ما هي أهم أربعة بروتوكولات الذكاء الاصطناعي الذي يجب أن تعرفه؟

ما هي أهم أربعة بروتوكولات الذكاء الاصطناعي الذي يجب أن تعرفه؟

يتمتع الذكاء الاصطناعي بشعبية متزايدة ويقع تشات في الجزء العلوي من هذا الاتجاه. ومع ذلك ، هناك العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعى التي تتجاوز النماذج القائمة على اللغة و chatbots.

قررنا أن نطلب من Chatgpt نفسه تسمية أهم ستة بروتوكولات الذكاء الاصطناعي الذي يجب على الجميع معرفته.

عاد الذكاء الاصطناعى مع بعض الأسماء المعروفة ، ولكن تجدر الإشارة إلى أن أيا منهم لا هو محدد. ومع ذلك ، لديهم مجموعة واسعة من التطبيقات وغالبًا ما تستخدمها الشركات في مجال العملات المشفرة.

ومع ذلك ، لدينا دليل خاص لأفضل 5 عملات معدنية منظمة العفو الدولية لك.

هذا يعني أنه دعنا نغوص.

TensorFlow: إطار التعلم العميق من Google

TensorFlow عبارة عن منصة مصدر مفتوحة للتعلم الآلي (ML).

يمكن استخدام الأداة بشكل أساسي لـ:

• قم بإعداد سجلات البيانات الكبيرة
• إنشاء نماذج للتعلم الآلي (ML).
• توفير نماذج ML
• تنفيذ MLOPs وأكثر من ذلك بكثير.

النظام الإيكولوجي للأدوات والمكتبات والموارد لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة وشاملة.

pytorch: محاولة metas في التعلم العميق

Pytorch هو إطار آخر مفتوح المصدر للتعلم الآلي ويهدف إلى تسريع المسار من النماذج الأولية للبحث إلى استخدام الإنتاج.

تم تطويره بواسطة Meta (المعروف سابقًا باسم Facebook) ويقدم الوظائف التالية:

لتوفير البحوث والإنتاج ، الشعلة.

Pytorch مدعوم جيدًا في بعض منصات السحابة الأكثر أهمية ، والتي بدورها تتيح التطوير السلس والتوسيع البسيط.

الانتقال بين وضع الرسم البياني والرسم البياني مع Torchscript سلس. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للفرق ذات Torchserve أيضًا تسريع الطريق إلى الإنتاج

ONNX: تبادل الشبكة العصبية المفتوحة

يعرض ONNX إطارًا وسيطًا للتعلم الآلي. يتم استخدامه للتحويل بين أطر عمل ML المختلفة.

إذا كنت ترغب في استخدام TensorFlow ، على سبيل المثال ، وترغب في الوصول إلى السطح ، يوفر OnNx وسيطًا جيدًا لتحويل النموذج الخاص بك مع مرور أطر عمل ML المختلفة بالفعل.

عمل الفريق بجد لتنفيذ عدد من وظائف ووظائف الشبكة العصبية المختلفة.

keras: Google هناك مرة أخرى

يمكنك معرفة أن Google تقود العديد من الموارد في هذا الاتجاه. Keras هي أخرى عالية المستوى-API-API تم تطويرها من قبل عمالقة التكنولوجيا.

Keras مكتوب في Python (واحدة من لغات البرمجة الأكثر شمولاً) وتستخدم لجعل تنفيذ الشبكات العصبية المختلفة سهلة.

بالإضافة إلى ذلك ، يدعم Keras أيضًا العديد من حسابات الواجهة الخلفية للشبكات العصبية. Pro Chatgpt:

يوفر سطحًا سهل الاستخدام لإنشاء وتدريب نماذج التعلم العميق. غالبًا ما يتم استخدام keras فيما يتعلق بـ Tensorflow كتجريد في المستوى الأعلى.

.