- Outils d’apprentissage automatique : Ces outils sont utilisés pour entraîner des modèles d’intelligence artificielle afin qu’ils puissent apprendre et s’améliorer par eux-mêmes. Les principaux outils d’apprentissage automatique comprennent les réseaux de neurones, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support et les algorithmes génétiques.
- Outils de collecte et de préparation des données : Ces outils sont utilisés pour collecter et préparer des données à partir de sources externes, telles que des bases de données, des fichiers CSV, des API et des flux de données en temps réel. Les principaux outils de collecte et de préparation des données comprennent Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink et Apache Kafka.
- Outils d’analyse prédictive : Ces outils sont utilisés pour analyser les données et générer des prédictions. Les principaux outils d’analyse prédictive comprennent Apache Mahout, Apache PredictionIO, IBM Watson Analytics et Microsoft Azure Machine Learning.
- Outils d’intégration : Ces outils sont utilisés pour intégrer des systèmes d’intelligence artificielle à des systèmes existants. Les principaux outils d’intégration comprennent IBM WebSphere, Oracle SOA Suite, Microsoft BizTalk Server et Apache Camel.
- Outils de gestion : Ces outils sont utilisés pour surveiller et gérer les systèmes d’intelligence artificielle. Les principaux outils de gestion comprennent IBM Watson OpenScale, Microsoft Azure Machine Learning, Amazon SageMaker et Google Cloud Machine Learning Engine.
