Искусственный интеллект становится все более популярным, и ChatGPT находится на переднем крае этой тенденции. Однако существует множество применений искусственного интеллекта, выходящих за рамки языковых моделей и чат-ботов.

Мы решили попросить самого ChatGPT рассказать нам о 6 основных протоколах искусственного интеллекта, о которых должен знать каждый.

ИИ предложил несколько известных имен, но стоит отметить, что ни одно из них не является специфическим для криптовалют. Однако они имеют широкое применение и часто используются компаниями в криптовалютной сфере.

Тем не менее, у нас есть специальное руководство, которое вы можете посмотреть в отношении 5 лучших монет AI.

Итак, давайте погрузимся внутрь.

TensorFlow: Google`s Deep Learning Framework

TensorFlow - это сквозная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения (ML), разработанная компанией Google.

По сути, этот инструмент можно использовать для:

  • Подготовка больших массивов данных
  • Построение моделей машинного обучения (ML)
  • Развертывание ML-моделей
  • Внедрение MLOps и многое другое.

Его экосистема инструментов, библиотек и ресурсов для разработки приложений ИИ широка и всеобъемлюща.

PyTorch: Meta`s Stab at Deep Learning

PyTorch - это еще один фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, который призван ускорить путь от создания прототипов для исследований до внедрения в производство.

Он был разработан компанией Meta (ранее известной как Facebook) и включает в себя следующие функции:

  • Распределенное обучение.

Для проведения исследований и производства бэкэнд torch.distributed предлагает масштабируемое и распределенное обучение и оптимизацию производительности.

  • Облачная поддержка

PyTorch хорошо поддерживается на некоторых из основных облачных платформ, что, в свою очередь, обеспечивает беспрепятственную разработку и легкое масштабирование.

  • Готовность к производству

Переход между режимами eager и graph при использовании TorchScript происходит плавно. Кроме того, команды могут ускорить переход к производству с помощью TorchServe

ONNX: Открытая биржа нейронных сетей

ONNX предлагает промежуточный механизм машинного обучения. Он используется для преобразования между различными ML-фреймворками.

Например, если вы используете TensorFlow и хотите перейти к TensorRT, ONNX станет хорошим посредником для преобразования вашей модели, пока вы проходите через различные ML-фреймворки.

Команда усердно работала над реализацией целого ряда различных функций и возможностей нейронных сетей.

Keras: Google снова в ударе

Видно, что Google вкладывает много ресурсов в это направление. Keras - это еще один высокоуровневый API глубокого обучения, разработанный технологическим гигантом.

Keras написан на языке Python (одном из самых обширных языков программирования) и используется для упрощения реализации различных нейронных сетей.

Кроме того, Keras поддерживает несколько бэкендов для вычислений нейронных сетей. За ChatGPT:

Он предоставляет удобный интерфейс для построения и обучения моделей глубокого обучения. Keras часто используется в сочетании с TensorFlow как абстракция более высокого уровня.

Источник