Kādi ir četri vissvarīgākie AI protokoli, kas jums būtu jāzina?

Kādi ir četri vissvarīgākie AI protokoli, kas jums būtu jāzina?
Mākslīgais intelekts bauda pieaugošo popularitāti, un Čatts ir šīs tendences augšgalā. Tomēr ir daudz AI lietojumprogrammu, kas pārsniedz modeļus balstītus modeļus un tērzēšanas robotus.
Mēs esam nolēmuši lūgt pats Chatgpt nosaukt sešus vissvarīgākos AI protokolus, kas visiem būtu jāzina.
AI atgriezās ar dažiem zināmiem vārdiem, taču ir vērts atzīmēt, ka neviens no tiem nav specifisks kriptonauda. Tomēr tiem ir plašs lietojumprogrammu klāsts, un tos bieži izmanto arī kriptovalūtu jomā.
Neskatoties uz to, mums jums ir īpašs ceļvedis par labākajām 5 AI monētām.
Tas nozīmē, ka nirsim.
TensorFlow: Google dziļās mācīšanās ietvars
TensorFlow ir mašīnmācīšanās (ML) avota platforma no gala līdz beigām.
Rīku būtībā var izmantot:
- Sagatavojiet lielus datu ierakstus
- Izveidojiet mašīnu apguves modeļus (ML).
- Nodrošiniet ML modeļus
- Īstenojiet MLOP un daudz ko citu.
Rīku, bibliotēku un resursu ekosistēma AI lietojumprogrammu izstrādei ir plaša un visaptveroša.
pytorch: Metas mēģinājums dziļi mācīties
Pytorch ir vēl viens atvērtā koda ietvars mašīnu apguvei, un tā mērķis ir paātrināt ceļu no pētniecības prototipēšanas līdz ražošanas lietošanai.
To izstrādāja Meta (agrāk pazīstams kā Facebook) un piedāvā šādas funkcijas:
Lai nodrošinātu pētījumu un ražošanu, lāpa.
Pytorch ir labi atbalstīts uz dažām vissvarīgākajām mākoņu platformām, kas savukārt ļauj vienmērīgi attīstīties un vienkāršu mērogošanu.
Pāreja starp dedzīgo un grafika režīmu ar TorchScript ir bezšuvju. Turklāt komandas ar Torchserve var arī paātrināt ceļu uz ražošanu
ONNX: atvērtā neironu tīkla apmaiņa
Onnx piedāvā starpposma ietvaru mašīnu apguvei. To izmanto, lai pārveidotu starp dažādiem ML ietvariem.
Ja vēlaties, piemēram, izmantot TensorFlow un vēlaties nokļūt virspusē, ONNX piedāvā labu brokeri, lai pārveidotu jūsu modeli, faktiski ejot cauri dažādiem ML ietvariem.
Komanda smagi strādāja, lai ieviestu vairākas dažādas neironu tīkla funkcijas un funkcijas.
Keras: Google atkal ir
Var pateikt, ka Google šajā virzienā vada daudzus resursus. Keras ir vēl viens augsta līmeņa datumu apguvējs-API, ko izstrādājuši tehnoloģiju giganti.
Keras ir rakstīts Python (viena no visaptverošākajām programmēšanas valodām), un to izmanto, lai atvieglotu dažādu neironu tīklu ieviešanu.
Turklāt Keras atbalsta arī vairākus neironu tīklus aizmugures aprēķinus. Pro chatgpt:
Tas piedāvā lietotājam draudzīgu virsmu dziļas mācīšanās modeļu izveidošanai un apmācībai. Keras bieži izmanto saistībā ar TensorFlow kā abstrakciju augstākā līmenī.
.