Computer, mit dem das System oder Programm oder jede Maschine die intelligenten und einfallsreichen Funktionen eines Menschen ausführen kann, um unabhängig und zur Lösung von Problemen Entscheidungen treffen zu können.
Das Hauptziel von Softwaresystemen für künstliche Intelligenz ist es, die Fähigkeit zu entdecken, die Menschen dazu bringt, ihre Leistung und Produktivität im Laufe der Zeit zu steigern. Zu den künstlichen intelligenten Werkzeugen gehören maschinelles Lernen und Tiefenlernen, die einen Analysebericht liefern, um die Klarheit beim Planen, Überlegen, Denken, Lösen von Problemen und Lernen zu erhöhen.
Arten von Software für künstliche Intelligenz
Nachfolgend sind die verschiedenen Arten von Software für künstliche Intelligenz aufgeführt:
1. Google Cloud-Maschinensprache
Diese Software hilft, das System der Benutzer zu schulen. Zu den Elementen gehören die Google Cloud-Plattformkonsole, gcloud und die REST-API. Google Cloud hilft bei der Analyse, Schulung und Änderung des Nutzersystems. Das entwickelte und entworfene System wird in der Benutzerinfrastruktur bereitgestellt. Benutzer erhalten Vorhersagen, und die Überwachung der Vorhersagen kann das Benutzerdesign und die zugehörigen Versionen verwalten. Google Cloud ML umfasst drei Komponenten: Google Cloud Platform Console, gcloud und Rest API zum Entwerfen, Analysieren und Bereitstellen auf der Benutzeroberfläche. Es bietet Stabilität und festen Halt.
2. Azure Machine Learning Studio
Dieses Tool wird für die Bereitstellung des Benutzerdesigns verwendet, da Webanwendungen in der Cloud auf einer unabhängigen Plattform ausgeführt werden und verfügbare Datenquellen verwenden können. Es bietet Lösungen für browserbasierte Probleme. Es ist skalierbar, einfach und benutzerfreundlich. Hier sind keine Programmierkenntnisse erforderlich und können mit Open-Source-Techniken integriert werden.
3. Tensor Flow
Dies ist ein numerisches Berechnungswerkzeug in einem Open-Source-System. Dies ist ein ML-Repository für Forschung und Entwicklung. Die Lösungen können auf CPUs, TPUs, GPUs, Clustern von Mobiltelefonen und Desktops bereitgestellt werden. Es bietet eine gute Kommunikationsunterstützung und regelmäßige Funktionen. Sowohl Anfänger als auch Fortgeschrittene können API für die Entwicklung durch den Tensor Flow verwenden. Es dauert jedoch einige Zeit, bis Sie wissen, wie es abläuft.
4. H2O AI
Diese Software wird für Banken, Gesundheitswesen, Versicherungen, Marketing usw. verwendet. Dies ist Open Source und ermöglicht es einem Benutzer, Programmiersprachen wie R und Python auf Entwurfssysteme anzuwenden. Hier ist die AutoML-Funktion enthalten, die viele Techniken wie gradientenverstärkte Maschinen und vertiefendes Lernen unterstützt. Dieses Programm bietet eine lineare Plattform und führt eine verteilte Speicherstruktur aus.
5. Cortana
Es ist ein virtueller Assistent und führt viele Aufgaben gleichzeitig aus, indem es eine Erinnerung festlegt und Lösungen für das Problem gibt. Es funktioniert unter Windows, iOS, Android und Xbox OS. Es kann auch eine einfache Aufgabe ausführen, vom Ausschalten der Klimaanlage bis zum Bestellen eines Kuchens. Es verwendet Bing-Suchmaschinen und unterstützt neben Englisch auch Portugiesisch, Chinesisch, Italienisch und Spanisch. Die Bedienung erfolgt zeitsparend per Sprachsteuerung. Der Hauptnachteil ist jedoch, dass einige Fitbit-Szenarien nur in den USA verfügbar sind.
6. IBM Watson
Es funktioniert wie eine Frage-und-Antwort-Sitzung, die SUSE Linux-Servern im Rahmen von Apache Hadoop Dienste anbietet. Wenn ein Benutzer sein System mit Watson entwirft, besteht die Möglichkeit eines hohen Verständnisses und einer effizienten Ausgabe von diesem Gerät. Es sammelt Wissen aus kleinen Informationen und verwendet API für die Anwendungsentwicklung. Es ist ein robustes System, das das Geschäft intelligenter macht.
7. Salesforce Einstein
Es fungiert als intelligentes Customer Relationship Management-System, das für Marketing, Vertrieb, Handel und Analysen verwendet wird und durch Hinzufügen neuer Entitäten ein besseres Bewusstsein für die verfügbaren Möglichkeiten zur Erfassung und Verarbeitung der Daten bietet. Es arbeitet basierend auf der Geschichte nach Prioritäten. Es schlägt die besten Produkte vor. Die Bilderkennung bietet tiefere Einblicke in bestimmte Produkte. Es erfordert keine Datenaufbereitung und Verwaltung von Systemen.
8. Infosys Nia
Es fördert Unternehmen durch die Lösung komplexer Aufgaben und hilft bei der Verbesserung des Systems, um das Geschäft zu stärken. Die Kernkomponenten sind die Datenplattform, Wissensplattform und Automatisierungsplattform. Es bietet eine Konversationsschnittstelle und Automatisierung für Programmieraufgaben. Kognitive und prädiktive Automatisierung liegt auf der Automatisierungsplattform. Die Wissensplattform dient zur Erfassung, Verarbeitung und Wiederverwendung der Daten. Die Datenplattform dient der maschinellen Lernplattform und der Datenanalyse.
9. Amazon Alexa
Es ist Cortana ähnlich und kann Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch und Japanisch verstehen. Es handelt sich um einen Cloud-basierten Dienst, der mit Alexa Voice Service in vorhandene Produkte integriert werden kann. Es kann mit Millionen von Geräten und Bluetooth-Geräten wie Unterhaltungssystemen, Kameras, Lichtern usw. verbunden werden.
10. Google Assistant
Es ist ein virtueller Assistent von Google und kann auf Smart-Home-Geräten und Handys verwendet werden. Android, iOS und KaiOS unterstützen Betriebssysteme. Viele Sprachen wie Englisch, Deutsch, Japanisch, Italienisch, Niederländisch, Portugiesisch, Russisch usw. sind verfügbar. Es wird als bidirektionale Konversation verwendet. Es kann alle Dienste wie das Einstellen von Alarmen, das Anzeigen von Google-Kontoinformationen und die Ereignisplanung ausführen sowie Hardwareeinstellungen für die Geräte vornehmen und Objekte, Songs und visuelle Informationen erkennen. Es kann in ein Auto, ein Telefon, einen Lautsprecher, eine Uhr oder einen Laptop eingebaut werden.
Werkzeuge in der Software für künstliche Intelligenz
Einige der zusätzlichen Tools umfassen:
- Ayasdi ist ein künstliches intelligentes Werkzeug, insbesondere für Finanzen, Gesundheitswesen und den öffentlichen Sektor.
- Scikit learn ist ein Datenanalysetool, das als Open Source verfügbar ist und zur Klassifizierung, Gruppierung von Objekten, Regression und Dimensionsreduktion verwendet wird. Hier ist die Programmiersprache Python.
- Meya wird für Entwickler in einer kognitiven Plattform verwendet, die zum Entwerfen, Erstellen, Testen und Bereitstellen ihrer Systeme oder Produkte verwendet wird.
- Viv ist ein persönlicher Assistent von Siri, der Entwickler bei der Einführung ihrer Produkte unterstützt.
- Blockchain ist eine Geldbörse für digitales Banking, mit der digitale Währungen gesendet, gespeichert und gesammelt werden.
Fazit
Im täglichen Leben wird künstliche Intelligenz in den Bereichen Kommunikation, Zeitmanagement, Bildung, Kognition, Gesundheit, Sicherheitsmaßnahmen, Verkehrskontrolle, Einkauf, Marketing, Einkauf und Planung implementiert und wächst erfolgreich um uns herum. Künstliche Intelligenz wird in der Wissenschaft verwendet, um Experimente zu entwerfen, die Ressourcen zu trainieren, die Daten zu interpretieren und die Komplexität zu reduzieren.
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