Los mejores marcos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para aprender para el desarrollo web

En este espacio de mercado tecnológico altamente competitivo, las empresas siempre buscan adelantarse a sus competidores a través del mejor diseño y desarrollo web.

Pero cuando crea una aplicación empresarial moderna, debe mantener la competencia del mercado y las tendencias de la experiencia digital en perspectiva para una aplicación modernizada y comercializable para su empresa.

Pero antes de que hagas eso, te daré información sobre el papel de la inteligencia artificial en el desarrollo web. Luego, veremos algunos de los marcos de aprendizaje automático e inteligencia artificial más populares para crear aplicaciones web en 2020.

Entonces, ahora comprendamos el papel de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el desarrollo web.

La relevancia de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el desarrollo web

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son tecnologías populares que permiten que las aplicaciones web aprendan y observen las preferencias y hábitos de un usuario.

Los sitios web habilitados para IA están de moda en todas partes. Una razón es que la IA utiliza algoritmos genéticos y redes neuronales para incorporar inteligencia artificial en aplicaciones web desde cero. Y esto ahora es fácil de implementar para la mayoría de las empresas.

¿Por qué incorporar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en su proceso de desarrollo web?

Encantan a su equipo de atención al cliente

Estado actual del #VirtualAssistant #ChatBot TY @NDIS a través de @enricomolinari #FacialRecognition #AI ​​#ML #retailtech #fintech #ML # UI @ antgrasso @evankirstel @pierrepinna @helene_wpli @terence_mills @Andi_staub @JaccerBurnsike_Cuomezzi twitter.com/PCYqOGKxPC

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

La configuración de un chatbot de IA en su sitio web puede mejorar toda la experiencia de atención al cliente y puede ayudarlo a brindar a sus usuarios una asistencia mucho mejor.

Se comunica de forma natural, comprende sus emociones y puede responder a las preguntas más complejas, incluso si las preguntas no están relacionadas con su producto, servicio o industria. Por lo tanto, si desea hacer crecer su negocio y llevarlo al siguiente nivel, no dude en implementar un chatbot de IA.

Ejemplos de chatbots disponibles en la web:

"Eno" de Capital One : Capital One es una organización bancaria que ofrece productos financieros y encuestas. Usan Eno, un chatbot para ayudar a los clientes a administrar sus consultas relacionadas con sus transacciones, saldos de cuentas y analizar sus hábitos de gasto.

Asistente médico virtual de MedWhat:Con tecnología de aprendizaje automático, el chatbot de MedWhat ofrece respuestas rápidas a preguntas basadas en comportamientos que aprende al interactuar con los usuarios. Este chatbot hace que sea más fácil para los pacientes y los médicos discutir y diagnosticar problemas de salud de una manera más rápida, fácil y transparente.

Domino's "Dom" : este es el robot de pizza interactivo que le permite pedir comida en el sitio de Domino's. El chatbot de Domino's ofrece un menú completo de pizzas, rastrea las entregas y también puede rastrear sus pedidos anteriores y considerarlos para volver a ordenarlos.

Ayudan a maximizar la experiencia del usuario (UX)

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático lo ayudan a comprender las preferencias de sus clientes. Un sitio web con funciones de IA y ML lo ayuda a analizar las preferencias de sus clientes, el historial de búsqueda e incluso la ubicación. De esta forma podrás diseñar y mejorar tu sitio web de acuerdo a las necesidades de tus clientes. También puede brindarles una mejor experiencia de cliente actualizando su interfaz de usuario en consecuencia.

La implementación de soluciones de inteligencia artificial en su tienda en línea ayudará a brindarles a sus clientes una experiencia de compra más personalizada, como si todo hubiera sido creado exactamente para ellos. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático crean una atmósfera del mundo real en su sitio web que motiva a los clientes a realizar una compra.

Tomemos a Amazon.com como ejemplo: es uno de los portales de compras en línea más grandes y utiliza IA y ML para recomendaciones de productos. También ayuda a la empresa a identificar las preferencias de los usuarios, y todo esto se basa en datos previamente rastreados por la solución de inteligencia artificial de Amazon.

Proporcionan acceso rápido a la información

Los dueños de negocios buscan agregar funciones de búsqueda por voz a sus sitios web, ya que se está volviendo cada vez más popular. Las aplicaciones como Google Assistant, Siri y Cortana que admiten funciones de búsqueda habilitadas por voz brindan a los usuarios un acceso rápido a la información.

Suponga que es un minorista de ropa en línea. Puede utilizar sistemas de búsqueda por voz para ayudar a sus clientes a encontrar los tipos de ropa que desean con información completa del producto, como el precio del artículo, el tipo de tela, la talla, el color y la longitud.

Optimizan su estrategia de marketing

Los equipos de marketing han utilizado la tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático para tomar decisiones de marketing importantes y realizar predicciones de mercado en función de la demanda.

La tecnología funciona analizando el comportamiento de un usuario al descubrir qué tipo de productos le gustan y otras preferencias. Estos datos ayudarán a los equipos de marketing a decidir qué cambios deben realizarse para aumentar las ventas y mejorar la tasa de conversión.

El potencial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el desarrollo web no ha escapado a la atención de las principales empresas como Google, Facebook, IBM y Microsoft Launch.

Todos han presentado kits de herramientas de inteligencia artificial y API para presentar la comprensión del lenguaje natural y las funciones de aprendizaje automático en aplicaciones web modernas.

Aprender a integrar e implementar la tecnología de IA en su sitio es definitivamente factible.

Principales marcos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para el desarrollo web

Pero la conclusión se reduce a la eficacia con la que los líderes empresariales implementan la inteligencia artificial en sus procesos de desarrollo web.

Para ayudarlo, aquí hay cinco marcos innovadores de inteligencia artificial y aprendizaje automático para el desarrollo web que debe vigilar en 2020 y más allá.

TensorFlow

Estadísticas rápidas :

  • Desarrollado por: Google Brain Team
  • Fundada en: noviembre de 2015
  • Escrito en: C ++, Python y CUDA
  • Plataformas: Linux, macOS, Microsoft Windows, Android, JavaScript
  • Última versión: 2.1.0 / 8 de enero de 2020
  • Arquitectura: flexible para el desarrollo multiplataforma

Desde su introducción en el año 2015, TensorFlow ha sido un marco de aprendizaje automático favorito entre los desarrolladores web. Esto se debe a que Google Brain Team, el creador del marco, lo ha construido de tal manera que permite a los desarrolladores usar el aprendizaje automático en JavaScript o en Node para el cálculo numérico a la vez.

También ayuda a los equipos a crear aplicaciones web utilizando modelos de aprendizaje automático con JavaScript y sus módulos, que son responsables de reconocer diferentes funcionalidades centrales de interacciones y objetos del mundo real.

Trae las características de la inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático al front-end, para que los usuarios puedan tener experiencias en tiempo real del mundo real desde un navegador web.

Empresas de todos los tamaños están utilizando el marco de aprendizaje automático de Tensorflow para transformar su proceso de desarrollo web, de modo que los usuarios finales puedan aprovechar los beneficios del aprendizaje automático y el análisis predictivo de IA.

La construcción de modelos está influyendo enormemente en el proceso de desarrollo web. Y TensorFlow usa múltiples abstracciones y bibliotecas poderosas para formar y entrenar modelos para la creación de tecnologías complejas.

El resultado es un código con algunas funciones de orden superior, así como un código que es más fácil de leer, escribir, depurar y trabajar. TensorFlow usa la API de Keras de alto nivel que no solo hace que el código sea más limpio, sino que también puede reducir la longitud del código para crear los modelos.

Después de crear modelos, puede aplicar métodos distribuidos en TensorFlow para reducir el tiempo de entrenamiento de los modelos de redes neuronales en diferentes servidores. La idea es que pueda realizar múltiples experimentos de codificación en diferentes servidores. Con control total sobre los servidores, TensorFlow permite a los desarrolladores experimentar con el código que ocurre en la red para cualquier operación.

Todas estas características y funcionalidades lo ayudan a comenzar con TensorFlow fácilmente.

Apache Mahout

Estadísticas rápidas :

  • Desarrollado por: Apache Software Foundation
  • Fundada en: abril de 2008
  • Escrito en: Java y Scala
  • Última versión: 0.14.0 / 6 de marzo de 2019
  • Plataformas: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Scala +
  • Arquitectura: flexible para el desarrollo multiplataforma

Apache Software Foundation, junto con un grupo de desarrolladores, mantiene Apache Mahout. Es un marco de aprendizaje automático de código abierto que permite a los desarrolladores de aplicaciones web diseñar grandes aplicaciones web. Estas aplicaciones están diseñadas para ayudar a los científicos de datos y estadísticos a realizar varios algoritmos matemáticos.

Los desarrolladores web profesionales recomiendan este marco en 2020 porque mejora el rendimiento de las aplicaciones web mediante el uso de marcos de álgebra lineal distribuidos con R-Like Scala DSL matemáticamente expresivo para algoritmos distribuidos. También ofrece escalabilidad, simplicidad y velocidad.

Mahout utiliza la biblioteca Apache Hadoop para crear sistemas de aprendizaje automático supervisados ​​y no supervisados ​​escalables en la nube. Los desarrolladores pueden utilizar Mahout para crear motores basados ​​en recomendaciones para realizar funciones como clasificación, así como agrupar y extraer grandes volúmenes de datos.

Apache Mahout tiene las implementaciones de agrupamiento que son compatibles con algoritmos como K-Means, Canopy, Spectral, Dirichlet, Fuzzy K-Means y Streaming K-Means. La agrupación en clústeres puede ayudar a los desarrolladores a descubrir y organizar elementos en grupos distintos en función de la similitud entre elementos.

Esta es la razón por la que las aplicaciones web basadas en Mahout pueden caracterizar sus grupos de clientes basándose en patrones de compra, clasificaciones de productos y agrupaciones de artículos.

Kit de herramientas cognitivas de Microsoft

Estadísticas rápidas :

  • Desarrollado por: Microsoft Research
  • Fundada en: 2016
  • Escrito en: C ++ y Python
  • Última versión: 2.7.0 / 26 de abril de 2019
  • Plataformas: Windows, Linux
  • Tipos de modelos: admite DNN de alimentación hacia adelante, redes neuronales convolucionales y recurrentes

Microsoft Cognitive Toolkit es otro marco de aprendizaje profundo de código abierto. Puede agregarlo a programas web a través de API de alto y bajo nivel para construir redes neuronales. Transmite conocimientos a los programas web a través de optimizadores de API y ofrece una serie de componentes para medir el rendimiento de las redes neuronales.

Si desea crear aplicaciones web dinámicas, es un marco de aprendizaje profundo perfecto. Gracias a su funcionalidad, escalabilidad y velocidad, puede mantener a raya la codificación engorrosa. Las aplicaciones web basadas en CNTK son eficientes para el reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz y escritura a mano.

Es compatible con redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN / LSTM). CNTK es una biblioteca extensible y también puede usarla en sus programas Python, C # o C ++, o como una herramienta de aprendizaje automático a través de su propio lenguaje de descripción de modelos (BrainScript).

Además, cuenta con sistemas operativos Linux de 64 bits o Windows de 64 bits que puede instalar desde los paquetes binarios precompilados o desde la biblioteca GitHub.

Su soporte para el formato ONNX (Open Neural Network Exchange) influye en gran medida en el proceso de desarrollo web con IA y tecnología de aprendizaje automático. Utiliza modelos de IA con una variedad de marcos, herramientas, tiempos de ejecución y compiladores. Esta es la razón por la que CNTK es uno de los mejores marcos de aprendizaje automático en áreas como reconocimiento de voz, análisis predictivo y comprensión de grandes conjuntos de datos no estructurados.

Muchas grandes empresas de tecnología utilizan este marco para su desarrollo web debido a sus capacidades en estas áreas.

Caffe2

Estadísticas rápidas :

  • Desarrollado por: Berkeley Vision and Learning Center
  • Fundada en: 2017
  • Escrito en: C ++ y Python
  • Última versión: 1.0 / 18 de abril de 2017
  • Plataformas: Linux, macOS, Windows
  • Arquitectura: Expresiva y permite la innovación en el desarrollo web.

Este es un marco de aprendizaje profundo perfecto para aquellos que piensan que las cosas grandes vienen en paquetes pequeños. Sí, si está buscando un marco flexible de aprendizaje profundo, Caffe2 es lo que debe buscar. A los desarrolladores les encanta usarlo, ya que es flexible y fácil de desarrollar código.

Con la ayuda de código extensible, mejora el rendimiento de su aplicación. La mejor parte es que los desarrolladores solo necesitan tener conocimientos básicos del código fuente C ++.

Ofrece enlaces para Python y MATLAB. Y el código de su aplicación no será complicado, ya que admite códigos y modelos de última generación. Tiene redes pre-entrenadas de Caffe2 Model Zoo para escenarios que incluyen desarrollo web y experimentos de investigación.

Uno de sus mayores beneficios es su velocidad: puede procesar más de 60 millones de imágenes a diario con una sola GPU Nvidia K40.

Hay varias empresas que utilizan el marco de aprendizaje profundo de Caffe2 para crear aplicaciones web con funciones de clasificación y segmentación de imágenes. Caffe2 es capaz de proporcionar un proceso de desarrollo rápido y rápido que es principalmente posible debido a sus redes neuronales convolucionales.

Además, si utiliza Caffe2 Model Zoo con un conjunto de modelos previamente entrenados, puede optar por un proceso de desarrollo completo sin código.

Apache Singa

Estadísticas rápidas :

  • Desarrollado por: Apache Software Foundation
  • Fundada en: septiembre de 2015
  • Escrito en: C ++, Python, Java
  • Última versión: 3.0.0 / 20 de abril de 2020
  • Plataformas: Linux, macOS, Windows
  • Arquitectura: sistema lógico para soportar marcos de formación distribuidos

Por último, pero no menos importante, Apache Singa es un marco de aprendizaje profundo de uso popular para el desarrollo web. Es bastante versátil y los desarrolladores pueden usarlo para crear aplicaciones web para una variedad de negocios. Ofrece varias ventajas, no solo para los desarrolladores de aplicaciones, sino también para los propietarios de aplicaciones.

Apache Singa tiene numerosas características que incluyen una arquitectura flexible para entrenamiento distribuido y tres componentes principales:

  • el componente principal para la gestión de la memoria,
  • el componente IO para el análisis de datos, y
  • el componente Modelo para PNL y reconocimiento de imágenes.

Actualmente, el equipo de Apache Singa está trabajando en la idea de SINGA-lite y Singa-Easy para hacer que la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo sean más accesibles y fáciles de usar para los desarrolladores.

Historia de las estrellas de SINGA GitHub

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

- Apache SINGA (@ApacheSinga) 24 de abril de 2019

Si está buscando un marco extremadamente popular, seguro, rápido y flexible para construir modelos de aprendizaje profundo, Apache Singa es lo que necesita para el año 2020.

En la actualidad, los sistemas SINGA se han aplicado a aplicaciones sanitarias para el análisis de datos de registros médicos electrónicos (EMR). Hay muchas más empresas que utilizan Apache SINGA para crear aplicaciones de tipos de datos útiles.

En el final

Es posible que ya haya oído hablar de todos estos marcos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para el desarrollo web. Por supuesto, existen otros marcos. Pero según mi análisis, estos 5 frameworks serán los ganadores este año.

Puede utilizar estos marcos para crear aplicaciones web increíbles y llegar a sus usuarios en todo el mundo a través de sus aplicaciones web. Esto le ayudará a aumentar su base de clientes, lo que a su vez conduce al éxito de su negocio.

Si necesita servicios como ese y no tiene los recursos para configurarlos usted mismo, entonces debe contratar una empresa que ofrezca servicios de desarrollo web personalizados de acuerdo con sus requisitos.

Puede ponerse en contacto con mi equipo de Syncrasy Tech para obtener más detalles sobre los servicios de desarrollo web habilitados para IA. O contáctanos aquí.

Si tiene alguna consulta, puede comunicarse aquí en LinkedIn.

¡Gracias por leer!