Кои са четирите най -важни AI протоколи, които трябва да знаете?

Кои са четирите най -важни AI протоколи, които трябва да знаете?

Изкуственият интелект се радва на нарастваща популярност и Чат е на върха на тази тенденция. Въпреки това, има много AI приложения, които надхвърлят езиковите модели и чатботите.

Решихме да помолим самия Chatgpt да назове шестте най -важни AI протоколи, които всички трябва да знаят.

AI се върна с някои известни имена, но си струва да се отбележи, че никой от тях не е специфичен за криптовалута. Те обаче имат широк спектър от приложения и често се използват от компании в областта на криптовалутите.

Въпреки това имаме специално ръководство за топ 5 AI монети за вас.

Това означава, че нека се потопим.

TensorFlow: Рамката за дълбоко обучение на Google

TensorFlow е платформа за източник, отворена от край до край за машинно обучение (ML).

Инструментът може по същество да се използва за:

• Подгответе големи записи на данни
• Създайте модели за машинно обучение (ML).
• Осигурете ML модели
• внедряване на MLOP и много други.

Екосистемата от инструменти, библиотеки и ресурси за разработване на AI приложения е широка и всеобхватна.

pytorch: Опит за метас за дълбоко обучение

Pytorch е друга рамка с отворен код за машинно обучение и има за цел да ускори пътя от изследователската прототипиране до използването на производството.

Той е разработен от Meta (преди известен като Facebook) и предлага следните функции:

за осигуряване на изследвания и производство, факела.

Pytorch е добре поддържан на някои от най -важните облачни платформи, което от своя страна дава възможност за безпроблемно развитие и просто мащабиране.

Преходът между Eager и Graph Mode с TorchScript е безпроблемен. В допълнение, екипите с Torchserve също могат да ускорят пътя към производството

ONNX: Отворената обмяна на невронната мрежа

ONNX представя междинна рамка за машинно обучение. Използва се за преобразуване между различни ML рамки.

Ако искате да използвате TensorFlow, например и искате да стигнете до повърхността, ONNX предлага добър брокер за преобразуване на вашия модел, докато всъщност преминава през различните ML рамки.

Екипът работи усилено, за да внедри редица различни функции и функции на невроналните мрежи.

KERAS: Google отново е там

Можете да кажете, че Google задвижва много ресурси в тази посока. Керас е друг високо ниво на обучение на дати-апи, разработен от технологичните гиганти.

Keras е написан в Python (един от най -изчерпателните езици за програмиране) и се използва за улесняване на внедряването на различни невронни мрежи.

В допълнение, Keras поддържа и няколко изчисления на бекенда за невронни мрежи. Pro Chatgpt:

Той предлага удобна за потребителя повърхност за създаване и обучение на модели за дълбоко обучение. Keras често се използва във връзка с TensorFlow като абстракция на по -високо ниво.

.