Aké sú štyri najdôležitejšie protokoly AI, ktoré by ste mali vedieť?

Aké sú štyri najdôležitejšie protokoly AI, ktoré by ste mali vedieť?

Artificial Intelligence sa teší na rastúcu popularitu a Chatt je na vrchole tohto trendu. Existuje však veľa aplikácií AI, ktoré idú nad rámec jazykových modelov a chatbotov.

Rozhodli sme sa požiadať Chatgpt sám, aby pomenoval šesť najdôležitejších protokolov AI, ktoré by mal všetci vedieť.

AI sa vrátila s niektorými známymi menami, ale stojí za zmienku, že nikto z nich nie je krypto -špecifický. Majú však širokú škálu aplikácií a spoločnosti ich často používajú aj v oblasti kryptomen.

Napriek tomu pre vás máme špeciálneho sprievodcu po 5 najlepších minciach AI.

To znamená, že poďme sa ponoriť.

Tensorflow: Rámec hlbokého vzdelávania spoločnosti Google

Tensorflow je zdrojová platforma s koncovým a koncom pre strojové učenie (ML).

Nástroj môže byť v podstate použitý pre:

• Pripravte veľké údaje o údajoch
• Vytvorte modely pre strojové učenie (ML).
• Poskytnite modely ML
• Implementujte MLOPS a oveľa viac.

Ekosystém nástrojov, knižníc a zdrojov na rozvoj aplikácií AI je široký a komplexný.

Pytorch: Metas pokus o hlboké učenie

Pytorch je ďalším rámcom s otvoreným zdrojom pre strojové učenie a jeho cieľom je urýchliť cestu od výskumného prototypovania k používaniu výroby.

bol vyvinutý spoločnosťou Meta (predtým známy ako Facebook) a ponúka nasledujúce funkcie:

Na zabezpečenie výskumu a výroby, baterka.

Pytorch je dobre podporovaný na niektorých z najdôležitejších cloudových platforiem, čo zase umožňuje hladký vývoj a jednoduché škálovanie.

Prechod medzi dychtivým a grafovým režimom s TorchScript je bezproblémový. Okrem toho môžu tímy s TorchServe urýchliť aj cestu k výrobe

Onnx: Otvorená výmena neurónovej siete

ONNX predstavuje stredný rámec pre strojové učenie. Používa sa na konverziu medzi rôznymi rámcami ML.

Ak chcete napríklad používať TensorFlow a chcete sa dostať na povrch, OnNX ponúka dobrého sprostredkovateľa na prevod svojho modelu, zatiaľ čo skutočne prechádza rôznymi rámcami ML.

Tím tvrdo pracoval na implementácii množstva rôznych funkcií a funkcií neurónovej siete.

keras: Google je opäť

Môžete povedať, že spoločnosť Google vedie veľa zdrojov týmto smerom. Keras je ďalšou vysokou úrovňou dátumu apa-API vyvinutých technológiou Giants.

Keras je napísaný v Pythone (jednom z najkomplexnejších programovacích jazykov) a používa sa na uľahčenie implementácie rôznych neurónových sietí.

Okrem toho Keras tiež podporuje niekoľko výpočtov backend pre neurónové siete. Pro chatgpt:

Ponúka užívateľsky prívetivý povrch na vytváranie a školenie modelov hlbokého vzdelávania. Keras sa často používa v súvislosti s Tensorflow ako abstrakcia na vyššej úrovni.

.