2023年人工智能开发人员必备的6个工具
软件工程需要创建能够使用逻辑解决确定性问题的算法。然而，由于最近人工智能的崛起，软件工程师创建代码的方式已经改变。
由于人工智能和机器学习在软件开发中解决问题方面的进步，人工智能工具已经改变了程序员的观点。
人工智能对处理大量的数据有帮助。它是独立技术的应用，共同使计算机能够执行通常留给人的操作，以加快程序员的开发方法。如果你正在寻找人工智能开发工具来简化你的开发程序，你就来对地方了。在这篇文章中，我们已经回顾了市场上最好的人工智能开发工具。
让我们开始吧!
什么是人工智能开发和编码工具？
AI开发工具是专门为支持人工智能（AI）系统的开发而设计的软件应用程序和框架。这些工具为开发人员提供各种功能，如数据处理、模型训练、测试和部署，这对建立强大和有效的人工智能和机器学习应用程序至关重要。
人工智能开发工具对于减少构建人工智能应用程序所需的时间和精力至关重要。它们为开发人员提供了一个标准的工作平台，并确保模型的可扩展性、模块化和可维护性。此外，通过这些工具，你可以获得广泛的资源，如文档、教程和论坛，这使开发人员更容易学习和与社区合作。
人工智能是如何用于软件开发的？
人工智能工具和软件促进了自动调试，即模式识别用于全面的错误分析、识别和分类。调试过程加快了，使用深度学习系统更容易发现错误。此外，它还大大减轻了代码生成的负担。如果一个基于人工智能的软件学习了基本模式，它可以简单地通过组装一组预先设定的模块来构建整个程序，就像乐高积木的组装。
人工智能软件助手由于能够智能地加速软件开发过程而变得越来越受欢迎。即使对新人来说，它也能加快学习过程。人工智能助手工具可以充当导师的角色，建议解决方案，提供代码样本，甚至防止新手的错误，如忘记闭合括号。此外，人工智能工具可以通过审查历史日志和生成一组要在系统上执行的测试案例来执行测试。在不做测试的情况下，它也可以准确地预测结果。
人工智能在软件编程中能做什么？
**代码生成：**人工智能可以根据程序员提供的要求和规格来生成代码。
**代码优化：**自动识别和消除代码中的低效率。这可以包括识别冗余或不必要的代码，优化算法和数据结构，以及改善内存使用。人工智能还可以用来预测和预防潜在的性能问题，在它们发生之前。此外，它可以根据特定的性能目标或约束条件自动生成优化的代码。
**错误检测：**人工智能错误检测最常见的方式之一是通过使用机器学习算法，该算法可以分析代码，并识别出表明有错误的模式。这些算法可以在大型的代码数据集上进行训练，以了解什么类型的错误最常见，以及如何识别它们。另一种将人工智能用于错误检测的方式是通过使用自然语言处理（NLP）算法。这些算法可以分析错误报告和其他文件，以确定与特定类型的错误相关的常见模式和关键词。
**代码完成：**人工智能可以根据上下文和开发人员的编码风格建议代码完成选项。测试：通过生成测试案例和识别潜在的问题，实现测试过程的自动化。越来越多的智能软件测试能力推动测试执行，可靠地限定和重现问题，缩短开发周期，确保更高质量的结果。代码审查：自动化代码审查和性能优化--使用机器学习的参数，避免人类驱动的重复回归和性能测试。
2023年广泛使用的6大AI开发和编码工具
想要为你的SDLC提供最好的AI开发工具吗？这些工具可以帮助你：
1**.MxNet**
Mxnet是一个功能强大、适应性强的深度学习库。来自多个机构和企业的研究人员和工程师可以在MXNet上共同工作。MXNet广泛的Python应用编程接口（API）适合于Python的庞大用户群。当开发者使用时，MXNet提供的复杂工具可以充分释放GPU和云计算的潜力。虽然这些方法和工具可以应用于各种数学计算，但MXNet特别专注于促进大规模深度神经网络的创建和部署。
MxNet的主要特点
通过一个混合前端提供灵活性和支持，可以在命令式和符号式模式之间轻松切换。研究和生产可以使用可扩展的、分布式的学习和性能优化。支持Scala、Julia、Clojure、Java、C++、R和Perl，并与Python紧密互动。在计算机视觉、自然语言处理、时间序列等方面有应用。**支持的平台：**Windows,Mac,andLinux**价格：**免费使用
2**.TensorFlow**
TensorFlow是一套机器学习框架、工具和资源。在全球范围内，一个庞大的学术社区依靠这个框架来创建尖端的ML模型。
它是一个免费和公开的机器学习库，用于创建可靠和有效的基于ML的软件。因为这个工具，开发者可以使用不仅仅是个别供应商提供的功能来解决机器学习挑战。
TensorFlow的主要特点
通过TensorFlow中的DTensor实现了跨多个设备的分布式模型训练。提供与平行空间训练和利用分散在不同设备上的数据的平行训练的兼容性。通过对Keras等高级API的支持，允许快速调试和模型迭代，简化了模型创建。提供一套资源，旨在简化开发人员在AI项目上的工作。支持的平台：Windows、Mac和Linux。价格：免费使用
3**.H20**
H2O是一个基于云的人工智能平台，允许任何数据分析师、开发人员或数据科学家在几分钟内创建高质量的人工智能模型和应用程序，迅速向企业客户提供人工智能。以前，这个过程可能需要几个月甚至几年。但其强大的自动化ML功能使尖端的人工智能模型和程序可以轻松开发。
H2O的主要特点
由一个用户友好的人工智能应用商店组成，使开发人员能够简单地将新的应用程序部署到客户手中你用这个工具建立的模型可以在企业内部、云和其他基础设施之间移植。利用TFIDF、CNN和GRU等提取文档特征的技术，将文本转换为有用的特征。包括卓越的ML模型，用于发现大量交易数据中的欺骗行为，以应用于实时安全监控。支持的平台：Windows、Mac和Linux。价格：免费至每月30美元
4**.Mintlify**
通过自动化，特别是自动化文档生成，Mintlify希望解决与文档相关的问题。使用NLP和网络刮削等工具，该公司的平台可以读取代码并生成描述它的文档。只要高亮显示代码就会触发这个工具生成文档的过程。
它通过创建文档来节省时间并改善你的代码库。此外，Mintlify在未来向他人解释他们的代码时，可以节省高级开发人员的时间。
Mintlify的主要特点
通过扫描"过时"的部分和检测用户互动来提高文档的可读性。它不保留任何代码，并在存储和传输过程中对所有用户数据进行加密。包括支持与Slack、Dropbox和GitHub等知名工具的集成，以简化和自动化开发和项目管理流程。包括6000多个活跃账户的用户群。支持的平台：Windows、Mac和Linux价格：每月免费至120美元
5**.ScikitLearn**
ScikitLearn（又称sklearn）是一个流行的开源机器学习库，旨在为分类、回归、聚类和降维任务提供一系列有监督和无监督的学习算法。
Scikit-learn为建立机器学习模型提供了一个用户友好和高效的API。它包括广泛的预处理技术，用于处理缺失数据、缩放特征，以及将数据转换为适合建模的格式。
ScikitLearn的主要特点
包括一系列用于评估模型性能的模型评估技术，如交叉验证和网格搜索。可以很容易地与Python生态系统中的其他工具和库集成。包含许多常见的人工智能和数据挖掘任务的计算，如串联、重合和排序。建立在其他流行的Python科学计算库之上，如NumPy、SciPy和matplotlib。支持的平台：Windows,Mac,andLinux价格：免费使用
6**.Rainbird**
Rainbird是一个历史不长的尖端人工智能平台。Rainbird套件包括RainbirdInfer模块、RainbirdFlow模块和RainbirdAutoML模块，所有这些都可以通过RainbirdStudio界面访问。您可以使用该工具的全新人工智能组件RainbirdAutoML与机器学习进行模型训练和部署。
雨鸟的主要特点
使用强大的推理引擎来实现决策过程的自动化。你可以利用RainbirdInfer训练的模型结果获得更高质量的预测。用户可以在知识地图的帮助下生成决策逻辑的可视化。允许开发复杂决策的综合方法。支持的平台：Windows、Mac和Linux价格：免费使用
关于更多的人工智能开发和编码工具，请查看我的这篇博文。除了上面已经提到的六个工具之外，它还介绍了：
TabnineOtter.aiPyTorchGitHubCopilotWingPro总的来说，人工智能（AI）已经彻底改变了我们开发软件的方式。随着人工智能驱动的软件开发工具的兴起，开发人员可以简化开发过程，并比以往更快地创建高质量的应用程序。
从数据处理到自然语言处理，有大量的人工智能开发工具可供选择，我们希望你在阅读本文后能找到最好的工具。
支撑人工智能的数据管理与分析技术专刊前言
近年来,支撑人工智能的数据管理与分析技术正成为大数据和人工智能领域研究的热点问题之一.利用和发展数据管理与分析理论技术,为提升人工智能系统全生命周期的效率和有效性提供基础性支撑,必将进一步促进基于大数据的人工智能技术发展与其在更大范围的推广应用.本专刊聚焦在数据管理与人工智能融合发展的过程中,数据库技术对人工智能的优化支撑作用,包括两方面:(1)传统数据管理分析的理论技术对人工智能的数据和计算过程的优化;(2)传统数据管理系统设计理念对开发通用且易用型人工智能平台的促进作用.因此,需要利用和发展现有数据库理论,构建形成新的技术和系统经验.专刊重点立足于数据库核心技术,探讨数据管理与分析技术对人工智能研究发展推动作用,特别是数据管理分析的理论技术对人工智能在数据和计算密集环节的优化,以及数据管理系统设计理念与开发经验对构建通用型人工智能平台的促进作用,重点关注数据管理与分析技术对人工智能在数据存储、算法优化、模型管理、模型服务、系统构建等方面的支撑作用.
本专刊公开征文,共收到投稿36篇.论文均通过了形式审查,内容涉及支撑人工智能的数据管理、分析、系统与应用.特约编辑先后邀请了60多位专家参与审稿工作,每篇投稿至少邀请2位专家进行评审.稿件经初审、复审、NDBC2020会议宣读和终审共4个阶段,历时6个月,最终有17篇论文入选本专刊.根据主题,这些论文可以分为5组.
(1)支撑人工智能的数据管理技术
《支撑机器学习的数据管理技术综述》从数据管理的视角对机器学习训练过程进行解构和建模,从数据选择、数据存储、数据存取、自动优化和系统实现等方面,综述并提出支持机器学习数据管理的若干关键技术挑战.
《数据库内AI模型优化》提出一种“预筛选+验证”对AI模型推理进行优化的框架,分析探讨了决策树等多个机器学习模型的优化技术,并通过扩展SQL支持了决策树训练与推理,所提出的方法能够对“借助决策树模型推理结果对数据进行筛选”的应用场景起到较好的加速效果.
《图嵌入算法的分布式优化与实现》提出一种通用的分布式图嵌入框架,将图嵌入算法中的采样流程和训练流程进行解耦,并设计了一种基于参数服务器的模型切分嵌入策略,从而大幅减少分布式计算中的通信开销.
《时序图节点嵌入策略的研究》提出了一种对时序图节点进行自适应嵌入表达的方法ATGEB.结合信息在时序图中的传播特征,提出一种自适应方式对其活跃时刻进行聚类,并设计了双向多叉树索引结构和节点采样策略,在时序图中节点间时序可达性检测以及节点分类等问题上取得很好的实验效果.
《面向企业数据孤岛的联邦排序学习》提出了一种面向企业数据孤岛的联邦排序学习框架,并设计了交叉分割的联邦学习策略、基于略图的隐私保护技术和联邦半监督学习方法,进而验证了所提方法的有效性.
《多区间速度约束下的时序数据清洗方法》提出了多区间速度约束下的时间序列数据修复方法,并采用动态规划方法来求解最优修复路径,进而验证所提出方法的可行性和有效性,特别是其可提升人工智能结果质量.
(2)支撑人工智能的数据分析技术
《基于Motif聚集系数与时序划分的高阶链接预测方法》提出了一种基于Motif聚集系数与时序划分的高阶链接预测模型,通过同时结合网络中高阶结构的聚集特征与网络结构演变信息,提升预测效果与性能.
《面向时空图建模的图小波卷积神经网络模型》提出了一种新的时空图建模图小波卷积神经网络模型,通过结合图小波卷积层和扩展因果卷积层捕获时空图节点间属性特征的相关性,并设计了利用自适应邻接矩阵从数据中动态学习隐层空间依赖关系的有效方法.
《捕获局部语义结构和实例辨别的无监督哈希》提出了一种基于语义结构保持和实例分辨力的深度无监督哈希学习框架.其对语义结构进行学习的同时也指导哈希编码学习,并被验证可有效提升哈希编码的辨识力.
《用于表格事实检测的图神经网络模型》提出用于表格事实检测的图神经网络模型,利用表格的结构特征结合图注意力网络和图卷积神经网络,设计了以表格的行为单位的Row-GVM和以表格的单元格为单位的Cell-GVM,进而证明所提方法的高效性.
(3)支撑人工智能的数据库系统
《PandaDB:一种异构数据智能融合管理系统》提出了基于智能属性图模型的分布式数据融合管理系统PandaDB,该系统实现了结构化/非结构化数据的高效存储管理,并提供了灵活的AI算子扩展机制,具备对多元异构数据内在信息的即席查询能力.
《KGDB:统一模型和语言的知识图谱数据库管理系统》研发了统一模型和语言的知识图谱数据库管理系统KGDB,提出统一的存储方案,解决了无类型三元组的存储问题,并实现了两种不同知识图谱查询语言的互操作,进而验证该系统比gStore和Neo4j节省30%的存储空间,查询速度最高可提高2个数量级.
《基于Seq2Seq模型的SparQL查询预测》研究如何利用已有的信息进行知识图谱的查询预测,从而进行数据的预加载与缓存,提高系统的响应效率,提出了将SparQL查询提取为序列形式的方法,使用Seq2Seq模型对其进行数据分析和预测,并使用真实的数据集对方法进行测试,实验表明所提出的方案具有良好的效果.
(4)支撑人工智能的数据应用
《LFKT:学习与遗忘融合的深度知识追踪模型》针对学生遗忘行为对其知识掌握程度的影响,提出了融合学习与遗忘的深度知识追踪模型LFKT.通过结合4个影响知识遗忘因素,采用深度神经网络可实时追踪由学生遗忘造成的知识水平变化过程.
《多尺度时序依赖的校园公共区域人流量预测》提出了一种基于深度学习的多尺度时序卷积网络MSCNN以对校园公共区域人流量进行预测.通过在真实校园环境测试,所提出模型的预测效果优于其他已有的校园区域人流量数据预测方法,特别在捕获多尺度时序模式方面更具优势.
(5)赋能人工智能的数据库技术
《基于人工智能方法的数据库智能诊断》研究了OLTP数据库在实际运行时可能遇到的异常,分析了这些异常和一系列监控指标之间的影响关系,提出了一种智能的数据库异常诊断框架AutoMonitor,包括数据库异常监测、异常指标提取和根因分析这3个模块,并部署在PostgreSQL数据库,实验结果表明该框架对于异常诊断具有较高的精确度,并且不会对系统性能造成太大的影响.
《GPU数据库核心技术综述》综述了以GPU计算为核心的数据库系统(GDBMS)发展历程,深入剖析GDBMS的四大核心组件:查询编译器、查询处理器、查询优化器和存储管理器,并展望了其与人工智能、时空数据分析、数据可视化、商务智能等领域的交互应用.
本专刊主要面向数据库、数据挖掘、大数据、机器学习、信息检索等多领域的研究人员和工程人员,反映了我国学者在支撑人工智能的数据管理、分析、系统与应用领域最新的研究进展.感谢《软件学报》编委会和数据库专委会对专刊工作的指导和帮助,感谢专刊全体评审专家及时、耐心、细致的评审工作,感谢踊跃投稿的所有作者.希望本专刊能够对支撑人工智能的数据管理、分析与系统相关领域的研究工作有所促进.