Welche KI-Tools werden verwendet?
Liste der KI-Tools: Bildverarbeitung und -erkennung: Photoshop, GIMP, Objekterkennungs-API, Gesichts-API Verarbeitung natürlicher Sprache: Google Translate, GPT-3, NLTK, spaCy Maschinelles Lernen und Vorhersage: TensorFlow, Scikit-learn, Keras, XGBoost Datenanalyse: Power BI, Tableau, R, Pandas Computer Vision: OpenCV, YOLO, FastAI, MATLAB Spracherkennung und -synthese: Google Speech-to-Text und Amazon P Intelligence (AI) sind zu wichtigen Treibern für verschiedene Branchen geworden. Dieser Artikel bietet eine umfassende Liste von KI-Tools, die ein breites Spektrum an Anwendungsbereichen abdecken.
Bildverarbeitung und -erkennung
Photoshop
: Linie der Bildbearbeitung und -verarbeitung IndustriestandardGIMP: Kostenlose und Open-Source-Photoshop-Alternative
- Objekt Erkennungs-API
- : API zur Identifizierung von Objekten in Bildern Gesichts-API
- : Gesichter in Bildern erkennen und analysieren
- Natural Language Processing
- Google Übersetzen: Maschineller Übersetzungsdienst
GPT-3: Sprachmodell mit künstlicher Intelligenz, das menschenähnlichen Text generiert
- Natural Language Toolkit (NLTK)
- : Eine Python-Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache spaCy
- : Eine weitere Python-Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache
- Maschinelles Lernen und Vorhersage
- TensorFlow: Google Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen
Scikit-learn: Python-Bibliothek für maschinelles Lernen
- Keras
- : High-Level-API zum Aufbau neuronaler Netze BI
- : Microsoft-Plattform für Datenvisualisierung und -analyse Tableau
- : Beliebte Datenvisualisierungs- und Analysesoftware R
- : Statistische Programmiersprache und Umgebung Python Pandas
Computer Vision
- OpenCV
- : Computer-Vision-Bibliothek für Bildverarbeitung und -analyse YOLO
- : Echtzeit-Zielerkennungsalgorithmus Methode FastAI
- : Deep-Learning-Framework mit Schwerpunkt auf Computer Vision MATLAB
Spracherkennung und -synthese
- Google Speech-to-Text
- : Spracherkennungs-API Amazon Polly
- : Sprachsynthesedienst Kaldi
- : Open-Source-Spracherkennungs-Toolkit WaveNet
Andere
- IBM Watson: Cognitive-Computing-Plattform, die eine Reihe von KI-Diensten bereitstellt
- Microsoft Azure Machine Learning: Cloud-gehosteter Dienst für maschinelles Lernen
- AWS SageMaker: Entwicklungs- und Bereitstellungsplattform für maschinelles Lernen, bereitgestellt von AWS
- BigQuery ML: Dienst für maschinelles Lernen auf der Google Cloud Platform
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche KI-Tools werden verwendet?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Auswahl von Python oder JavaScript sollte auf Karriereentwicklung, Lernkurve und Ökosystem beruhen: 1) Karriereentwicklung: Python ist für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet, während JavaScript für die Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung geeignet ist. 2) Lernkurve: Die Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet; Die JavaScript -Syntax ist flexibel. 3) Ökosystem: Python hat reichhaltige wissenschaftliche Computerbibliotheken und JavaScript hat ein leistungsstarkes Front-End-Framework.

Python kann auf einer Vielzahl von Plattformen ausgeführt werden, einschließlich unserer gemeinsamen: Windows, Unix, Linux und Macintosh. In diesem Artikel wird im Detail den Prozess der Installation von Python im Windows -Betriebssystem vorgestellt. Mein Betriebssystem ist Windows 7, 32-Bit-Version. Bei der Installation von Python können wir es aus dem Quellcode installieren oder die bereits kompilierte binäre Version für die Installation auswählen. Ich habe mich hier ausgewählt. Schritt 1 Laden Sie das Installationspaket herunter. Wir laden das Installationspaket von Python von der offiziellen Python -Website herunter: http://www.python.org. Die Version, die ich ausgewählt habe, lautet: Python-3.3.2.msi klicken, um herunterzuladen, i

Python und JavaScript haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1. Python ist leicht zu erlernen, mit prägnanter Syntax, die für Datenwissenschaft und Back-End-Entwicklung geeignet ist, aber eine langsame Ausführungsgeschwindigkeit hat. 2. JavaScript ist überall in der Front-End-Entwicklung und verfügt über starke asynchrone Programmierfunktionen. Node.js macht es für die Entwicklung der Vollstapel geeignet, die Syntax kann jedoch komplex und fehleranfällig sein.

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In Composer verbessert AI die Entwicklungseffizienz und die Codesqualität hauptsächlich durch Abhängigkeitsempfehlung, Abhängigkeitskonfliktlösung und Verbesserung der Codequalität. 1. AI kann entsprechende Abhängigkeitspakete entsprechend den Projektanforderungen empfehlen. 2. AI bietet intelligente Lösungen, um mit Abhängigkeitskonflikten umzugehen. 3. AI überprüft den Code und bietet Optimierungsvorschläge zur Verbesserung der Codequalität. Durch diese Funktionen können sich Entwickler mehr auf die Implementierung der Geschäftslogik konzentrieren.

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