L’intelligence artificielle gagne en popularité et ChatGPT est à la pointe de la tendance. Cependant, il existe de nombreuses applications de l’IA au-delà des modèles basés sur le langage et des chatbots.

Nous avons décidé de demander à ChatGPT lui-même de nous dire quels sont les 4 principaux protocoles d’IA que tout le monde devrait connaître.

L’IA est revenue avec des noms bien connus, mais il convient de noter qu’aucun d’entre eux n’est spécifique à la cryptographie. Cependant, ils ont de larges applications et sont également couramment utilisés par les entreprises dans le domaine de la crypto-monnaie.

Néanmoins, nous avons un guide spécial que vous pouvez consulter en ce qui concerne les 5 meilleures pièces AI.

Cela dit, plongeons dedans.


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TensorFlow : le cadre d’apprentissage en profondeur de Google

TensorFlow est une plate-forme open source de bout en bout pour l’apprentissage automatique (ML) développée par Google.

Essentiellement, l’outil peut être utilisé pour :

  • Préparer de grands ensembles de données
  • Créer des modèles d’apprentissage automatique (ML)
  • Déployer des modèles de ML
  • Implémentez MLOps et bien plus encore.

Son écosystème d’outils, de bibliothèques et de ressources pour le développement d’applications d’IA est large et complet.

PyTorch : le coup de Meta dans l’apprentissage en profondeur

PyTorch est un autre framework d’apprentissage automatique open source, et il vise à accélérer le passage du prototypage de recherche au déploiement en production.

Il a été développé par Meta (anciennement connu sous le nom de Facebook), et il propose les fonctionnalités suivantes :

  • Formation distribuée.

Pour assurer la recherche et la production, le backend torch.distributed offre à la fois une formation évolutive et distribuée et une optimisation des performances.

  • Assistance cloud

PyTorch est bien pris en charge sur certaines des principales plates-formes cloud, ce qui permet à son tour un développement sans friction et une mise à l’échelle facile.

  • Prêt pour la production

La transition entre les modes désireux et graphique avec TorchScript est transparente. De plus, les équipes peuvent également accélérer le chemin vers la production en utilisant TorchServe

ONNX : l’échange de réseaux de neurones ouverts

ONNX propose un cadre d’apprentissage automatique intermédiaire. Il est utilisé pour convertir entre différents frameworks ML.

Par exemple, si vous utilisez TensorFlow et que vous souhaitez accéder à TensorRT, ONNX fournira un bon intermédiaire pour convertir votre modèle pendant que vous parcourez les différents frameworks ML.

L’équipe a travaillé dur pour mettre en œuvre une gamme de différentes fonctions et fonctionnalités de réseau neuronal.

Keras : Google à nouveau

Vous pouvez dire que Google pousse beaucoup de ressources dans cette direction. Keras est une autre API d’apprentissage en profondeur de haut niveau développée par le géant de la technologie.

Keras est écrit en Python (l’un des langages de programmation les plus complets) et est utilisé pour faciliter la mise en œuvre de divers réseaux de neurones.

De plus, Keras prend également en charge plusieurs calculs de réseau neuronal backend. Par ChatGPT :

Il fournit une interface conviviale pour la création et la formation de modèles d’apprentissage en profondeur. Keras est souvent utilisé en conjonction avec TensorFlow en tant qu’abstraction de niveau supérieur.

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