Künstliche Intelligenz erfreut sich wachsender Beliebtheit und ChatGPT steht an der Spitze dieses Trends. Es gibt jedoch viele Anwendungen der KI, die über sprachbasierte Modelle und Chatbots hinausgehen.
Wir haben beschlossen, ChatGPT selbst zu bitten, uns die sechs wichtigsten KI-Protokolle zu nennen, die jeder kennen sollte.
Die KI kam mit einigen bekannten Namen zurück, aber es ist erwähnenswert, dass keiner davon kryptospezifisch ist. Sie haben jedoch ein breites Anwendungsspektrum und werden auch häufig von Unternehmen im Bereich Kryptowährungen eingesetzt.
Dennoch haben wir für Sie einen speziellen Leitfaden zu den Top 5 KI-Münzen, den Sie sich ansehen können.
Das heißt, lasst uns eintauchen.
Inhaltsverzeichnis
TensorFlow: Googles Deep Learning Framework
TensorFlow ist eine von Google entwickelte End-to-End-Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen (ML).
Im Wesentlichen kann das Tool verwendet werden für:
- Bereiten Sie große Datensätze vor
- Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen (ML).
- Stellen Sie ML-Modelle bereit
- Implementieren Sie MLOps und vieles mehr.
Das Ökosystem an Tools, Bibliotheken und Ressourcen für die Entwicklung von KI-Anwendungen ist breit und umfassend.
PyTorch: Metas Versuch beim Deep Learning
PyTorch ist ein weiteres Open-Source-Framework für maschinelles Lernen und zielt darauf ab, den Weg vom Forschungs-Prototyping zum Produktionseinsatz zu beschleunigen.
Es wurde von Meta (früher bekannt als Facebook) entwickelt und bietet die folgenden Funktionen:
Um Forschung und Produktion bereitzustellen, bietet das Torch.distributed-Backend sowohl skalierbare als auch verteilte Schulungen und Leistungsoptimierung.
PyTorch wird auf einigen der wichtigsten Cloud-Plattformen gut unterstützt, was wiederum eine reibungslose Entwicklung und einfache Skalierung ermöglicht.
Der Übergang zwischen Eager- und Graph-Modus mit TorchScript erfolgt nahtlos. Darüber hinaus können Teams mit TorchServe auch den Weg zur Produktion beschleunigen
ONNX: Der offene neuronale Netzwerkaustausch
ONNX stellt ein zwischengeschaltetes Framework für maschinelles Lernen vor. Es wird zur Konvertierung zwischen verschiedenen ML-Frameworks verwendet.
Wenn Sie beispielsweise TensorFlow verwenden und zu TensorRT gelangen möchten, bietet ONNX einen guten Vermittler zum Konvertieren Ihres Modells, während Sie tatsächlich die verschiedenen ML-Frameworks durchgehen.
Das Team hat hart daran gearbeitet, eine Reihe verschiedener neuronaler Netzwerkfunktionen und -funktionen zu implementieren.
Keras: Google ist noch einmal dabei
Man merkt, dass Google viele Ressourcen in diese Richtung treibt. Keras ist eine weitere High-Level-Deep-Learning-API, die vom Technologieriesen entwickelt wurde.
Keras ist in Python (einer der umfassendsten Programmiersprachen) geschrieben und wird verwendet, um die Implementierung verschiedener neuronaler Netze einfach zu machen.
Darüber hinaus unterstützt Keras auch mehrere Backend-Berechnungen für neuronale Netze. Pro ChatGPT:
Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen. Keras wird häufig in Verbindung mit TensorFlow als Abstraktion auf höherer Ebene verwendet.
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