Estruturas de IA e aprendizado de máquina para desenvolvimento web

A configuração de um chatbot de IA em seu site pode melhorar toda a experiência de suporte ao cliente e ajudá-lo a fornecer assistência muito melhor aos usuários.

Ele se comunica naturalmente, entende suas emoções e pode responder às perguntas mais complexas, mesmo que não estejam relacionadas ao seu produto, serviço ou setor. Portanto, se você deseja expandir seus negócios e elevar seus negócios ao próximo nível, não hesite em implementar um chatbot de IA.

Exemplos de chatbots disponíveis na Web:

“Eno” da Capital One: Capital One é uma organização bancária que oferece produtos e pesquisas financeiras. Eles usam o Eno, um chatbot para ajudar os clientes a gerenciar suas consultas relacionadas às transações, saldos de contas e analisar seus hábitos de consumo.

MedWhat’s Virtual Medical Assistant: Com o aprendizado de máquina, o chatbot do MedWhat fornece respostas rápidas a perguntas com base em comportamentos que ele aprende ao interagir com os usuários. Esse chatbot facilita para pacientes e médicos discutir e diagnosticar problemas de saúde de maneira mais rápida, fácil e transparente.

“Dom” do Domino: Este é o Pizza Bot interativo que permite solicitar comida no site do Domino. O chatbot do Domino oferece um menu completo de pizza, rastreia entregas e também pode rastrear seus pedidos anteriores e considerá-los para reordenar.

Eles ajudam a maximizar a experiência do usuário (UX)

A IA e o aprendizado de máquina ajudam a entender as preferências de seus clientes. Um site com recursos de IA e ML ajuda a analisar as preferências, o histórico de pesquisas e até a localização de seus clientes. Dessa forma, você poderá projetar e melhorar seu site de acordo com as necessidades de seus clientes. Você também pode oferecer a eles uma melhor experiência do cliente, atualizando sua interface do usuário.

A implementação de soluções de IA em sua loja on-line ajudará a oferecer aos seus clientes uma experiência de compra mais personalizada, como se tudo tivesse sido criado exatamente para eles. A IA e o aprendizado de máquina criam uma atmosfera do mundo real em seu site que motiva os clientes a fazer uma compra.

Tome a Amazon.com como exemplo – é um dos maiores portais de compras on-line e usa AI e ML para recomendações de produtos. Também ajuda a empresa a identificar as preferências do usuário, e tudo isso é baseado em dados rastreados anteriormente pela solução de IA da Amazon.

Eles fornecem acesso rápido às informações

Os proprietários de empresas desejam adicionar funções de pesquisa por voz aos seus sites, à medida que se torna cada vez mais popular. Aplicativos como Google Assistant, Siri e Cortana que suportam funções de pesquisa ativadas por voz oferecem aos usuários acesso rápido às informações.

Suponha que você seja um revendedor de roupas on-line. Você pode usar sistemas de pesquisa baseados em voz para ajudar seus clientes a encontrar os tipos de roupas que desejam com informações completas do produto, como preço do item, tipo de tecido, tamanho, cor e comprimento.

Eles simplificam sua estratégia de marketing

A tecnologia de Inteligência Artificial e Machine Learning tem sido usada pelas equipes de marketing para tomar as principais decisões de marketing e previsões de mercado com base no que está sendo demandado.

A tecnologia funciona analisando o comportamento de um usuário, descobrindo que tipo de produtos ele gosta e outras preferências. Esses dados ajudarão as equipes de marketing a decidir quais alterações devem ser feitas para aumentar as vendas e melhorar a taxa de conversão.

O potencial da IA ​​e do aprendizado de máquina no desenvolvimento da Web não escapou à atenção de grandes empresas como Google, Facebook, IBM e Microsoft Launch.

Todos eles saíram com Kits de ferramentas e APIs de IA por apresentar recursos de entendimento da linguagem natural e aprendizado de máquina em aplicativos da web modernos.

Aprender a integrar e implementar a tecnologia de IA em seu site é definitivamente viável.

Principais estruturas de IA e Machine Learning para desenvolvimento Web

Mas o resultado final se resume à eficácia com que os líderes de negócios implementam a IA em seus processos de desenvolvimento da web.

Para ajudá-lo, aqui estão cinco estruturas inovadoras de IA e aprendizado de máquina para o desenvolvimento da Web para acompanhar em 2020 e além.

TensorFlow

Rápido Estatísticas:

• Desenvolvido por: Equipe do Google Brain
• Fundado em: Novembro 2015
• Escrito em: C ++, Python e CUDA
• Plataformas: Linux, macOS, Microsoft Windows, Android, Javascript
• Último lançamento: 2.1.0 / 8 de janeiro de 2020
• Arquitetura: Flexível para desenvolvimento multiplataforma

Desde a sua introdução no ano de 2015, o TensorFlow é uma estrutura de aprendizado de máquina favorita entre os desenvolvedores da web. Isso ocorre porque o Google Brain Team, criador da estrutura, a construiu de tal maneira que permite que os desenvolvedores usem o aprendizado de máquina em JavaScript ou no Node para computação numérica de uma só vez.

Também ajuda as equipes a criar aplicativos da Web usando modelos de aprendizado de máquina com JavaScript e seus módulos, responsáveis ​​por reconhecer as diferentes funcionalidades principais das interações e objetos do mundo real.

Ele traz os recursos da IA ​​e da tecnologia de aprendizado de máquina para o front-end, para que os usuários possam ter experiências em tempo real do mundo real a partir de um navegador da web.

Empresas de todos os tamanhos estão usando a estrutura de aprendizado de máquina Tensorflow para transformar seu processo de desenvolvimento da web, para que os usuários finais possam aproveitar os benefícios do aprendizado de máquina e da análise preditiva da IA.

A construção de modelos está influenciando bastante o processo de desenvolvimento da web. E o TensorFlow usa várias abstrações e bibliotecas poderosas para formar e treinar modelos para a criação de tecnologias complexas.

O resultado é um código com alguma funcionalidade de ordem superior, além de um código que é mais fácil de ler, gravar, depurar e trabalhar. O TensorFlow usa o alto nível API do Keras isso não apenas torna o código mais limpo, mas também pode reduzir o tamanho do código para criar os modelos.

Depois de criar modelos, você pode aplicar métodos distribuídos no TensorFlow para reduzir o tempo de treinamento dos modelos de rede neural em diferentes servidores. A idéia é que você pode executar várias experiências de codificação em diferentes servidores. Com controle total sobre os servidores, o TensorFlow permite que os desenvolvedores experimentem o código que ocorre na rede para qualquer operação.

Todos esses recursos e funcionalidades ajudam você a começar com o TensorFlow facilmente.

Apache Mahout

Rápido Estatísticas:

• Desenvolvido por: Apache Software Foundation
• Fundado em: Abril de 2008
• Escrito em: Java e Scala
• Último lançamento: 0.14.0 / 6 de março de 2019
• Plataformas: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Scala +
• Arquitetura: Flexível para desenvolvimento multiplataforma

A Apache Software Foundation, juntamente com um grupo de desenvolvedores, mantém o Apache Mahout. É uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto que permite que os desenvolvedores de aplicativos da web projetem enormes aplicativos da web. Esses aplicativos foram projetados para ajudar cientistas de dados e estatísticos a executar vários algoritmos matemáticos.

Os desenvolvedores da Web profissionais recomendam essa estrutura em 2020 porque melhora o desempenho de aplicativos da Web usando estruturas de álgebra linear distribuída com DSL R-Like Scala matematicamente expressivo para algoritmos distribuídos. Também oferece escalabilidade, simplicidade e velocidade.

Mahout usa a biblioteca Apache Hadoop para criar sistemas escaláveis ​​de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados na nuvem. Os desenvolvedores podem usar o Mahout para criar mecanismos baseados em recomendações para executar funções como classificação, bem como agrupar e extrair grandes volumes de dados.

O Apache Mahout possui as implementações de armazenamento em cluster suportadas pelo algoritmos como K-Means, Canopy, Spectral, Dirichlet, Fuzzy K-Means e Streaming K-Means. Agrupamento pode ajudar os desenvolvedores a descobrir e organizar elementos em grupos distintos com base na semelhança entre os itens.

É por isso que os aplicativos da web baseados em Mahout podem caracterizar seus grupos de clientes com base em padrões de compra, classificações de produtos e agrupamento de itens.

Microsoft Cognitive Toolkit

Estatísticas rápidas:

• Desenvolvido por: Pesquisa da Microsoft
• Fundado em: 2016
• Escrito em: C ++ e Python
• Último lançamento: 2.7.0 / 26 de abril de 2019
• Plataformas: Windows, Linux
• Tipos de modelo: Suporte a DNNs de feed-forward, redes neurais convolucionais e recorrentes

O Microsoft Cognitive Toolkit é mais uma estrutura de aprendizado profundo de código aberto. Você pode adicioná-lo a programas da Web por meio de APIs de alto e baixo nível para construir redes neurais. Ele transmite conhecimento para programas da Web por meio de otimizadores de API e oferece vários componentes para medir o desempenho de redes neurais.

Se você deseja criar aplicativos dinâmicos da Web, é uma estrutura perfeita de aprendizado profundo. Graças à sua funcionalidade, escalabilidade e velocidade, você pode manter a codificação sem esforço. Os aplicativos da Web baseados em CNTK são eficientes para reconhecimento de imagem, reconhecimento de voz e escrita manual.

Ele suporta redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs / LSTMs). O CNTK é uma biblioteca extensível e você também pode usá-lo em seu Programas Python, C # ou C ++ou como uma ferramenta de aprendizado de máquina por meio de sua própria linguagem de descrição de modelo (BrainScript).

Ademais, possui sistemas operacionais Linux ou Windows de 64 bits que você pode instalar a partir de pacotes binários pré-compilados ou do GitHub biblioteca.

Seu apoio à Formato ONNX (Open Neural Network Exchange) influencia bastante o processo de desenvolvimento da web com IA e tecnologia de aprendizado de máquina. Ele usa modelos de IA com uma variedade de estruturas, ferramentas, tempos de execução e compiladores. É por isso que o CNTK é uma das melhores estruturas de aprendizado de máquina em áreas como reconhecimento de fala, análise preditiva e entendimento de grandes conjuntos de dados não estruturados.

Muitas grandes empresas de tecnologia usam essa estrutura para o desenvolvimento da web devido às suas capacidades nessas áreas.

Caffe2

Estatísticas rápidas:

• Desenvolvido por: Berkeley Vision and Learning Center
• Fundado em: 2017
• Escrito em: C ++ e Python
• Último lançamento: 1.0 / 18 de abril de 2017
• Plataformas: Linux, macOS, Windows
• Arquitetura: Expressivo e permitir a inovação no desenvolvimento web

Essa é uma estrutura perfeita de aprendizado profundo para quem pensa que grandes coisas vêm em pequenos pacotes. Sim, se você está procurando uma estrutura flexível de aprendizado profundo, o Caffe2 é o que você deve procurar. Os desenvolvedores adoram usá-lo, pois é flexível e fácil de desenvolver código.

Com a ajuda do código extensível, ele melhora o desempenho do seu aplicativo. A melhor parte é que os desenvolvedores precisam ter conhecimentos básicos de Código fonte C ++.

Oferece ligações para Python e MATLAB. Ademais, o código do seu aplicativo não será complicado, pois suporta códigos e modelos de última geração. Possui redes pré-treinadas de Caffe2 Model Zoo para cenários que incluem experimentos de desenvolvimento e pesquisa na web.

Um de seus maiores benefícios é sua velocidade – ele pode processar 60M de imagens diariamente com uma única GPU Nvidia K40.

Existem várias empresas que usam a estrutura de aprendizado profundo do Caffe2 para criar aplicativos da Web com recursos de segmentação e classificação de imagens. O Caffe2 é capaz de fornecer um processo de desenvolvimento rápido e rápido, principalmente possível por causa de sua redes neurais convolucionais.

Ademais, se você usar o Caffe2 Model Zoo com um conjunto de modelos pré-treinados, poderá optar por um processo completo de desenvolvimento sem código.

Apache Singa

Estatísticas rápidas:

• Desenvolvido por: Apache Software Foundation
• Fundado em: Setembro 2015
• Escrito em: C ++, Python, Java
• Último lançamento: 3.0.0 / 20 de abril de 2020
• Plataformas: Linux, macOS, Windows
• Arquitetura: Sistema lógico para suportar estruturas de treinamento distribuídas

Por último, mas não menos importante, o Apache Singa é uma estrutura de aprendizado profundo usada popularmente para o desenvolvimento da web. É bastante versátil e os desenvolvedores podem usá-lo para criar aplicativos da web para uma variedade de empresas. Ele oferece várias vantagens, não apenas para os desenvolvedores de aplicativos, mas também para os proprietários de aplicativos.

O Apache Singa possui vários recursos, incluindo arquitetura flexível para treinamento distribuído e três principais componentes:

• o componente principal para gerenciamento de memória,
• o componente IO para análise de dados e
• o componente Modelo para PNL e reconhecimento de imagem.

Atualmente, a equipe Apache Singa está trabalhando na idéia de SINGA-Lite e Singa-Easy para tornar a IA e o aprendizado profundo mais acessíveis e fáceis de usar para desenvolvedores.

Se você está procurando uma estrutura extremamente popular, segura, rápida e flexível para criar modelos de aprendizado profundo, o Apache Singa é o que você precisa seguir no ano de 2020.

Atualmente, os sistemas SINGA têm sido aplicados a aplicativos de saúde para analisar dados de prontuário eletrônico (EMR). Existem muitas outras empresas usando o Apache SINGA para criar aplicativos úteis de tipos de dados.

No final

Você já deve ter ouvido falar sobre todas essas estruturas de IA e aprendizado de máquina para desenvolvimento na web. Existem, é claro, outras estruturas por aí. Mas, de acordo com minha análise, esses cinco quadros serão os vencedores este ano.

Você pode usar essas estruturas para criar aplicativos da web incríveis e alcançar seus usuários em todo o mundo por meio dos aplicativos da web. Isso o ajudará a aumentar sua base de clientes, o que, por sua vez, leva ao sucesso de seus negócios.

Se você precisar de serviços como esse e não tiver os recursos para configurá-los, contrate uma empresa que ofereça serviços personalizados de desenvolvimento da Web de acordo com seus requisitos.

Você pode entrar em contato com minha equipe em Syncrasy Tech para obter mais detalhes sobre os serviços de desenvolvimento da Web habilitados para IA. Ou entre em contato conosco aqui.

Se você tiver alguma dúvida, pode entrar em contato aqui em LinkedIn.

Obrigado pela leitura!