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

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Von Krypto News Österreich

Künstliche Intelligenz erfreut sich wachsender Beliebtheit und ChatGPT steht an der Spitze dieses Trends. Es gibt jedoch viele Anwendungen der KI, die über sprachbasierte Modelle und Chatbots hinausgehen. Wir haben beschlossen, ChatGPT selbst zu bitten, uns die sechs wichtigsten KI-Protokolle zu nennen, die jeder kennen sollte. Die KI kam mit einigen bekannten Namen zurück, aber es ist erwähnenswert, dass keiner davon kryptospezifisch ist. Sie haben jedoch ein breites Anwendungsspektrum und werden auch häufig von Unternehmen im Bereich Kryptowährungen eingesetzt. Dennoch haben wir für Sie einen speziellen Leitfaden zu den Top 5 KI-Münzen, den Sie sich ansehen können. Das heißt, lasst …
L'intelligenza artificiale sta godendo di una crescente popolarità e Chatgpt 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 GATGPT di darci 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 anche dalle aziende nel campo delle criptovalute. Tuttavia, abbiamo una guida speciale alle prime 5 monete di intelligenza artificiale per te. Ciò significa, lascia ... (Symbolbild/KNAT)

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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