Jakie są cztery najważniejsze protokoły AI, które powinieneś znać?

Jakie są cztery najważniejsze protokoły AI, które powinieneś znać?

Sztuczna inteligencja cieszy się rosnącą popularnością, a Chatt jest na szczycie tego trendu. Istnieje jednak wiele aplikacji AI, które wykraczają poza modele oparte na języku i chatboty.

Postanowiliśmy poprosić Chatgpt o nazwanie sześciu najważniejszych protokołów AI, które wszyscy powinni wiedzieć.

AI wróciło z niektórymi znanymi nazwami, ale warto zauważyć, że żaden z nich nie jest specyficzny dla kryptowalut. Mają jednak szeroki zakres zastosowań i są często używane przez firmy w dziedzinie kryptowalut.

Niemniej jednak mamy dla Ciebie specjalny przewodnik po 5 najlepszych monetach AI.

To oznacza, że ​​nurkowajmy.

TENSORFLOW: Google's Deep Learning Framework

Tensorflow to platforma źródłowa do uczenia maszynowego (ML).

Narzędzie może być zasadniczo używane dla:

• Przygotuj duże rekordy danych
• Utwórz modele uczenia maszynowego (ML).
• Zapewnij modele ML
• Wdrażaj MLOP i wiele więcej.

Ekosystem narzędzi, bibliotek i zasobów do rozwoju aplikacji AI jest szeroki i kompleksowy.

Pytorch: Metas próba głębokiego uczenia się

Pytorch to kolejna struktura open source do uczenia maszynowego i ma na celu przyspieszenie ścieżki od prototypowania badań do użytku produkcyjnego.

Został opracowany przez Meta (wcześniej znany jako Facebook) i oferuje następujące funkcje:

Aby zapewnić badania i produkcję, pochodnia.

Pytorch jest dobrze obsługiwany na niektórych z najważniejszych platform chmurowych, co z kolei umożliwia płynne rozwój i proste skalowanie.

Przejście między chętnym a wykresowym trybem z TorchScript jest płynne. Ponadto zespoły z pochodnią mogą również przyspieszyć drogę do produkcji

onnx: Otwarta giełda sieci neuronowej

Onnx przedstawia pośrednie ramy do uczenia maszynowego. Służy do konwersji między różnymi ramami ML.

Jeśli chcesz na przykład użyć TensorFlow i chcesz dostać się na powierzchnię, Onnx oferuje dobrego brokera do konwersji modelu, jednocześnie przeglądając różne frameworki ML.

Zespół ciężko pracował, aby wdrożyć szereg różnych funkcji i funkcji sieci neuronalnej.

Keras: Google jest znowu

Możesz powiedzieć, że Google napędza wiele zasobów w tym kierunku. Keras to kolejny wysoki poziom uczenia się daty opracowany przez gigantów technologicznych.

Keras są napisane w Python (jeden z najbardziej kompleksowych języków programowania) i służą do ułatwienia wdrażania różnych sieci neuronowych.

Ponadto keras obsługują również kilka obliczeń zaplecza dla sieci neuronowych. Pro Chatgpt:

Oferuje przyjazną dla użytkownika powierzchnię do tworzenia i szkolenia modeli głębokiego uczenia się. Kerwy są często używane w związku z TensorFlow jako abstrakcja na wyższym poziomie.

.