5 innovazioni digitali per trasformare la distribuzione del software AI

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Esistono diverse innovazioni digitali per trasformare la distribuzione dell'intelligenza artificiale (AI) nel ciclo di vita dello sviluppo del software. Con la recente crescita dell'IA, il modo in cui gli ingegneri del software scrivono il codice sta cambiando.

L'evoluzione dell'intelligenza artificiale sta facilitando un'enorme elaborazione dei dati e consentendo al computer di eseguire azioni precedentemente riservate alle menti umane.

L'intelligenza artificiale sta ottimizzando il ciclo di vita dello sviluppo del software, rivoluzionando il modo in cui i programmatori risolvono problemi deterministici e applicano la logica.

In qualità di sviluppatore di software, puoi utilizzare strumenti per ottimizzare la tua produzione di intelligenza artificiale. Continua a leggere per scoprire diverse innovazioni digitali per trasformare la distribuzione dell'IA nel tuo ciclo di vita di sviluppo.

1) Framework open source di machine learning

I framework open source di machine learning (ML) sono un'altra soluzione digitale innovativa che altera la distribuzione dell'IA nella pipeline di sviluppo.

Di solito, queste piattaforme supportano l'apprendimento automatico e la facile distribuzione dei calcoli dai desktop ai cluster di server ai dispositivi mobili. I framework ML open source sono ideali se stai cercando una piattaforma AI in grado di sollevare carichi di lavoro pesanti e facilitare i progetti da zero.

Con questa soluzione digitale, puoi potenziare le applicazioni che richiedono numerose funzionalità AI. Ad esempio, puoi addestrare il tuo sistema di riconoscimento delle immagini, manipolazione della musica o modello di elaborazione del linguaggio. I framework open source di machine learning stanno trasformando la distribuzione dell'IA con la loro scalabilità del carico di lavoro.

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2) Servizi Bot

Un'innovazione digitale che sta trasformando la distribuzione dell'IA nel tuo ciclo di vita di sviluppo sono i servizi bot. I servizi bot forniscono risorse per creare, gestire, testare e distribuire bot sofisticati in un'unica posizione.

I servizi digitali più diffusi come i chatbot stanno migliorando le campagne e le strategie di marketing digitale per le organizzazioni moderne. Attraverso il framework SDK modulare, puoi creare bot che utilizzano la voce, comprendono il linguaggio naturale e gestiscono le domande degli utenti.

Con molti servizi bot, puoi anche codificare comandi specifici usando modelli di programmazione C #, JavaScript o Python per lo sviluppo locale.

In genere, le piattaforme di servizi bot forniscono strumenti da riga di comando per aiutarti a gestire e testare le risorse dei bot. Spesso possono configurare app LUIS, creare una knowledge base QnA e creare modelli per inviare componenti. I servizi bot sono una distribuzione dell'IA ottimizzata in modo significativo nel ciclo di vita dello sviluppo del software.

3) Registri Docker di Artifactory

I registri Docker artificiali avanzati ottimizzano ulteriormente la distribuzione dell'IA nel ciclo di vita dello sviluppo. JFrog fornisce una soluzione end-to-end che copre l'intero ciclo di vita del tuo registro Docker.

Questa tecnologia di containerizzazione consente di gestire lo sviluppo, le analisi delle vulnerabilità, il controllo del flusso degli artefatti e la distribuzione durante il processo di sviluppo del software.

In qualità di gestore di repository universale, artifactory supporta tutti i principali formati di pacchetto con metadati esaurienti per qualsiasi ecosistema di sviluppo.

Inoltre, i repository Docker ottimizzano anche gli script di automazione con l'API REST e la CLI per facilitare una consegna più efficiente. In questo modo, i registri Docker artificiali stanno trasformando la distribuzione dell'IA nel ciclo di vita dello sviluppo del software.

4) Librerie Python

Inoltre, le librerie Python sono un'altra potente innovazione digitale per trasformare la tua distribuzione di intelligenza artificiale. Come accennato in precedenza, Python è uno dei migliori linguaggi di programmazione IoT per gli sviluppatori.

In genere, le librerie Python consentono di definire, ottimizzare e valutare espressioni matematiche con array multidimensionali. Con una libreria Python, è possibile ottenere velocità competitive che competono con le implementazioni C per problemi che coinvolgono grandi quantità di dati.

Inoltre, le librerie Python sono in grado di prendere le tue strutture e trasformarle in codice efficiente che può integrarsi con NumPy, C ++ e le librerie native.

Ottimale per le GPU, la maggior parte delle librerie Python fornisce differenziazione simbolica e ampie capacità di test del codice. Le librerie Python possono essere uno strumento influente per trasformare la distribuzione dell'IA all'interno della pipeline di sviluppo.

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5) API Vision ospitata nel cloud

L'API di visione ospitata nel cloud è anche un punto di svolta per la distribuzione dell'IA nella pipeline di sviluppo del software. Se adeguatamente integrati, i team di sviluppo possono sfruttare le API come parte di una strategia digitale.

L'API Vision offre potenti modelli di machine learning pre-addestrati tramite API REST e RPC. Questo strumento tecnologico consente di assegnare etichette alle immagini e di classificarle rapidamente in milioni di categorie predefinite.

Inoltre, utilizzando l'API di visione, è possibile sviluppare applicazioni per rilevare oggetti, volti e leggere testo stampato e scritto a mano. Inoltre, puoi creare preziosi metadati nel tuo catalogo di immagini.

L'API Vision supporta anche modelli di classificazione delle immagini di distribuzione veloci e altamente accurati. L'API di visione ospitata nel cloud è uno strumento innovativo essenziale per ottimizzare la distribuzione dell'IA nello sviluppo del software.

Conclusione

Esistono diverse innovazioni digitali per trasformare la distribuzione dell'IA nel tuo ciclo di vita di sviluppo. Ad esempio, i servizi bot offrono strumenti da riga di comando per aiutarti a gestire e testare le risorse.

I framework open source di machine learning possono facilitare carichi di lavoro scalabili di grandi dimensioni. Inoltre, i registri dei contenitori artificiali possono ottimizzare la distribuzione dell'IA con l'API REST e la tecnologia di automazione CLI.

L'API di visione ospitata nel cloud può aiutarti a creare preziosi metadati nel tuo catalogo di immagini. Inoltre, le librerie Python possono aiutarti a ottimizzare e valutare espressioni matematiche con array multidimensionali.

Considera i punti precedenti per conoscere le innovazioni digitali per trasformare la distribuzione dell'IA nel ciclo di vita dello sviluppo del software.