Koja su četiri najvažnija AI protokola koja biste trebali znati?

Koja su četiri najvažnija AI protokola koja biste trebali znati?

Umjetna inteligencija uživa u rastućoj popularnosti, a Chatt je na vrhu ovog trenda. Međutim, postoje mnoge AI aplikacije koje nadilaze modele temeljene na jeziku i chatbots.

Odlučili smo zamoliti sam chatgpt da imenuje šest najvažnijih AI protokola koje bi svi trebali znati.

AI se vratio s nekim poznatim imenima, ali vrijedno je napomenuti da nijedan od njih nije kripto -specifičan. Međutim, oni imaju širok spektar aplikacija, a kompanije ih često koriste u području kripto valuta.

Ipak, imamo poseban vodič za Top 5 AI kovanica za vas.

To znači da zaronimo.

TensorFlow: Googleov okvir dubokog učenja

TensorFlow je izvorna platforma za strojno učenje (ML).

Alat se u osnovi može koristiti za:

• Pripremite velike zapise podataka
• Stvorite modele za strojno učenje (ML).
• Navedite ML modele
• Provedite MLOP -ove i još mnogo toga.

Ekosistem alata, knjižnica i resursa za razvoj AI aplikacija je širok i sveobuhvatan.

PYTORCH: Metas pokušaj dubokog učenja

Pytorch je još jedan okvir otvorenog koda za strojno učenje i ima za cilj ubrzati put od istraživačkog prototipa do upotrebe proizvodnje.

Razvio ga je Meta (ranije poznat kao Facebook) i nudi sljedeće funkcije:

osigurati istraživanje i proizvodnju, baklja.

Pytorch je dobro podržan na nekim od najvažnijih oblačnih platformi, što zauzvrat omogućava gladak razvoj i jednostavno skaliranje.

Prijelaz između željnog i grafičkog načina s Torchscriptom je bešavan. Osim toga, timovi s Torchserve također mogu ubrzati put do proizvodnje

ONNX: Otvorena razmjena neuronske mreže

Onnx predstavlja intermedijarni okvir za strojno učenje. Koristi se za pretvaranje između različitih ML okvira.

Ako želite koristiti TensorFlow, na primjer, i želite doći do površine, Onnx nudi dobrog brokera za pretvorbu vašeg modela, a zapravo prolazi kroz različite ML okvire.

Tim je naporno radio na implementaciji nekoliko različitih funkcija i funkcija neuronske mreže.

Keras: Google je opet tamo

Možete reći da Google vozi mnoge resurse u tom smjeru. Keras je još jedan visoki stupanj datuma učenje koje su razvili tehnološki divovi.

Keras je napisan u Pythonu (jedan od najopsežnijih programskih jezika) i koristi se za olakšavanje implementacije različitih neuronskih mreža.

Pored toga, Keras također podržava nekoliko sigurnosnih izračuna za neuronske mreže. Pro chatgpt:

nudi korisničku površinu za stvaranje i obuku modela dubokog učenja. Keras se često koristi u vezi s Tensorflowom kao apstrakcijom na višoj razini.

.