Khi công cụ lập trình AI và Machine Learning ngày càng phát triển, chúng được các lập trình viên sử dụng nhiều hơn để xây dựng các ứng dụng của họ. Các công tụ trí tuệ nhân tạo dựa trên thiết bị và dựa trên đám mây cung cấp cho các lập trình viên các tính năng độc đáo cho ứng dụng. Vậy có những công cụ lập trình AI nào dành cho các lập trình viên di động? Cùng tech-buzz đi tìm hiểu các công cụ này cách các lập trình viên ứng dụng sử dụng chúng trong bài viết này nhé.
Caffe2: Framework deep learning linh động
Caffe2 là một framework deep learning nhẹ, công cụ này có thể mở rộng và được phát triển bởi facebook. Đây là một sự thừa kế của Caffe, một dự án được bắt đầu bởi Đại Học Berkeley và Đại Học California. Công cụ lập trình AI này được dùng trong các trường hợp sử dụng để sản xuất và phát triển ứng dụng di động. Mang tới cho các lập trình viên tính linh hoạt cực cao giúp xây dựng các sản phẩm có hiệu suất cao.
Caffe2 được tạo ra nhằm mục đích mang tới cách thử nghiệm deep learning dễ dàng hơn, tận dụng sự đóng góp của công động về các thuật toán và mô hình mới. Đây là một công cụ đa nền tảng và được tích hợp với Xcode, Android Studio, và Visual Studio để phát triển ứng dụng di động cũng như công cụ AI.
Cốt lõi của các thư viện C++ là cung cấp tốc độ và tính di động. Trong khi đó, C++ và API Python sẽ giúp cho mọi người tạo nguyên mẫu, huấn luyện và triển khai các mô hình một cách dễ dàng. Khi có sẵn nó sẽ sử dụng GPU. Caffe2 được tinh chỉnh để có thể tận dụng tối đa nền tảng deep learning GPU NVIDIA. Để tối ưu được hiệu suất, Caffe2 sẽ sử dụng một số thư viện SDK deep learning của NVIDIA như cuBLAS, cuDNN và NCCL.
TensorFlow Lite và Mobile: Framework machine learning nguồn mở cho người dùng
TensorFlow là một thư viện phần mềm nguồn mở được sử dụng nhằm giúp xây dựng các mô hình machine learning. Nhờ vào lối kiến trúc linh hoạt nên người dùng có thể triển khai mô hình một cách khá dễ dàng trên nhiều nền tảng khác nhau, máy tính và cả những thiết bị di động. Hiện nay, TensorFlow đang cung cấp 2 giải pháp giúp triển khai các mô hình machine learning cho thiết bị di động là TensorFlow Lite và TensorFlow Mobile.
Đây là một phiên bản cải tiến của TensorFlow Mobile, mang tới kích thước ứng dụng nhỏ hơn và một hiệu suất tốt hơn. Ngoài ra, TensorFlow lite cũng ít bị phụ thuộc hơn so với TensorFlow Mobile. Nhờ vậy, mọi người có thể xây dựng và lưu trữ trên các thiết bị đơn giản. Bên cạnh đó, TensorFlow lite cũng hỗ trợ tăng tốc phần cứng bằng API Mạng thần kinh Android.
Tuy nhiên, điều đáng chú ý hơn là TensorFlow lite hiện đang ở chế độ preview của lập trình viên khi thiết kế app mobile, nó chỉ có phạm vi bảo hiểm cho một số đơn vị khai thác nhất định. Do đó, khi muốn phát triển các ứng dụng cho thiết bị di động mọi người nên lựa chọn TensorFlow mobile.
Công cụ TensorFlow mobile có hỗ trợ tùy chỉnh nên có thể thêm các nhà khai thác mới một cách dễ dàng mà không được hỗ trợ với TensorFlow mobile theo mặc định. Đây được xem là yêu cầu cho hầu hết các ứng dụng AI. Tuy TensorFlow file được nằm trong preview của các lập trình viên nhưng những bản phát hành trong tương lai nó chắc chắn sẽ đơn giản hơn rất nhiều. Ngoài ra, nó cũng sẽ có được khả năng thay thế TensorFlow Mobile hoặc ít nhất cũng sẽ khắc phục được các khuyết điểm hiện tại.
ML Kit của Google: Liên kết liền mạch machine learning vào ứng dụng của bạn
Bộ công cụ lập trình AI đa nền tảng Machine Learning ML Kit được dùng cho nền tảng phát triển di động Firebase. Bộ công cụ này bao gồm các công nghệ ML của Google như TensorFlow, API Google Cloud Vision và API mạng thần kinh android cùng trong một SDK duy nhất. Điều này giúp cho người dùng có thể áp dụng các kỹ thuật ML cho các ứng dụng một cách dễ dàng.
Mọi người có thể tận dụng các API của nó trong trường hợp sử dụng di động phổ biến như phát hiện khuôn mặt, nhận dạng văn bản, xác định đặc điểm, dán nhãn hình ảnh và quét mã vạch. Trong trường hợp các API đó không gồm các vấn đề machine learning mọi người vẫn có thể sử dụng các mô hình TensorFlow của riêng mình. Việc cần làm chỉ là tải mô hình lên Firebase, ML Kit sẽ đảm nhận việc phục vụ và lưu trữ.
Các API này có thể chạy trên đám mây hoặc trên thiết bị. API trên thiết bị có thể xử lý dữ liệu một cách nhanh chóng ngay cả khi không có kết nối mạng. Các API dựa trên đám mây sẽ tận dụng sức mạnh công nghệ machine learning của google Cloud Platform và mang tới cho người dùng kết quả có độ chính xác cao nhất. Ngoài ra nếu bạn có nhu cầu thiết kế, phát triển phầm mềm với các tính năng vượt trội, ưu việt. Có thể liên hệ công ty gia công phần mềm Mona, đơn vị hàng đầu tại Việt Nam để tránh mất thời gian tìm hiểu.
Microsoft Cognitive Services: Làm cho ứng dụng nhìn, nghe, nói, hiểu và giải thích nhu cầu người dùng
Microsoft Cognitive Services là tập hợp các SDK, API và dịch vụ nhằm giúp cho việc thêm tính năng nhận thức vào trong các ứng dụng của các lập trình viên trở nên dễ dàng. Ví dụ như phát hiện cảm xúc và video, lời nói và tầm nhìn, nhận diện khuôn mặt.
Người dùng không cần phải là một chuyên gia về khoa học dữ liệu để giúp cho hệ thống trở nên hấp dẫn và thông minh hơn. Các dịch vụ trước đi kèm với API thông minh RESTful chất lượng cao mang tới các mục như tầm nhìn, lời nói, ngôn ngữ, kiến trúc, tìm kiếm.
OpenCV: Cung cấp sức mạnh của tầm nhìn cho các ứng dụng của bạn
OpenCV là viết tắt của thư viện tầm nhìn máy tính nguồn mở. Đây là tập hợp các chức năng lập trình cho thị giác máy tính và machine learning. Nó có giao diện Python, C++, Java và hỗ trợ Linux, Windows, Android, IOS, MacOS. Bên cạnh đó, OpenCV cũng hỗ trợ cho các Framework deep learning PyTorch và TensorFlow. Được viết bằng nguyên bản C++/C, thư viện này có thể tận dụng xử lý đa lõi.
OpenCV mang tới một cơ sở hạ tầng chung cho các ứng dụng thị giác máy tính, đồng thời tăng tốc sử dụng nhận thức trong các sản phẩm thương mại. Trong thư viện có tới hơn 2500 thuật toán được tối ưu hóa gồm cả thuật toán thị giác hiện đại và cổ điển.
Core ML: Kết hợp machine learning trong ứng dụng iOS của bạn
Core ML là một framework machine learning được dùng để tích hợp mô hình machine learning cho các ứng dụng IOS. Nó hỗ trợ Vision giúp phân tích ngôn ngữ, hình ảnh để xử lý GameplayKit và ngôn ngữ để đánh giá các quyết định đã học.
Để tạo ra và triển khai các mô hình tùy chỉnh mọi người cần sử dụng Framework Create LM. Theo Founder – CEO Matt Long của Best Software / App comapny in Australia tại groovetechnology.com thì đây chính là một framework machine learning nằm trong Swift, mọi người có thể dùng để đào tạo ra các mô hình sử dụng công nghệ bản địa của Apple như Xcode, Swift và các framework khác.
Dialogflow: Cung cấp cho người dùng những phương pháp tương tác mới với sản phẩm của bạn
Nền tảng hiểu ngôn ngữ tự nhiên Dialogflow giúp cho các lập trình viên có thể dễ dàng thiết kế và tích hợp giao diện người dùng đàm thoại vào trong các thiết bị, ứng dụng web, ứng dụng di động và bot. Mọi người có thể tích hợp nó trên Cortana, Alexa, Facebook Messenger và nhiều nền tảng mà người dùng có thể sử dụng.
Với Dialogflow, việc xây dựng các giao diện như IVR đàm thoại và chatbot giúp người dùng có thể tương tác với doanh nghiệp bằng nhiều cách. Nó giúp cho người dùng có thể hiểu được các sắc thái đa dạng và rộng lớn của ngôn ngữ. Đồng thời dịch nó sang nghĩa chuẩn và có cấu trúc mà các dịch vụ và ứng dụng của mọi người có thể hiểu được.
==== Xem thêm: Top 6 ứng dụng lạm việc nhóm hiệu quả nhất ngày nay, Top 10 ứng dụng quản lý dự án PMS chuyên nghiệp
Bên cạnh việc lựa chọn công cụ AI cho phù hợp mọi người cũng cần chú ý tới các yếu tố khác để tránh những ảnh hưởng xấu tới hiệu suất của ứng dụng. Trong việc xây dựng bất kỳ một ứng dụng thông minh gì, điều quan trọng là AI trong ứng dụng ấy cần giải quyết được các vấn đề gặp phải. Một ứng dụng lập trình AI tốt không chỉ giúp cho người dùng làm cho một điều gì đó nhanh chóng mà còn giúp cho họ làm được những điều chưa làm được trước đây.
