Les meilleurs cadres d'IA et d'apprentissage automatique à apprendre pour le développement Web

Dans cet espace de marché technologique hautement concurrentiel, les entreprises cherchent toujours à avoir une longueur d'avance sur leurs concurrents grâce à la meilleure conception et développement Web.

Mais lorsque vous créez une application professionnelle moderne, vous devez garder la concurrence sur le marché et les tendances de l'expérience numérique en perspective pour une application modernisée et commercialisable pour votre entreprise.

Mais avant cela, je vais vous donner quelques informations sur le rôle de l'intelligence artificielle dans le développement web. Ensuite, nous verrons certains des cadres d'IA et d'apprentissage automatique les plus populaires pour la création d'applications Web en 2020.

Alors maintenant, comprenons le rôle de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le développement Web.

La pertinence de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le développement Web

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont des technologies populaires qui permettent aux applications Web d'apprendre et d'observer à partir des préférences et des habitudes d'un utilisateur.

Les sites Web compatibles avec l'IA sont à la mode partout. L'une des raisons est que l'IA utilise des algorithmes génétiques et des réseaux de neurones pour intégrer l'intelligence artificielle dans les applications Web à partir de zéro. Et c'est désormais facile à mettre en œuvre pour la plupart des entreprises.

Pourquoi intégrer l'IA et l'apprentissage automatique dans votre processus de développement Web?

Ils ravissent votre équipe de support client

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

La configuration d'un chatbot AI sur votre site Web peut améliorer l'expérience globale du support client et vous aider à fournir à vos utilisateurs une bien meilleure assistance.

Il communique naturellement, comprend vos émotions et peut répondre aux questions les plus complexes, même si les questions ne sont pas liées à votre produit, service ou industrie. Donc, si vous souhaitez développer votre entreprise et faire passer votre entreprise au niveau supérieur, n'hésitez pas à mettre en place un chatbot IA.

Exemples de chatbots disponibles sur le Web:

«Eno» de Capital One : Capital One est une organisation bancaire qui propose des produits financiers et des enquêtes. Ils utilisent Eno, un chatbot pour aider les clients à gérer leurs requêtes liées à leurs transactions, les soldes de comptes et à analyser leurs habitudes de dépenses.

L'assistant médical virtuel de MedWhat:Propulsé par l'apprentissage automatique, le chatbot de MedWhat fournit des réponses rapides aux questions en fonction des comportements qu'il apprend en interagissant avec les utilisateurs. Ce chatbot permet aux patients et aux médecins de discuter et de diagnostiquer plus facilement les problèmes de santé de manière plus rapide, plus facile et plus transparente.

Domino's «Dom» : C'est le Pizza Bot interactif qui vous permet de commander de la nourriture sur le site Domino's. Le chatbot du Domino propose un menu complet de pizzas, suit les livraisons et peut également suivre vos commandes précédentes et les considérer pour une nouvelle commande.

Ils aident à maximiser l'expérience utilisateur (UX)

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique vous aident à comprendre les préférences de vos clients. Un site Web avec des fonctionnalités AI et ML vous aide à analyser les préférences de vos clients, l'historique de recherche et même l'emplacement. De cette façon, vous pourrez concevoir et améliorer votre site Web en fonction des besoins de vos clients. Vous pouvez également leur offrir une meilleure expérience client en mettant à jour votre interface utilisateur en conséquence.

La mise en œuvre de solutions d'IA dans votre boutique en ligne contribuera à offrir à vos clients une expérience d'achat plus personnalisée, comme si tout avait été créé exactement pour eux. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique créent une atmosphère du monde réel sur votre site Web qui motive les clients à effectuer un achat.

Prenons par exemple Amazon.com - c'est l'un des plus grands portails d'achat en ligne et il utilise l'IA et le ML pour les recommandations de produits. Cela aide également l'entreprise à identifier les préférences des utilisateurs, et tout cela est basé sur des données précédemment suivies par la solution d'IA d'Amazon.

Ils fournissent un accès rapide à l'information

Les propriétaires d'entreprise cherchent à ajouter des fonctions de recherche vocales à leurs sites Web, car cela devient de plus en plus populaire. Des applications telles que Google Assistant, Siri et Cortana qui prennent en charge les fonctions de recherche vocales offrent aux utilisateurs un accès rapide aux informations.

Supposons que vous soyez un détaillant de vêtements en ligne. Vous pouvez utiliser des systèmes de recherche vocaux pour aider vos clients à trouver les types de vêtements qu'ils souhaitent avec des informations complètes sur le produit telles que le prix de l'article, le type de tissu, la taille, la couleur et la longueur.

Ils rationalisent votre stratégie marketing

Les technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique ont été utilisées par les équipes marketing pour prendre des décisions marketing majeures et des prévisions de marché en fonction de la demande.

La technologie fonctionne en analysant le comportement d'un utilisateur en découvrant quel type de produits un utilisateur aime et d'autres préférences. Ces données aideront les équipes marketing à décider des changements à effectuer pour augmenter les ventes et améliorer le taux de conversion.

Le potentiel de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le développement Web n'a pas échappé à l'attention des grandes entreprises telles que Google, Facebook, IBM et Microsoft Launch.

Ils ont tous sorti des boîtes à outils et des API d'intelligence artificielle pour intégrer la compréhension du langage naturel et les fonctionnalités d'apprentissage automatique dans les applications Web modernes.

Apprendre à intégrer et à mettre en œuvre la technologie IA dans votre site est définitivement faisable.

Principaux cadres d'IA et d'apprentissage automatique pour le développement Web

Mais l'essentiel se résume à l'efficacité avec laquelle les chefs d'entreprise mettent en œuvre l'IA dans leurs processus de développement Web.

Pour vous aider, voici cinq cadres innovants d'IA et d'apprentissage automatique pour le développement Web à surveiller en 2020 et au-delà.

TensorFlow

Statistiques rapides :

  • Développé par: Google Brain Team
  • Fondé en: novembre 2015
  • Rédigé en: C ++, Python et CUDA
  • Plateformes: Linux, macOS, Microsoft Windows, Android, JavaScript
  • Dernière version: 2.1.0 / 8 janvier 2020
  • Architecture: flexible pour le développement multiplateforme

Depuis son introduction en 2015, TensorFlow est l'un des frameworks d'apprentissage automatique préférés des développeurs Web. En effet, l'équipe Google Brain, le créateur du framework, l'a construit de manière à permettre aux développeurs d'utiliser l'apprentissage automatique en JavaScript ou dans Node pour le calcul numérique à la fois.

Il aide également les équipes à créer des applications Web à l'aide de modèles d'apprentissage automatique avec JavaScript et ses modules qui sont responsables de la reconnaissance des différentes fonctionnalités de base des interactions et des objets du monde réel.

Il apporte les fonctionnalités de l'IA et de la technologie d'apprentissage automatique au front-end, afin que les utilisateurs puissent avoir des expériences en temps réel du monde réel à partir d'un navigateur Web.

Les entreprises de toutes tailles utilisent le cadre d'apprentissage automatique Tensorflow pour transformer leur processus de développement Web afin que les utilisateurs finaux puissent tirer parti des avantages de l'apprentissage automatique et de l'analyse prédictive de l'IA.

La création de modèles influence grandement le processus de développement Web. Et TensorFlow utilise plusieurs abstractions et de puissantes bibliothèques pour former et former des modèles pour la création de technologies complexes.

Le résultat est un code avec des fonctionnalités d'ordre supérieur, ainsi qu'un code plus facile à lire, à écrire, à déboguer et à utiliser. TensorFlow utilise l'API Keras de haut niveau qui non seulement rend le code plus propre, mais peut également réduire la longueur du code pour créer les modèles.

Après avoir créé des modèles, vous pouvez appliquer des méthodes distribuées dans TensorFlow pour réduire le temps d'apprentissage des modèles de réseau neuronal sur différents serveurs. L'idée est que vous pouvez effectuer plusieurs expériences de codage sur différents serveurs. Avec un contrôle total sur les serveurs, TensorFlow permet aux développeurs d'expérimenter le code qui se produit dans le réseau pour n'importe quelle opération.

Toutes ces fonctionnalités et fonctionnalités vous aident à démarrer facilement avec TensorFlow.

Apache Mahout

Statistiques rapides :

  • Développé par: Apache Software Foundation
  • Fondé en: avril 2008
  • Écrit en: Java et Scala
  • Dernière version: 0.14.0 / 6 mars 2019
  • Plateformes: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Scala +
  • Architecture: flexible pour le développement multiplateforme

L'Apache Software Foundation avec un groupe de développeurs gère Apache Mahout. Il s'agit d'un cadre d'apprentissage automatique open source qui permet aux développeurs d'applications Web de concevoir d'énormes applications Web. Ces applications sont conçues pour aider les data scientists et les statisticiens à exécuter divers algorithmes mathématiques.

Les développeurs Web professionnels recommandent ce cadre en 2020, car il améliore les performances des applications Web en utilisant des cadres d'algèbre linéaire distribuée avec R-Like Scala DSL mathématiquement expressif pour les algorithmes distribués. Il offre également évolutivité, simplicité et rapidité.

Mahout utilise la bibliothèque Apache Hadoop pour créer des systèmes d'apprentissage automatique évolutifs supervisés et non supervisés dans le cloud. Les développeurs peuvent utiliser Mahout pour créer des moteurs basés sur des recommandations afin d'exécuter des fonctions telles que la classification ainsi que le regroupement et l'extraction de gros volumes de données.

Apache Mahout a les implémentations de clustering qui sont prises en charge par des algorithmes tels que K-Means, Canopy, Spectral, Dirichlet, Fuzzy K-Means et Streaming K-Means. Le clustering peut aider les développeurs à découvrir et à organiser des éléments dans des groupes distincts en fonction de la similitude entre les éléments.

C'est pourquoi les applications Web basées sur Mahout peuvent caractériser leurs groupes de clients en fonction des modèles d'achat, des classifications de produits et du regroupement d'articles.

Boîte à outils cognitive de Microsoft

Statistiques rapides :

  • Développé par: Microsoft Research
  • Fondé en: 2016
  • Rédigé en: C ++ et Python
  • Dernière version: 2.7.0 / 26 avril 2019
  • Plateformes: Windows, Linux
  • Types de modèles: prend en charge les DNN à flux direct, les réseaux de neurones convolutifs et récurrents

Microsoft Cognitive Toolkit est un autre cadre d'apprentissage en profondeur open-source. Vous pouvez l'ajouter à des programmes Web via des API de haut niveau et de bas niveau pour la création de réseaux de neurones. Il transmet les connaissances aux programmes Web via des optimiseurs d'API et offre un certain nombre de composants pour mesurer les performances des réseaux de neurones.

Si vous souhaitez créer des applications Web dynamiques, il s'agit d'un cadre d'apprentissage en profondeur parfait. Grâce à sa fonctionnalité, à son évolutivité et à sa vitesse, vous pouvez éviter la lourdeur du codage. Les applications Web basées sur CNTK sont efficaces pour la reconnaissance d'image, la reconnaissance vocale et l'écriture manuscrite.

Il prend en charge à la fois les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN / LSTM). CNTK est une bibliothèque extensible et vous pouvez également l'utiliser dans vos programmes Python, C # ou C ++, ou comme outil d'apprentissage automatique via son propre langage de description de modèle (BrainScript).

De plus, il possède des systèmes d'exploitation Linux 64 bits ou Windows 64 bits que vous pouvez installer à partir des packages binaires précompilés ou de la bibliothèque GitHub.

Sa prise en charge du format ONNX (Open Neural Network Exchange) influence grandement le processus de développement Web avec l'IA et la technologie d'apprentissage automatique. Il utilise des modèles d'IA avec une variété de frameworks, d'outils, d'exécutions et de compilateurs. C'est pourquoi CNTK est l'un des meilleurs cadres d'apprentissage automatique dans des domaines tels que la reconnaissance vocale, l'analyse prédictive et la compréhension de grands ensembles de données non structurés.

De nombreuses grandes entreprises technologiques utilisent ce cadre pour leur développement Web en raison de ses capacités dans ces domaines.

Caffe2

Statistiques rapides :

  • Développé par: Berkeley Vision and Learning Center
  • Fondé en: 2017
  • Rédigé en: C ++ et Python
  • Dernière version: 1.0 / 18 avril 2017
  • Plateformes: Linux, macOS, Windows
  • Architecture: expressive et permet l'innovation dans le développement web

Il s'agit d'un cadre d'apprentissage en profondeur parfait pour ceux qui pensent que les grandes choses viennent dans de petits paquets. Oui, si vous recherchez un cadre d'apprentissage en profondeur flexible, Caffe2 est ce qu'il vous faut. Les développeurs adorent l'utiliser car il est flexible et facile à développer.

Avec l'aide d'un code extensible, il améliore les performances de votre application. La meilleure partie est que les développeurs doivent simplement avoir des connaissances de base sur le code source C ++.

Il propose des liaisons pour Python et MATLAB. Et le code de votre application ne sera pas compliqué, car il prend en charge le code et les modèles de pointe. Il dispose de réseaux pré-formés de Caffe2 Model Zoo pour des scénarios qui incluent le développement Web et des expériences de recherche.

L'un de ses plus grands avantages est sa vitesse - il peut traiter plus de 60 millions d'images par jour avec un seul GPU Nvidia K40.

Plusieurs entreprises utilisent le cadre d'apprentissage en profondeur Caffe2 pour créer des applications Web avec des fonctionnalités de segmentation et de classification d'images. Caffe2 est capable de fournir un processus de développement rapide et rapide qui est principalement possible grâce à ses réseaux de neurones convolutifs.

De plus, si vous utilisez le Caffe2 Model Zoo avec un ensemble de modèles pré-entraînés, vous pouvez opter pour un processus de développement complet sans code.

Apache Singa

Statistiques rapides :

  • Développé par: Apache Software Foundation
  • Fondé en: septembre 2015
  • Rédigé en: C ++, Python, Java
  • Dernière version: 3.0.0 / 20 avril 2020
  • Plateformes: Linux, macOS, Windows
  • Architecture: système logique pour prendre en charge les cadres de formation distribués

Dernier point, mais non le moindre, Apache Singa est un cadre d'apprentissage en profondeur couramment utilisé pour le développement Web. Il est assez polyvalent et les développeurs peuvent l'utiliser pour créer des applications Web pour un éventail d'entreprises. Il offre plusieurs avantages, non seulement aux développeurs d'applications, mais également aux propriétaires d'applications.

Apache Singa possède de nombreuses fonctionnalités, notamment une architecture flexible pour la formation distribuée et trois composants principaux:

  • le composant Core pour la gestion de la mémoire,
  • le composant IO pour l'analyse des données, et
  • le composant Modèle pour la PNL et la reconnaissance d'image.

Actuellement, l'équipe Apache Singa travaille sur l'idée de SINGA-lite et Singa-Easy pour rendre l'IA et l'apprentissage profond plus accessibles et faciles à utiliser pour les développeurs.

Histoire de SINGA GitHub Star

(en utilisant //t.co/oyIxhGLYh5) pic.twitter.com/PPSPvz34xU

- Apache SINGA (@ApacheSinga) 24 avril 2019

Si vous recherchez un cadre extrêmement populaire, sécurisé, rapide et flexible pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur, Apache Singa est ce qu'il vous faut en 2020.

À l'heure actuelle, les systèmes SINGA ont été appliqués aux applications de soins de santé pour analyser les données des dossiers médicaux électroniques (DME). De nombreuses autres entreprises utilisent Apache SINGA pour créer des applications de types de données utiles.

À la fin

Vous avez peut-être déjà entendu parler de tous ces cadres d'IA et d'apprentissage automatique pour le développement Web. Il existe, bien entendu, d'autres cadres. Mais selon mon analyse, ces 5 frameworks seront les gagnants cette année.

Vous pouvez utiliser ces cadres pour créer des applications Web impressionnantes et atteindre vos utilisateurs dans le monde entier via vos applications Web. Cela vous aidera à augmenter votre clientèle, ce qui à son tour conduit au succès de votre entreprise.

Si vous avez besoin de services comme celui-là et que vous ne disposez pas des ressources nécessaires pour les configurer vous-même, vous devriez engager une entreprise qui propose des services de développement Web personnalisés en fonction de vos besoins.

Vous pouvez contacter mon équipe de Syncrasy Tech pour plus de détails sur les services de développement Web compatibles avec l'IA. Ou contactez-nous ici.

Si vous avez des questions, vous pouvez nous contacter ici sur LinkedIn.

Merci d'avoir lu!