Jaké jsou čtyři nejdůležitější protokoly AI, které byste měli vědět?

Jaké jsou čtyři nejdůležitější protokoly AI, které byste měli vědět?

Umělá inteligence se těší rostoucí popularitě a Chatt je na vrcholu tohoto trendu. Existuje však mnoho aplikací AI, které přesahují jazykové modely a chatboty.

Rozhodli jsme se požádat chatgpt, aby pojmenoval šest nejdůležitějších protokolů AI, které by měli všichni vědět.

AI se vrátil s některými známými jmény, ale stojí za zmínku, že žádný z nich není kryptovětově specifický. Mají však širokou škálu aplikací a často jsou také používány společnostmi v oblasti kryptoměn.

Přesto pro vás máme speciální průvodce po 5 nejlepších AI mincích.

To znamená, že pojďme se ponořit.

Tensorflow: Google's Deep Learning Framework

Tensorflow je zdrojová platforma pro strojové učení (ML).

Nástroj lze v podstatě použít pro:

• Připravte velké datové záznamy
• Vytvořte modely pro strojové učení (ML).
• Poskytovat ML modely
• Implementujte MLOPS a mnohem více.

Ekosystém nástrojů, knihoven a zdrojů pro vývoj aplikací AI je široký a komplexní.

Pytorch: Metas se pokusí o hluboké učení

Pytorch je dalším open source rámcem pro strojové učení a jeho cílem je urychlit cestu z prototypování výzkumu po použití produkce.

Byl vyvinut společností Meta (dříve známý jako Facebook) a nabízí následující funkce:

Chcete -li poskytnout výzkum a výrobu, pochodeň.

Pytorch je dobře podporován na některých z nejdůležitějších cloudových platforem, což zase umožňuje hladký vývoj a jednoduché škálování.

Přechod mezi režimem dychtivého a grafu s Torchscript je bezproblémový. Kromě toho mohou týmy s Torchserve také urychlit cestu k výrobě

Onnx: The Open Neural Network Exchange

ONNX představuje přechodný rámec pro strojové učení. Používá se k převodu mezi různými ML frameworks.

Pokud například chcete použít TensorFlow a chcete se dostat na povrch, OnNX nabízí dobrého makléře k přeměně vašeho modelu a zároveň prochází různými ML Frameworks.

Tým tvrdě pracoval na implementaci řady různých funkcí a funkcí neuronálních sítí.

Keras: Google je tam znovu

Můžete říct, že Google řídí mnoho zdrojů tímto směrem. Keras je další datum učení na vysoké úrovni vyvinuté technologickými giganty.

Keras je psán v Pythonu (jeden z nejkomplexnějších programovacích jazyků) a používá se k usnadnění implementace různých neuronových sítí.

Kromě toho Keres také podporuje několik výpočtů backendu pro neuronové sítě. Pro chatgpt:

Nabízí uživatelsky přívětivý povrch pro vytváření a trénink hlubokých modelů učení. Keres se často používá ve spojení s Tensorflow jako abstrakce na vyšší úrovni.

.