|
人工智能正在深深地改变着咱们对技术的看法。它的推进速度火速，日前重点应用于虚拟助理上（例如，苹果的Siri和谷歌的谷歌助手）。这项发展中的技术此刻对人们的平常生活产生了重大的影响。
工具和创新在任何技术的研发中都扮演着要紧的角色。恰当的软件在创造完整的人工智能体验方面，能起着巨大的功效。
以下是针对软件研发人员的，排行前10名的最佳人工智能和设备学习工具。
1. 微软Azure（云计算服务）
azureML基于有些微软制品和服务的设备学习能力，分享了Windows操作系统中个人助理Cortana的海量实时预测分析。
Azure ML还利用了 Xbox 和 Bing 的行之有效的处理方法。它分析了Nate Silver主编的FiveThirtyEight网站，使Bing做出了让许多人感到震惊的预测——以95％以上的准确率成功预测对了美国中期选举的结果。
因此呢，AzureML非常值得你关注，认识其强大的云为基本的前瞻性预测，能够改善你的状况。
2. ai-one
ai-one主张“从生物学方向启发智力”，让软件研发人员有机会经过大多编程应用程序，制造和运用智能助手。
ai-one的“分析师工具箱”供给了一个归档库，为软件研发人员构建代理和API。
ai-one基本上能够将日期转换成总结规则集，为全面深入的人工智能和设备学习结构加强了力量。
3. DiffBlue
Diffblue的核心AI，为所有代码库构建了一个正确的科学的模型。
这个模型准许对程序正在奋斗做的事情进行深入的语义理解。
Diffblue由牛津大学计算机科学教授Daniel Kroening创立，是一个专门的代码自动化平台。况且，在去除代码问题繁杂化这一点上，它是一个简单而又非常有价值的平台。
它的工作重点是找到bug，重构代码，执行测试组合，发掘并修复代码中的缺陷，而所有这些都能够自动完成。
4. 谷歌的TensorFlow
TensorFlow是一个运用数据流图进行数值计算的开源编程库。
图中的节点暗示数字运算，而图边缘暗示在节点之间传递的多维数据展示（张量）。
它的适应性设计使你能够运用单独的API将计算安排到桌面、服务器或手机中的CPU或GPU中。
TensorFlow最初是由于专家和软件研发人员在谷歌设备智能科研公司内部为谷歌大脑团队创建的，目的是进行设备学习和深度神经网络科研，然而这个框架足够通用，亦适用于各样区别的行业。
5. 亚马逊网络服务AWS
一年前，在旧金山的re: invention大会上，亚马逊Web Services (AWS)宣布为软件研发人员供给三个新的人工智能工
| 
发表于 2024-7-3 22:44:12
