Vilka är de fyra viktigaste AI -protokollen du borde veta?

Vilka är de fyra viktigaste AI -protokollen du borde veta?
Artificiell intelligens åtnjuter växande popularitet och Chatt är överst i denna trend. Det finns emellertid många AI -applikationer som går utöver språkbaserade modeller och chatbots.
Vi har beslutat att be Chatgpt själv att namnge de sex viktigaste AI -protokollen som alla borde veta.
AI kom tillbaka med några kända namn, men det är värt att notera att ingen av dem är krypto -specifik. De har emellertid ett brett utbud av applikationer och används också ofta av företag inom området cryptocurrencies.
Ändå har vi en speciell guide till de 5 bästa AI -mynten för dig.
Det betyder att låt oss dyka.
TensorFlow: Googles djupa inlärningsram
TensorFlow är en källplattform i slutet till slut för maskininlärning (ML).
Verktyget kan i huvudsak användas för:
- Förbered stora dataposter
- Skapa modeller för maskininlärning (ML).
- Tillhandahålla ML -modeller
- Implementera MLOPS och mycket mer.
Ekosystemet för verktyg, bibliotek och resurser för utveckling av AI -applikationer är bred och omfattande.
Pytorch: Metas Försök på Deep Learning
Pytorch är en annan ram för öppen källkod för maskininlärning och syftar till att påskynda vägen från forskningsprototyper till produktionsanvändning.
Det utvecklades av META (tidigare känd som Facebook) och erbjuder följande funktioner:
för att tillhandahålla forskning och produktion, facklan.
Pytorch stöds väl på några av de viktigaste molnplattformarna, vilket i sin tur möjliggör smidig utveckling och enkel skalning.
Övergången mellan ivriga och grafläge med TorchScript är sömlös. Dessutom kan team med fackleserve också påskynda vägen till produktionen
onnx: Open Neural Network Exchange
ONNX presenterar en mellanliggande ram för maskininlärning. Det används för att konvertera mellan olika ML -ramverk.
Om du till exempel vill använda TensorFlow och vill komma till ytan, erbjuder ONNX en bra mäklare för att konvertera din modell medan du faktiskt går igenom de olika ML -ramarna.
Teamet arbetade hårt för att implementera ett antal olika neuronala nätverksfunktioner och funktioner.
keras: Google är där igen
Du kan berätta att Google driver många resurser i denna riktning. Keras är en annan hög nivå datum-lärande-API utvecklad av teknikjättarna.
keras är skriven i Python (ett av de mest omfattande programmeringsspråk) och används för att göra implementeringen av olika neurala nätverk enkelt.
Dessutom stöder Keras också flera backend -beräkningar för neurala nätverk. Pro Chatgpt:
Det erbjuder en användarvänlig yta för att skapa och träna djupa inlärningsmodeller. Keras används ofta i samband med tensorflödet som abstraktion på högre nivå.
.