Millised on neli kõige olulisemat AI -protokolli, mida peaksite teadma?

Millised on neli kõige olulisemat AI -protokolli, mida peaksite teadma?
tehisintellekt naudib kasvavat populaarsust ja Chatt on selle suundumuse tipus. Siiski on palju AI -rakendusi, mis ületavad keelepõhiseid mudeleid ja vestlusprodukte.
Oleme otsustanud paluda Chatgptil endal nimetada kuus kõige olulisemat AI -protokolli, mida kõik peaksid teadma.
AI tuli tagasi mõne teadaoleva nimega, kuid väärib märkimist, et ükski neist pole krüptospetsiifiline. Kuid neil on lai valik rakendusi ja neid kasutavad sageli ka krüptovaluutade valdkonna ettevõtted.
Sellegipoolest on meil teie jaoks 5 parima AI -mündi jaoks spetsiaalne juhend.
See tähendab, et sukeldume.
Tensorflow: Google'i sügava õppe raamistik
Tensorflow on otsast lõpuni avatud allikaplatvorm masinõppe jaoks (ML).
Tööriista saab sisuliselt kasutada:
- Valmistage välja suured andmekirjed
- Looge masinõppe mudeleid (ML).
- Pakkuge ML -mudeleid
- Rakendage MLOP -sid ja palju muud.
AI -rakenduste arendamiseks tööriistade, raamatukogude ja ressursside ökosüsteem on lai ja põhjalik.
pytorch: metas katse sügava õppimise kohta
Pytorch on veel üks masinõppe avatud lähtekoodiga raamistik ja selle eesmärk on kiirendada teed uurimistöö prototüüpimisest kuni tootmise kasutamiseni.
Selle töötas välja Meta (endine tuntud kui Facebook) ja pakub järgmisi funktsioone:
Torch pakkumiseks teadusuuringute ja tootmise pakkumiseks.
Pytorchit toetatakse hästi mõnel kõige olulisemal pilveplatvormil, mis omakorda võimaldab sujuvat arendamist ja lihtsat skaleerimist.
TorchScripti abil innuka ja graafiku režiimi vaheline üleminek on sujuv. Lisaks saavad TorchServe'i meeskonnad kiirendada ka teed tootmisele
onnx: avatud närvivõrgu vahetus
ONNX esitab masinõppe vahelise raamistiku. Seda kasutatakse erinevate ML -raamistike vahel.
Kui soovite kasutada näiteks tensorflowit ja soovite pinnale pääseda, pakub ONNX hea maakleri teie mudeli teisendamiseks, läbides samal ajal erinevaid ML -i raamistikku.
Meeskond tegi kõvasti tööd paljude erinevate neuronaalsete võrgufunktsioonide ja funktsioonide rakendamiseks.
keras: Google on jälle seal
Võite öelda, et Google juhib selles suunas palju ressursse. Keras on veel üks kõrgetasemeline kuupäevaõppe API, mille on välja töötanud tehnoloogiahiiglased.
Keras on kirjutatud Pythonis (üks kõige põhjalikumaid programmeerimiskeeli) ja seda kasutatakse erinevate närvivõrkude rakendamiseks lihtsaks.
Lisaks toetab Keras ka mitmeid närvivõrkude taustaprogrammide arvutusi. Pro ChatGpt:
See pakub kasutajasõbralikku pinda sügava õppe mudelite loomiseks ja koolitamiseks. KERA -sid kasutatakse tensorflow'iga sageli abstraktsiooniga kõrgemal tasemel.
.