Quali sono i quattro protocolli AI più importanti che dovresti sapere?

Quali sono i quattro protocolli AI più importanti che dovresti sapere?

L'intelligenza artificiale sta godendo la crescente popolarità e Chatt è in cima a questa tendenza. Tuttavia, ci sono molte applicazioni di intelligenza artificiale che vanno oltre i modelli e i chatbot basati sulla lingua.

Abbiamo deciso di chiedere a GHATGPT di nominare i sei protocolli di AI più importanti che tutti dovrebbero sapere.

L'IA è tornata con alcuni nomi noti, ma vale la pena notare che nessuno di loro è specifico. Tuttavia, hanno una vasta gamma di applicazioni e sono spesso utilizzati dalle aziende nel campo delle criptovalute.

Tuttavia, abbiamo una guida speciale alle prime 5 monete di intelligenza artificiale per te.

Ciò significa che si immergiamo.

Tensorflow: il framework di apprendimento profondo di Google

TensorFlow è una piattaforma di origine end-to-end-open per l'apprendimento automatico (ML).

Lo strumento può essenzialmente essere utilizzato per:

• Preparare i record di dati di grandi dimensioni
• Crea modelli per l'apprendimento automatico (ML).
• Fornire modelli ML
• Implementa MLOPS e molto altro.

L'ecosistema di strumenti, librerie e risorse per lo sviluppo di applicazioni AI è ampio e completo.

Pytorch: Metas Tentative al Deep Learning

Pytorch è un altro framework open source per l'apprendimento automatico e mira ad accelerare il percorso dalla prototipazione della ricerca all'uso della produzione.

è stato sviluppato da Meta (precedentemente noto come Facebook) e offre le seguenti funzioni:

Per fornire ricerca e produzione, la torcia.

Pytorch è ben supportato su alcune delle piattaforme cloud più importanti, che a loro volta consentono uno sviluppo regolare e un semplice ridimensionamento.

La transizione tra la modalità desiderosa e grafica con TorchScript è senza soluzione di continuità. Inoltre, i team con Torchserve possono anche accelerare la strada alla produzione

Onnx: lo scambio di rete neurale aperta

ONNX presenta un framework intermedio per l'apprendimento automatico. Viene utilizzato per convertire tra diversi quadri ML.

Se vuoi usare Tensorflow, per esempio, e vuoi arrivare in superficie, ONNX offre un buon broker per convertire il tuo modello mentre effettivamente attraversa i vari quadri ML.

Il team ha lavorato duramente per implementare una serie di diverse funzioni e funzioni della rete neuronale.

Keras: Google è di nuovo lì

Puoi dire che Google guida molte risorse in questa direzione. Keras è un altro Date Learning-API di alto livello sviluppato dai giganti della tecnologia.

Keras è scritto in Python (uno dei linguaggi di programmazione più completi) e viene utilizzato per rendere facile l'implementazione di diverse reti neurali.

Inoltre, Keras supporta anche diversi calcoli back -end per le reti neurali. Pro Chatgpt:

offre una superficie intuitiva per la creazione e la formazione di modelli di apprendimento profondo. Keras viene spesso utilizzato in relazione a Tensorflow come astrazione a livello superiore.

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