Mi a négy legfontosabb AI protokoll, amelyet tudnia kell?

Mi a négy legfontosabb AI protokoll, amelyet tudnia kell?

A mesterséges intelligencia növeli a népszerűséget, és Chatt a tendencia tetején van. Számos AI alkalmazás azonban túlmutat a nyelv alapú modelleken és chatbotokon.

Úgy döntöttünk, hogy felkérjük a Chatgpt -t, hogy nevezze meg a hat legfontosabb AI protokollot, amelyet mindenkinek tudnia kell.

Az AI visszatért néhány ismert névvel, de érdemes megjegyezni, hogy egyikük sem kripto -specifikus. Ugyanakkor széles körű alkalmazásokkal rendelkeznek, és a kriptovaluták területén a vállalatok gyakran használják őket.

Ennek ellenére van egy speciális útmutatónk az Ön számára az 5 legjobb AI érméhez.

Ez azt jelenti, hogy merítsünk.

TensorFlow: A Google mély tanulási keretének

A TensorFlow a gépi tanulás (ML) teljes végpontjától nyitott forrásplatform.

Az eszköz lényegében használható:

• Készítsen nagy adatrekordokat
• Készítsen modelleket a gépi tanuláshoz (ML).
• Biztosítson ML modelleket
• MLOP -k és még sok más megvalósítása.

Az eszközök, könyvtárak és erőforrások ökoszisztémája az AI alkalmazások fejlesztéséhez széles és átfogó.

Pytorch: Metas kísérlet a mély tanuláshoz

A PyTorch egy másik nyílt forráskódú keret a gépi tanuláshoz, és célja a kutatási prototípusok és a termelés használatának útjának felgyorsítása.

A Meta fejlesztette ki (korábban Facebook néven ismert), és a következő funkciókat kínálja:

Kutatás és termelés biztosítása, a fáklya. A

Pytorch jól támogatott a legfontosabb felhőplatformokon, amelyek viszont lehetővé teszik a zökkenőmentes fejlődést és az egyszerű méretezést.

A fáklyás és a grafikon mód közötti átmenet zökkenőmentes. Ezenkívül a Torchserve -vel rendelkező csapatok felgyorsíthatják a termelés felé vezető utat is

onnx: A nyílt neurális hálózati csere

onnx egy közbenső keretet mutat be a gépi tanuláshoz. A különféle ML -keretek közötti átalakításhoz használják.

Ha például a TensorFlow -t szeretné használni, és a felszínre szeretne jutni, az ONNX jó brókert kínál a modell átalakításához, miközben ténylegesen átmegy a különféle ML -kereteken.

A csapat keményen dolgozott számos különféle neuronális hálózati funkció és funkció megvalósításában.

Keras: A Google ismét ott van

Megmondhatja, hogy a Google sok forrást vezet ebbe az irányba. A Keras egy másik, a technológiai óriások által kifejlesztett magas szintű dátum-tanulási-api.

Keras Python -ban van írva (az egyik legátfogóbb programozási nyelv), és arra használják, hogy a különféle neurális hálózatok megvalósítását megkönnyítsék.

Ezen felül a Keras számos háttér -számításot is támogat az ideghálózatokra. Pro chatgpt:

Felhasználóbarát felületet kínál a mély tanulási modellek létrehozásához és képzéséhez. A Keras -t gyakran használják a Tensorflow -val kapcsolatban, mint magasabb szintű absztrakció.

.