Article original : The Best AI & Machine Learning Frameworks to Learn for Web Development
Par Rashmi Sharma
Dans cet espace technologique hautement concurrentiel, les entreprises cherchent toujours à prendre de l'avance sur leurs concurrents grâce au meilleur design et développement web.
Mais lorsque vous construisez une application commerciale moderne, vous devez garder à l'esprit la concurrence du marché et les tendances de l'expérience numérique 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 frameworks d'IA et de machine learning les plus populaires pour construire des applications web en 2020.
Commençons donc par comprendre le rôle de l'IA et du machine learning dans le développement web.
La pertinence de l'IA et du Machine Learning dans le développement web
L'intelligence artificielle et le machine learning 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 dotés d'IA sont à la mode partout. Une raison 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 cela est désormais facile à mettre en œuvre pour la plupart des entreprises.
Pourquoi intégrer l'IA et le Machine Learning dans votre processus de développement web ?
Ils ravissent votre équipe de support client
La mise en place d'un chatbot IA sur votre site web peut améliorer toute l'expérience du support client et peut vous aider à fournir une assistance bien meilleure à vos utilisateurs.
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 secteur. Donc, si vous voulez développer votre entreprise et la faire passer au niveau supérieur, n'hésitez pas à implémenter un chatbot IA.
Exemples de chatbots disponibles sur le web :
"Eno" de Capital One : Capital One est une organisation bancaire qui offre des produits financiers et des enquêtes. Ils utilisent Eno, un chatbot pour aider les clients à gérer leurs questions liées à leurs transactions, soldes de compte et analyser leurs habitudes de dépenses.
Assistant médical virtuel de MedWhat : Alimenté par le machine learning, le chatbot de MedWhat fournit des réponses rapides aux questions basées sur les comportements qu'il apprend en interagissant avec les utilisateurs. Ce chatbot facilite la discussion et le diagnostic des problèmes de santé pour les patients et les médecins de manière plus rapide, plus facile et plus transparente.
"Dom" de Domino : C'est le bot interactif de pizza qui vous permet de commander de la nourriture sur le site de Domino. Le chatbot de Domino offre un menu complet de pizzas, suit les livraisons et peut également suivre vos commandes précédentes et les prendre en compte pour les réordonner.
Ils aident à maximiser l'expérience utilisateur (UX)
IA UX (Source de l'image : uxstudioteam.com)
L'IA et le machine learning vous aident à comprendre les préférences de vos clients. Un site web avec des fonctionnalités d'IA et de ML vous aide à analyser les préférences de vos clients, leur historique de recherche et même leur localisation. Ainsi, 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 UI en conséquence.
L'implémentation de solutions d'IA dans votre boutique en ligne aidera à offrir à vos clients une expérience d'achat plus personnalisée, comme si tout avait été créé exactement pour eux uniquement. L'IA et le machine learning créent une atmosphère de monde réel sur votre site web qui motive les clients à effectuer un achat.
Prenez Amazon.com comme exemple – 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 les données précédemment suivies par la solution d'IA d'Amazon.
Ils fournissent un accès rapide à l'information
Fonctions de recherche basées sur la voix (Source de l'image : www.dialogtech.com)
Les propriétaires d'entreprises cherchent à ajouter des fonctions de recherche vocale à leurs sites web, car cela devient de plus en plus populaire. Des applications comme Google Assistant, Siri et Cortana qui supportent les fonctions de recherche vocale donnent aux utilisateurs un accès rapide à l'information.
Supposons que vous êtes un détaillant de vêtements en ligne. Vous pouvez utiliser des systèmes de recherche vocale pour aider vos clients à trouver les types de vêtements qu'ils veulent avec des informations complètes sur les produits telles que le prix de l'article, le type de tissu, la taille, la couleur et la longueur.
Ils rationalisent votre stratégie marketing
L'IA dans le marketing (Source de l'image : www.statista.com)
La technologie de l'intelligence artificielle et du machine learning a été utilisée par les équipes marketing pour prendre des décisions marketing majeures et faire des prédictions de marché basées sur ce qui est en 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 quels changements doivent être apportés afin d'augmenter les ventes et d'améliorer le taux de conversion.
Le potentiel de l'IA et du machine learning dans le développement web n'a pas échappé à l'attention des grandes entreprises telles que Google, Facebook, IBM et Microsoft Launch.
Elles ont toutes sorti des boîtes à outils et API d'IA pour intégrer la compréhension du langage naturel et les fonctionnalités de machine learning dans les applications web modernes.
Apprendre à intégrer et à implémenter la technologie de l'IA dans votre site est définitivement réalisable.
Les meilleurs frameworks d'IA et de Machine Learning pour le développement web
Mais le point crucial est de savoir comment les dirigeants d'entreprise implémentent efficacement l'IA dans leurs processus de développement web.
Pour vous aider, voici cinq frameworks innovants d'IA et de machine learning pour le développement web à surveiller en 2020 et au-delà.
TensorFlow
Statistiques rapides :
- Développé par : Google Brain Team
- Fondé en : Novembre 2015
- Écrit 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 un framework de machine learning préféré parmi les développeurs web. Cela est dû au fait que l'équipe Google Brain, créatrice du framework, l'a conçu de manière à permettre aux développeurs d'utiliser le machine learning en JavaScript ou en Node pour le calcul numérique en une seule fois.
Il aide également les équipes à construire des applications web en utilisant des modèles de machine learning avec JavaScript et ses modules qui sont responsables de la reconnaissance de différentes fonctionnalités principales des interactions et objets du monde réel.
Il apporte les fonctionnalités de l'IA et de la technologie de machine learning à l'avant, 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 framework de machine learning TensorFlow pour transformer leur processus de développement web afin que les utilisateurs finaux puissent tirer parti des avantages du machine learning et de l'analyse prédictive de l'IA.
La construction de modèles influence grandement le processus de développement web. Et TensorFlow utilise plusieurs abstractions et des bibliothèques puissantes pour former et entraîner des modèles pour la création de technologies complexes.
Le résultat est un code avec certaines fonctionnalités de haut niveau, ainsi qu'un code plus facile à lire, écrire, déboguer et travailler. TensorFlow utilise l'API de haut niveau Keras 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'entraînement des modèles de réseaux de neurones 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 avec le code qui se produit dans le réseau pour toute 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
La Apache Software Foundation, ainsi qu'un groupe de développeurs, maintient Apache Mahout. Il s'agit d'un framework de machine learning open source qui permet aux développeurs d'applications web de concevoir de grandes applications web. Ces applications sont conçues pour aider les scientifiques des données et les statisticiens à effectuer divers algorithmes mathématiques.
Les développeurs web professionnels recommandent ce framework en 2020 car il améliore les performances des applications web en utilisant des frameworks d'algèbre linéaire distribuée avec un DSL Scala expressif mathématiquement pour les algorithmes distribués. Il offre également une évolutivité, une simplicité et une rapidité.
Mahout utilise la bibliothèque Apache Hadoop pour construire des systèmes évolutifs de machine learning supervisés et non supervisés dans le cloud. Les développeurs peuvent utiliser Mahout pour créer des moteurs basés sur les recommandations afin d'effectuer des fonctions telles que la classification ainsi que le regroupement et l'extraction de grandes quantités de données.
Apache Mahout dispose des implémentations de clustering qui sont supportées par des algorithmes comme K-Means, Canopy, Spectral, Dirichlet, Fuzzy K-Means et Streaming K-Means. Le clustering peut aider les développeurs à découvrir et organiser des éléments en groupes distincts basés sur la similarité entre les articles.
C'est pourquoi les applications web basées sur Mahout peuvent caractériser leurs groupes de clients en fonction des schémas d'achat, des classifications de produits et du regroupement d'articles.
Microsoft Cognitive Toolkit
Statistiques rapides :
- Développé par : Microsoft Research
- Fondé en : 2016
- Écrit en : C++ et Python
- Dernière version : 2.7.0 / 26 avril 2019
- Plateformes : Windows, Linux
- Types de modèles : Support des DNNs feed-forwards, réseaux de neurones convolutifs et récurrents
Microsoft Cognitive Toolkit est un autre framework de deep learning open source. Vous pouvez l'ajouter à des programmes web via des API de haut et bas niveau pour construire des réseaux de neurones. Il transmet des connaissances aux programmes web via des optimiseurs d'API et offre un certain nombre de composants pour mesurer la performance des réseaux de neurones.
Si vous souhaitez créer des applications web dynamiques, c'est un framework de deep learning parfait. Grâce à sa fonctionnalité, son évolutivité et sa rapidité, vous pouvez éviter le codage encombrant. Les applications web basées sur CNTK sont efficaces pour la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale et l'écriture manuscrite.
Il supporte à la fois les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) et les réseaux de neurones récurrents (RNNs/LSTMs). CNTK est une bibliothèque extensible et vous pouvez également l'utiliser dans vos programmes Python, C# ou C++, ou comme un outil de machine learning via son propre langage de description de modèle (BrainScript).
De plus, il dispose de systèmes d'exploitation 64 bits Linux ou 64 bits Windows que vous pouvez installer à partir des packages binaires précompilés, ou à partir de la bibliothèque GitHub.
Son support pour le format ONNX (Open Neural Network Exchange) influence grandement le processus de développement web avec la technologie de l'IA et du machine learning. Il utilise des modèles d'IA avec une variété de frameworks, d'outils, de runtimes et de compilateurs. C'est pourquoi CNTK est l'un des meilleurs frameworks de machine learning dans des domaines tels que la reconnaissance vocale, l'analyse prédictive et la compréhension de grands ensembles de données non structurées.
De nombreuses grandes entreprises technologiques utilisent ce framework 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
- Écrit 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
C'est un framework de deep learning parfait pour ceux qui pensent que les grandes choses viennent dans de petits packages. Oui, si vous cherchez un framework de deep learning flexible, Caffe2 est ce qu'il vous faut. Les développeurs adorent l'utiliser car il est flexible et facile à développer du code.
Avec l'aide de code extensible, il améliore les performances de votre application. Le meilleur, c'est que les développeurs n'ont besoin que de connaissances de base en code source C++.
Il offre des liaisons pour Python et MATLAB. Et, le code de votre application ne sera pas compliqué, car il supporte un code et des modèles de pointe. Il dispose de réseaux pré-entraînés 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 60M d'images par jour avec un seul GPU Nvidia K40.
Il existe diverses entreprises utilisant le framework de deep learning Caffe2 pour construire 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, ce 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 sans code complet.
Apache Singa
Statistiques rapides :
- Développé par : Apache Software Foundation
- Fondé en : Septembre 2015
- Écrit en : C++, Python, Java
- Dernière version : 3.0.0 / 20 avril 2020
- Plateformes : Linux, macOS, Windows
- Architecture : Système logique pour supporter les frameworks d'entraînement distribué
Dernier mais non des moindres, Apache Singa est un framework de deep learning populairement utilisé pour le développement web. Il est assez polyvalent et les développeurs peuvent l'utiliser pour créer des applications web pour une multitude d'entreprises. Il offre plusieurs avantages, non seulement aux développeurs d'applications, mais aussi aux propriétaires d'applications.
Apache Singa dispose de nombreuses fonctionnalités, y compris une architecture flexible pour l'entraînement distribué, et trois composants principaux :
- le composant Core pour la gestion de la mémoire,
- le composant IO pour l'analyse des données, et
- le composant Model pour le NLP et la reconnaissance d'images.
Actuellement, l'équipe Apache Singa travaille sur l'idée de SINGA-lite et Singa-Easy pour rendre l'IA et le deep learning plus accessibles et faciles à utiliser pour les développeurs.
Si vous cherchez un framework extrêmement populaire, sécurisé, rapide et flexible pour construire des modèles de deep learning, Apache Singa est ce qu'il vous faut en 2020.
Actuellement, les systèmes SINGA ont été appliqués aux applications de santé pour analyser les données des dossiers médicaux électroniques (DME). Il y a beaucoup d'autres entreprises utilisant Apache SINGA pour construire des applications de types de données utiles.
En conclusion
Vous avez peut-être déjà entendu parler de tous ces frameworks d'IA et de machine learning pour le développement web. Il existe, bien sûr, d'autres frameworks. Mais selon mon analyse, ces 5 frameworks seront les gagnants cette année.
Vous pouvez utiliser ces frameworks pour construire des applications web géniales et atteindre vos utilisateurs dans le monde entier via vos applications web. Cela vous aidera à augmenter votre base de clients, ce qui conduit à la réussite de votre entreprise.
Si vous avez besoin de services comme ceux-ci et que vous n'avez pas les ressources pour les mettre en place vous-même, alors vous devriez engager une entreprise qui offre des services de développement web personnalisés selon vos exigences.
Vous pouvez contacter mon équipe chez Syncrasy Tech pour plus de détails sur les services de développement web avec IA. Ou contactez-nous ici.
Si vous avez des questions, vous pouvez nous contacter ici sur LinkedIn.
Merci d'avoir lu !