Apakah alat yang digunakan dalam AI?
Nov 28, 2024 pm 08:45 PMMembina dan menggunakan model AI memerlukan penggunaan pelbagai alatan, termasuk rangka kerja pembelajaran mesin, alatan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), alatan penglihatan komputer, platform pengkomputeran awan dan alatan lain seperti Jupyter Notebook, Git , dan Docker. Alat ini membantu pembangun membina, melatih dan menggunakan model AI dengan mudah dan cekap, mempromosikan kemajuan teknologi dalam pelbagai bidang.
Alat biasa dalam teknologi AI
Kecerdasan buatan (AI) telah menjadi bahagian penting dalam banyak industri, bermain peranan penting dalam bidang seperti penjagaan kesihatan, kewangan dan pembuatan. Untuk membina dan menggunakan model AI, pelbagai alat dan teknik diperlukan. Berikut ialah beberapa alatan AI yang paling biasa digunakan:
1 Rangka kerja pembelajaran mesin
- TensorFlow: Mesin sumber terbuka. perpustakaan pembelajaran yang dibangunkan oleh Google , digunakan secara meluas untuk melatih dan menggunakan model pembelajaran mendalam.
- PyTorch: Rangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang dilancarkan oleh Facebook yang popular kerana kemudahan penggunaan dan fleksibilitinya.
- Scikit-learn: Pustaka Python yang digunakan terutamanya untuk tugas pembelajaran mesin klasik seperti regresi, pengelasan dan pengelompokan.
2 Alat Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP)
- NLTK: Satu set perpustakaan Python untuk tugasan NLP , termasuk pembahagian kata, analisis sintaksis dan analisis semantik.
- spaCy: Pustaka NLP berprestasi tinggi yang menyediakan pelbagai ciri seperti pengiktirafan entiti yang dinamakan dan pengekstrakan perhubungan.
- BERT: Model bahasa besar yang dibangunkan oleh Google yang berfungsi dengan baik pada pelbagai tugasan NLP, termasuk menjawab soalan dan ringkasan.
3. Alat penglihatan komputer
- OpenCV: Perpustakaan penglihatan komputer sumber terbuka yang menyediakan pemprosesan imej, pengekstrakan ciri dan fungsi pengecaman objek.
- PyTorch Vision: Pustaka tambahan untuk PyTorch yang menyediakan model terlatih dan alatan siap sedia untuk tugas penglihatan komputer.
- Keras-CV: Pustaka Keras yang menyediakan API peringkat tinggi untuk pengelasan imej, pengesanan objek dan segmentasi semantik.
4 Platform pengkomputeran awan
- AWS SageMaker: Platform pembelajaran mesin terurus yang disediakan oleh Amazon yang menyediakan pelbagai Perkhidmatan dan alatan untuk latihan dan penggunaan model.
- Pembelajaran Mesin Azure: Perkhidmatan pembelajaran mesin awan yang disediakan oleh Microsoft yang menyediakan alatan dan saluran paip pra-bina untuk memudahkan pembangunan model AI.
- Platform AI Awan Google: Platform AI awan yang disediakan oleh Google menyediakan rangkaian lengkap alatan dan perkhidmatan AI, termasuk TensorFlow dan BigQuery.
5. Alat lain
- Buku Nota Jupyter: Buku nota interaktif untuk membangunkan, menguji dan menggunakan model AI.
- Git: Sistem kawalan versi untuk menjejaki perubahan kod dan bekerjasama dalam projek AI.
- Docker: Platform kontena untuk membungkus dan menggunakan aplikasi AI untuk memastikan konsistensi.
Memanfaatkan alatan ini, pembangun dan saintis AI boleh membina, melatih dan menggunakan model AI dengan mudah untuk memacu kemajuan dalam bidang seperti pengecaman objek, pemprosesan bahasa semula jadi dan analisis ramalan.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah alat yang digunakan dalam AI?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Membaca fail JSON boleh dilaksanakan di Python melalui modul JSON. Langkah -langkah khusus adalah: Gunakan fungsi terbuka () untuk membuka fail, gunakan json.load () untuk memuatkan kandungan, dan data akan dikembalikan dalam bentuk kamus atau senarai; Jika anda memproses rentetan JSON, anda harus menggunakan json.loads (). Masalah biasa termasuk kesilapan laluan fail, format JSON yang salah, masalah pengekodan dan perbezaan jenis data. Perhatikan ketepatan laluan, format kesahihan, tetapan pengekodan, dan pemetaan nilai boolean dan null.

Di Python, menggunakan gelung untuk fungsi julat () adalah cara biasa untuk mengawal bilangan gelung. 1. Gunakan apabila anda mengetahui bilangan gelung atau perlu mengakses elemen dengan indeks; 2. Julat (berhenti) dari 0 hingga Stop-1, julat (mula, berhenti) dari awal hingga berhenti-1, julat (mula, berhenti) menambah saiz langkah; 3. Perhatikan bahawa julat tidak mengandungi nilai akhir, dan mengembalikan objek yang boleh diperolehi daripada senarai dalam Python 3; 4. Anda boleh menukar ke senarai melalui senarai (julat ()), dan gunakan saiz langkah negatif dalam urutan terbalik.

Cara yang paling langsung untuk membuat perbandingan rentetan kes tidak sensitif dalam python adalah menggunakan .lower () atau .upper () untuk membandingkan. Sebagai contoh: str1.lower () == str2.lower () boleh menentukan sama ada ia sama; Kedua, untuk teks berbilang bahasa, disyorkan untuk menggunakan kaedah casefold yang lebih teliti (), seperti "Stra?" .Casefold () akan ditukar kepada "strasse", sementara .lower () boleh mengekalkan watak -watak tertentu; Di samping itu, ia harus dielakkan untuk digunakan == perbandingan secara langsung, melainkan jika kes disahkan konsisten, mudah untuk menyebabkan kesilapan logik; Akhirnya, semasa memproses input pengguna, pangkalan data atau padanan

Ya, apythonclasscanhavemulleConstructorsThoughalternetechniques.1.usedefaultargumentsIntheS

Peranan kontrak pintar Ethereum adalah untuk merealisasikan pelaksanaan protokol yang terdesentralisasi, automatik dan telus. Fungsi terasnya termasuk: 1. Sebagai lapisan logik teras DAPP, ia menyokong penerbitan token, defi, NFT dan fungsi lain; 2. Secara automatik melaksanakan kontrak melalui kod untuk mengurangkan risiko campur tangan dan penipuan manusia; 3. Membina ekosistem defi supaya pengguna dapat secara langsung menjalankan operasi kewangan seperti pinjaman dan urus niaga; 4. Buat dan menguruskan aset digital untuk memastikan keunikan dan verifiability; 5. Meningkatkan ketelusan dan keselamatan rantaian bekalan dan pengesahan identiti; 6. Menyokong tadbir urus DAO dan merealisasikan pengambilan keputusan yang terdesentralisasi.

Terdapat banyak cara untuk melintasi rentetan di Python, bergantung kepada keperluan. Pertama, menggunakan gelung untuk, anda boleh mengakses aksara secara langsung satu demi satu: s = "hello", forcharins: cetak (char), dan setiap watak akan dikeluarkan pada gilirannya. Kedua, jika anda memerlukan maklumat indeks, anda boleh menggabungkan fungsi enumerate (): s = "hello", forIndex, charinenumerate (s): cetak (f "kedudukan {index}: {char}"), untuk mendapatkan aksara dan kedudukan mereka pada masa yang sama. Di samping itu, pemahaman senarai sesuai untuk pemprosesan batch watak

Kaedah memuatkan data JSON dari URL di Python adalah seperti berikut: 1. Gunakan Perpustakaan Permintaan untuk memulakan permintaan mendapatkan dan menghuraikan respons; 2. Modul JSON pilihan bekerjasama dengan pemprosesan URLLIB. Langkah -langkah khusus adalah: Muat turun pertama data melalui requests.get (), dan gunakan response.json () untuk menukar format, dan periksa kod status untuk memastikan permintaan yang berjaya; Jika anda perlu mengelakkan perpustakaan pihak ketiga, anda boleh menggunakan urllib.request untuk menggabungkan json.loads () untuk menghuraikannya secara manual. Soalan -soalan yang sering ditanya termasuk kesilapan format JSON, masa tamat sambungan, ketidakcocokan pengekodan, dan lain -lain, yang boleh diselesaikan dengan menetapkan masa tamat, menambah tajuk, atau debugging output. Keseluruhan proses memerlukan URL adalah sah dan pelayannya secara normal

Menggunakan gelung untuk membaca fail mengikut baris adalah cara yang cekap untuk memproses fail besar. 1. Penggunaan asas adalah membuka fail melalui WithOpen () dan secara automatik menguruskan penutupan. Digabungkan dengan ForlineInfile untuk melintasi setiap baris. line.strip () boleh mengeluarkan rehat dan ruang garis; 2. Jika anda perlu merakam nombor baris, anda boleh menggunakan Enumerate (fail, mula = 1) untuk membiarkan nombor baris bermula dari 1; 3. Apabila memproses fail bukan ASCII, anda harus menentukan parameter pengekodan seperti UTF-8 untuk mengelakkan kesilapan pengekodan. Kaedah ini ringkas dan praktikal, dan sesuai untuk kebanyakan senario pemprosesan teks.