Hva er de fire viktigste AI -protokollene du burde vite?

Aktualisiert:

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 …
Kunstig intelligens nyter økende popularitet og Chatgpt er på toppen av denne trenden. Imidlertid er det mange AI -applikasjoner som går utover språkbaserte modeller og chatbots. Vi har bestemt oss for å be Chatgpt oss om å gi oss de seks viktigste AI -protokollene som alle burde vite. AI kom tilbake med noen kjente navn, men det er verdt å merke seg at ingen av dem er kryptospesifikke. Imidlertid har de et bredt spekter av anvendelse og brukes ofte av selskaper innen cryptocurrencies. Likevel har vi en spesiell guide til de 5 beste AI -myntene for deg. Det betyr, la ... (Symbolbild/KNAT)

Kunstig intelligens nyter økende popularitet og Chatt er på toppen av denne trenden. Imidlertid er det mange AI -applikasjoner som går utover språkbaserte modeller og chatbots.

Vi har bestemt oss for å be Chatgpt seg om å navngi de seks viktigste AI -protokollene som alle burde vite.

AI kom tilbake med noen kjente navn, men det er verdt å merke seg at ingen av dem er kryptospesifikke. Imidlertid har de et bredt spekter av applikasjoner og brukes ofte av selskaper innen cryptocurrencies.

Likevel har vi en spesiell guide til de 5 beste AI -myntene for deg.

Det betyr at det la oss dykke.

Tensorflow: Googles ramme for dyp læring

TensorFlow er en ende-til-ende-åpen kildeplattform for maskinlæring (ML).

Verktøyet kan i hovedsak brukes til:

  • Forbered store dataregistreringer
  • Lag modeller for maskinlæring (ML).
  • Gi ML -modeller
  • Implementere MLOP -er og mye mer.

Økosystemet for verktøy, biblioteker og ressurser for utvikling av AI -applikasjoner er bredt og omfattende.

Pytorch: Metas forsøk på dyp læring

Pytorch er et annet open source -rammeverk for maskinlæring og tar sikte på å fremskynde banen fra forskningsprototyping til produksjonsbruk.

Det ble utviklet av Meta (tidligere kjent som Facebook) og tilbyr følgende funksjoner:

For å gi forskning og produksjon, fakkel.

Pytorch støttes godt på noen av de viktigste skyplattformene, som igjen muliggjør jevn utvikling og enkel skalering.

Overgangen mellom ivrig og grafmodus med TorchScript er sømløs. I tillegg kan lag med TorchServe også akselerere veien til produksjon

ONNX: Open Neural Network Exchange

ONNX presenterer et mellomramme for maskinlæring. Det brukes til å konvertere mellom forskjellige ML -rammer.

Hvis du for eksempel vil bruke TensorFlow, og ønsker å komme til overflaten, tilbyr ONNX en god megler for å konvertere modellen din mens du faktisk går gjennom de forskjellige ML -rammene.

Teamet jobbet hardt for å implementere en rekke forskjellige nevronale nettverksfunksjoner og funksjoner.

Keras: Google er der igjen

Du kan fortelle at Google driver mange ressurser i denne retningen. Keras er en annen høyt nivå-læring-API utviklet av teknologigigantene.

Keras er skrevet i Python (et av de mest omfattende programmeringsspråk) og brukes til å gjøre implementeringen av forskjellige nevrale nettverk enkelt.

I tillegg støtter Keras også flere backend -beregninger for nevrale nettverk. Pro chatgpt:

Det tilbyr en brukervennlig overflate for å lage og trene dype læringsmodeller. Keras brukes ofte i forbindelse med TensorFlow som en abstraksjon på høyere nivå.

.