Quels sont les quatre protocoles d'IA les plus importants que vous devriez connaître?
Quels sont les quatre protocoles d'IA les plus importants que vous devriez connaître?
L'intelligence artificielle apprécie la popularité croissante et Chatt est au sommet de cette tendance. Cependant, il existe de nombreuses applications d'IA qui vont au-delà des modèles et des chatbots basés sur le langage.
Nous avons décidé de demander à Chatgpt lui-même de nommer les six protocoles d'IA les plus importants que tout le monde devrait connaître.
L'IA est revenue avec des noms connus, mais il convient de noter qu'aucun d'entre eux n'est spécifique à la cryptographie. Cependant, ils ont un large éventail d'applications et sont également souvent utilisés par les entreprises dans le domaine des crypto-monnaies.
Néanmoins, nous avons un guide spécial pour les 5 premières pièces d'IA pour vous.
Cela signifie que nous plongeons.
Tensorflow: le cadre d'apprentissage en profondeur de Google
TensorFlow est une plate-forme source de bout en bout pour l'apprentissage automatique (ML).
L'outil peut essentiellement être utilisé pour:
- Préparer de grands enregistrements de données
- Créer des modèles pour l'apprentissage automatique (ML).
- Fournir des modèles ML
- Implémentez les Mlops et bien plus encore.
L'écosystème des outils, des bibliothèques et des ressources pour le développement des applications d'IA est large et complet.
pytorch: Metas tente de l'apprentissage en profondeur
Pytorch est un autre cadre open source pour l'apprentissage automatique et vise à accélérer le chemin du prototypage de recherche à l'utilisation de la production.
Il a été développé par Meta (anciennement connu sous le nom de Facebook) et offre les fonctions suivantes:
Pour fournir des recherches et une production, la torche.
Pytorch est bien pris en charge sur certaines des plates-formes cloud les plus importantes, ce qui permet à son tour de développement en douceur et de mise à l'échelle simple.
La transition entre le mode impatiente et graphique avec TorchScript est transparente. De plus, les équipes avec Torchserve peuvent également accélérer la voie à la production
onnx: l'échange de réseau de neurones ouvert
onnx présente un cadre intermédiaire pour l'apprentissage automatique. Il est utilisé pour convertir entre différents cadres ML.
Si vous souhaitez utiliser TensorFlow, par exemple, et que vous souhaitez accéder à la surface, ONNX propose un bon courtier pour convertir votre modèle tout en parcourant les différents frameworks ML.
L'équipe a travaillé dur pour implémenter un certain nombre de fonctions et fonctions de réseau neuronal différentes.
Keras: Google est à nouveau là
Vous pouvez dire que Google génère de nombreuses ressources dans cette direction. Keras est un autre API de rendez-vous de haut niveau développé par les géants de la technologie.
keras est écrit en python (l'un des langages de programmation les plus complets) et est utilisé pour faciliter la mise en œuvre de différents réseaux de neurones.
De plus, Keras prend également en charge plusieurs calculs backend pour les réseaux de neurones. Pro Chatgpt:
Il offre une surface conviviale pour la création et la formation de modèles d'apprentissage en profondeur. Keras est souvent utilisé en relation avec Tensorflow comme abstraction au niveau supérieur.
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