Care sunt cele mai importante patru protocoale AI pe care ar trebui să le cunoașteți?

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 …
Inteligența artificială se bucură de o popularitate din ce în ce mai mare, iar Chatgpt este în vârful acestei tendințe. Cu toate acestea, există multe aplicații AI care depășesc modelele și chatbot -urile bazate pe limbaj. Am decis să ne cerem Chatgpt pentru a ne oferi cele mai importante șase protocoale AI pe care toată lumea ar trebui să le cunoască. AI a revenit cu câteva nume cunoscute, dar este de remarcat faptul că niciunul dintre ei nu este cripto -specific. Cu toate acestea, acestea au o gamă largă de aplicații și sunt, de asemenea, adesea utilizate de companii din domeniul criptomonedelor. Cu toate acestea, avem un ghid special pentru primele 5 monede AI pentru tine. Asta înseamnă, lasă ... (Symbolbild/KNAT)

Inteligența artificială se bucură de o popularitate din ce în ce mai mare, iar Chatt se află în vârful acestei tendințe. Cu toate acestea, există multe aplicații AI care depășesc modelele și chatbot -urile bazate pe limbaj.

Am decis să cerem Chatgpt însuși pentru a numi cele mai importante șase protocoale AI pe care toată lumea ar trebui să le cunoască.

AI a revenit cu câteva nume cunoscute, dar este de remarcat faptul că niciunul dintre ei nu este cripto -specific. Cu toate acestea, acestea au o gamă largă de aplicații și sunt, de asemenea, adesea utilizate de companii din domeniul criptomonedelor.

Cu toate acestea, avem un ghid special pentru primele 5 monede AI pentru tine.

Asta înseamnă că să ne scufundăm.

TensorFlow: Cadrul de învățare profundă a Google

TensorFlow este o platformă sursă deschisă de la capăt la capăt pentru învățare automată (ML).

Instrumentul poate fi utilizat în esență pentru:

  • Pregătiți înregistrări mari de date
  • Creați modele pentru învățare automată (ML).
  • Oferiți modele ML
  • Implementați MLOPS și multe altele.

Ecosistemul de instrumente, biblioteci și resurse pentru dezvoltarea aplicațiilor AI este larg și cuprinzător.

pytorch: Metas încearcă la învățarea profundă

Pytorch este un alt cadru open source pentru învățarea automată și își propune să accelereze calea de la prototiparea cercetării la utilizarea producției.

A fost dezvoltat de Meta (cunoscută anterior ca Facebook) și oferă următoarele funcții:

pentru a oferi cercetare și producție, lanterna.

Pytorch este bine acceptat pe unele dintre cele mai importante platforme cloud, care la rândul lor permite o dezvoltare lină și o scalare simplă.

Tranziția dintre modul dornic și grafic cu torchscript este perfectă. În plus, echipele cu torchserve pot accelera și calea către producție

ONNX: The Open Neural Network Exchange

ONNX prezintă un cadru intermediar pentru învățarea automată. Este utilizat pentru a se transforma între diferite cadre ML.

Dacă doriți să utilizați TensorFlow, de exemplu, și doriți să ajungeți la suprafață, ONNX oferă un broker bun pentru a converti modelul dvs. în timp ce parcurgeți de fapt diferitele cadre ML.

Echipa a muncit din greu pentru a implementa o serie de funcții și funcții de rețea neuronală diferite.

Keras: Google este din nou

Puteți spune că Google conduce multe resurse în această direcție. Keras este un alt la nivel înalt de învățare-învățare-API dezvoltat de Giants Technology.

Keras este scris în Python (unul dintre cele mai cuprinzătoare limbaje de programare) și este utilizat pentru a face ușor implementarea diferitelor rețele neuronale.

În plus, Keras acceptă, de asemenea, mai multe calcule backend pentru rețelele neuronale. Pro Chatgpt:

oferă o suprafață prietenoasă pentru crearea și formarea modelelor de învățare profundă. Keras este adesea utilizat în legătură cu TensorFlow ca o abstractizare la nivel superior.

.