4 پروتکل برتر هوش مصنوعی که باید در مورد آنها بدانید

محبوبیت هوش مصنوعی در حال افزایش است و ChatGPT در خط مقدم این روند قرار دارد. با این حال، کاربردهای زیادی از هوش مصنوعی فراتر از مدل‌های مبتنی بر زبان و چت‌بات‌ها وجود دارد.

تصمیم گرفتیم از خود ChatGPT بپرسیم تا به ما بگوید که 4 پروتکل اصلی هوش مصنوعی که همه باید در مورد آنها بدانند کدامند.

هوش مصنوعی با نام‌های شناخته شده بازگشته است، اما شایان ذکر است که هیچ‌کدام از آنها مختص رمزنگاری نیستند. با این حال، آنها کاربردهای گسترده ای دارند و معمولاً توسط شرکت هایی در زمینه ارزهای دیجیتال استفاده می شوند.

با این وجود، ما یک راهنمای ویژه داریم که می توانید در رابطه با آن نگاهی بیندازید 5 سکه برتر هوش مصنوعی.

گفت، بیایید شیرجه بزنیم.

TensorFlow: چارچوب یادگیری عمیق گوگل

TensorFlow یک پلت فرم منبع باز سرتاسر برای یادگیری ماشین (ML) است که توسط گوگل توسعه یافته است.

در اصل، از این ابزار می توان برای موارد زیر استفاده کرد:

• مجموعه های بزرگی از داده ها را آماده کنید
• ساخت مدل های یادگیری ماشین (ML).
• استقرار مدل های ML
• پیاده سازی MLOs و خیلی بیشتر.

اکوسیستم ابزارها، کتابخانه ها و منابع آن برای توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی گسترده و جامع است.

PyTorch: ضربه متا در یادگیری عمیق

PyTorch یکی دیگر از چارچوب های یادگیری ماشین منبع باز است و هدف آن تسریع مسیر از نمونه سازی تحقیقاتی تا استقرار تولید است.

این توسط متا (که قبلاً به عنوان فیس بوک شناخته می شد) توسعه یافته است و ویژگی های زیر را ارائه می دهد:

برای ارائه تحقیق و تولید، باطن torch.distributed آموزش مقیاس پذیر و توزیع شده و بهینه سازی عملکرد را ارائه می دهد.

PyTorch در برخی از پلتفرم‌های ابری اصلی به خوبی پشتیبانی می‌شود، که به نوبه خود توسعه بدون اصطکاک و مقیاس‌بندی آسان را فراهم می‌کند.

انتقال بین حالت های مشتاق و گراف با TorchScript یکپارچه است. علاوه بر این، تیم ها همچنین می توانند با استفاده از TorchServe مسیر تولید را تسریع کنند

ONNX: تبادل شبکه عصبی باز

ONNX یک چارچوب یادگیری ماشین واسطه را ارائه می دهد. برای تبدیل بین چارچوب های مختلف ML استفاده می شود.

به عنوان مثال، اگر از TensorFlow استفاده می‌کنید و می‌خواهید به TensorRT برسید، ONNX واسطه خوبی برای تبدیل مدل شما در حالی که واقعاً در حال عبور از چارچوب‌های مختلف ML هستید، فراهم می‌کند.

این تیم برای پیاده سازی طیف وسیعی از توابع و عملکردهای شبکه عصبی مختلف سخت کار کرده است.

Keras: گوگل در آن یک بار دیگر

می توان گفت که گوگل منابع زیادی را به این سمت سوق می دهد. Keras یکی دیگر از APIهای سطح بالا و یادگیری عمیق است که توسط غول فناوری توسعه یافته است.

Keras به زبان پایتون (یکی از جامع ترین زبان های برنامه نویسی) نوشته شده است و برای سهولت پیاده سازی شبکه های عصبی مختلف استفاده می شود.

علاوه بر این، Keras از محاسبات شبکه عصبی چندگانه پشتیبانی می کند. در ChatGPT:

این یک رابط کاربر پسند برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق ارائه می دهد. Keras اغلب همراه با TensorFlow به عنوان یک انتزاع سطح بالاتر استفاده می شود.