Een uitgelegde gids voor de stapel kunstmatige intelligentie

AI stapellagen

1. Gegevenslaag

Deze gegevenslaag omvat verzamelingen, opslag en beheer van databases die verplicht zijn voor het trainen en testen van AI-modellen.

2. Machine Learning-laag

Deze machine-learning laag bevat algoritmen, modellen en gegevens om te voorspellen en weloverwogen beslissingen te nemen op basis van leren.

3. Diepe leerlaag

Dit functioneert als een subset van machine learning, inclusief kunstmatige neurale netwerken door een aanzienlijk deel van de database toe te staan.

4. Natural Language Processing (NLP) laag

Deze laag in AI maakt gebruik van algoritmen en modellen die helpen bij de verwerking om menselijke input en hun taal te begrijpen.

5. Computervisielaag

Deze laag omvat het gebruik van algoritmen om visuele informatie uit afbeeldingen en video’s te analyseren en te interpreteren.

6. Robotica-laag

Deze robotica-laag zorgt voor het juiste fysieke mechanisme van AI-technologieën door te sturen en te automatiseren

7. AI-infrastructuurlaag

Deze laag bestaat uit hardware, software en cloudservices die het bouwen, trainen en implementeren van AI-modellen en reguliere applicaties vereisen.

AI Stack-componenten

De AI-stack bevat enkele specifieke componenten van deze technologie en hun toepassingen en use cases kunnen af ​​en toe veranderen.

Hier zijn enkele veelvoorkomende componenten:

1. Gegevensopslag en -beheer

Dit onderdeel bestaat uit een lange database en helpt bij gegevensbeheer door grote records in AI-toepassingen te organiseren en op te slaan. Zoals SQL- en NoSQL-databases, Hadoop en Spark.

2. Gegevensvoorverwerking en feature-engineering

Dit onderdeel maakt opschoning en gegevensverwerking voor AI-gebruik mogelijk. Het identificeert relevante functies om modellen te trainen en tools om toegang te krijgen tot componenten. Het wordt gebruikt in componenten zoals Python’s Panda-bibliotheek, apache, spark en de sci-kit leren.

3. Algoritmen voor machinaal leren

Dit onderdeel van de AI-techstack houdt toezicht op machine learning door voorspellende modellering te bouwen. Het omvat lineaire regressie, beslissingsbomen, k-means clustering en neurale netwerken.

4. Kaders voor diep leren

Dit onderdeel vermeldt een raamwerk dat de training en inzet van leermodellen en neurale netwerken met veel lagen mogelijk maakt. Bijvoorbeeld TensorFlow, PyTorch en Keras.

5. Hulpmiddelen voor natuurlijke taalverwerking (NLP).

Dit onderdeel omvat tools die worden gebruikt om menselijke gevoelens en begrip voor een AI te verwerken, analyseren en genereren. De voorbeelden zijn NLTK, spaCy en GPT-3.

6. Hulpmiddelen voor computervisie

Deze component analyseert het hele proces en de gegevens in visuals, videoherkenning, objectdetectie en segmentatie. Het heeft geweldige voorbeelden beschikbaar zijn OpenCV, TensorFlow Object Detection API en YOLO.

7. Robotica-hulpmiddelen

Dit onderdeel bestaat uit een tool voor het maken en bedienen van robots die gebruikmaken van AI-principes, zoals computervisie en leermogelijkheden.

8. Cloudinfrastructuur

Dit onderdeel omvat cloudgebaseerde services die schaalbare rekenkracht en AI-applicatieopslag bieden. Voorbeelden zijn Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform en Microsoft Azure.

Wat zijn Artificial Intelligence Stack-technologieën?

Hier volgen enkele veelgebruikte stacktechnologieën die van toepassing zijn in de kunstmatige intelligentie (AI)-stack:

1. Python

Python is een van de populaire programmeertalen die worden gebruikt voor het genereren van AI-toepassingen. Het biedt toegang tot een breed scala aan bibliotheken en frameworks voor gegevensverwerking en machine learning.

2. R-programmering

R is ook een andere populaire programmeertaal die is geïmplementeerd in AI-toepassingen, voor statistische modellering en gegevensanalyse.

3.TensorFlow

Het is een open-source framework voor het genereren van machinetraining en het bouwen van sterke leermodules. Het biedt ondersteuning voor verschillende toepassingen, waaronder computerpotentieel en natuurlijke verwerking.

4. Py Torch

PyTorch is ook een open-source framework voor het bouwen en trainen van deep learning-modellen. Het maakt een meer dynamische benadering van modelbouw mogelijk dan TensorFlow, waardoor experimenten eenvoudiger en effectiever worden.

5. Keras

Keras is bedreven in neurale netwerk-API’s. Het is nuttig in zowel TensorFlow als PyTorch. Het biedt een eenvoudige interface die helpt bij het bouwen van deep learning-modellen voor trainingen, waardoor het voor beginners gemakkelijk wordt om met AI te beginnen.

6.Scikit-Leer

Het is een algemeen erkende machine learning-bibliotheek voor Python. Het maakt verschillende algoritmen mogelijk voor classificatie, regressie, clustering en dimensionale reductie. Het gebruik van deze voorbewerking en modelselectie wordt eenvoudig.

7. Apache Spark

Het is een gedistribueerd computerframework dat wordt gebruikt voor het verwerken van grote datasets. Het biedt ondersteuning voor gegevensverwerking, machine learning en grafische verwerking.

8. OpenCV

OpenCV is een open-source computer vision-bibliotheek die wordt gebruikt voor het detecteren en analyseren van afbeeldingen, video’s, objectdetectie en gezichtsherkenning.

9. Toolkit voor natuurlijke taal (NLTK)

NLTK is een taalverwerking in de Python-bibliotheek. Het geeft tools toegang tot tokenisatie, part-of-speech tagging, benoemde entiteitsherkenning en sentimentanalyse.

10. Amazon-webservices (AWS)

AWS is een cloud computing-platform dat een breed scala aan diensten biedt voor het bouwen van AI-applicaties. Enkele voorbeelden zijn Amazon Sagemaker, AWS Deep Learning AMI’s en Amazon Recognition.

AI Stack omvat diverse technologieën, afhankelijk van specifieke toepassingen en hun gebruik. Ze werken samen om intelligente applicaties te bouwen die leren van gegevens en voorspellingen doen.

AI Technology Stack-applicatie

Kunstmatige intelligentie werkt uniek op basis van specifieke toepassingen en gebruik. Hier volgen enkele veelvoorkomende manieren om AI-stack te gebruiken:

1. Gegevensvoorbereiding

Over het algemeen begint AI-stack met het verzamelen, voorbereiden en waar gegevens gemakkelijk kunnen worden verwerkt door middel van het gebruik van AI-modellen. Het omvat gegevensextractie met behulp van verschillende bronnen, databases, API’s en sensoren.

2. Modelontwikkeling

Model AI-stack maakt de ontwikkeling van machine learning of deep learning-modellen mogelijk. Het bevat een selectie van geschikte algoritmen, trainingsmodellen en prestatie-evaluatie.

3. Implementatie

Deze AI-stack omvat het verpakken en de afhankelijkheden ervan in een container. Het implementatieproces omvat het opzetten van een infrastructuur voor schaalvergroting en modelbewaking.

4. Gevolgtrekking

Deze AI-stack wordt gebruikt om voorspellingen te doen of om beslissingen te nemen over nieuwe data. Dit proces omvat de gevolgtrekking van het doorgeven van gegevens via de modelgeneratie.

5. Een feedbacklus

Deze AI-stack bevat een feedbacklus waarbij de uitvoer van het model wordt gebruikt om update of verbetering in modellering aan te tonen. Dit helpt bij het verzamelen van prestatie-, analyse- en verbeteringssuggesties in het model.

Moderne AI-stack

De Modern AI-stack omvat een mix van brontools, cloudservices en gespecialiseerde hardware voor het bouwen en implementeren van AI-applicaties.

Hier zijn enkele belangrijke componenten die in de moderne AI-stack moeten worden opgenomen.

1. Gegevensopslag en -beheer

De eerste en belangrijkste stap bij het bouwen van een AI-toepassing is het verzamelen, opslaan en beheren van gegevens. Het omvat databases, datameren, cloudopslag of Google Cloud-opslag.

2. Gegevensverwerking

De volgende stap is de verwerking om het perfect te maken voor AI-modellen. Het omvat het opschonen van gegevens, normalisatie, functie-extractie en andere. Het omvat het opschonen van gegevens, het normaliseren van gegevens of het extraheren van functies.

3. Kaders voor machinaal leren

Na de tweede stap helpt dit machine learning-framework bij de gegevensverwerking. Deze frameworks omvatten over het algemeen TensorFlow, PyTorch en Scikit-learn.

4. Diepgaande leerkaders

Dit raamwerk omvat gespecialiseerde vormen van leren, met name in complexe gegevens zoals afbeeldingen, video en tekst.

5. Modelweergave en implementatie

Dit model en deze implementatie omvatten productieomgevingen. Het omvat AWS SageMaker, Google AI-platform of Microsoft Azure Machine Learning.

6. Gespecialiseerde hardware

Deze stapel wordt gebruikt om modeltraining en inferentie te versnellen. Het verbetert de vraag naar AI-toepassingen en gespecialiseerde hardware zoals GPU’s of TPU’s.

AI-stack is een complex, snel en snel evoluerend ecosysteem van AI-tools en -technologieën. Het maakt de ontwikkeling en implementatie van slimme toepassingen mogelijk.

Stapelhulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie

Gegevensopslag en -beheer

• Databases (bijv. PostgreSQL, MySQL)
• Data Lakes (bijv. AWS S3, Azure Data Lake)
• Cloudopslag (bijv. AWS S3, Google Cloudopslag)

Gegevensverwerking

• Apache vonk
• Apache Flink
• Apache Kafka

Kaders voor machinaal leren

• TensorFlow
• PyTorch
• Sci-kit-leer

Kaders voor diep leren

Modelweergave en implementatie

• AWS SalieMaker
• Google AI-platform
• Microsoft Azure machine learning
• Kubeflow
• Zelden
• MLstroom

Modelbewaking en -beheer

• Prometheus
• grafana
• Kibana

Gespecialiseerde Hardware

Conclusie

De stack-AI van vandaag biedt uitstekende voordelen op verschillende gebieden en helpt om te voldoen aan de toenemende behoefte aan technologische innovatie. Er zijn tal van tools voor het maken van een AI-stack en uitstekende technologie die uitdagingen gemakkelijker maakt. Als u op zoek bent naar een gerenommeerd AI-adviesbureau, kunnen de AI-ontwikkelingsdiensten van Blocktech aan al uw zakelijke behoeften voldoen.

1: Wat is AI-stack?

In termen van leken verwijst de stapel kunstmatige intelligentie naar de verzameling technologieën, frameworks, bibliotheken en tools die het bouwen en implementeren van AI-toepassingen mogelijk maken.

2: Wat zijn de unieke componenten van de AI-techstack?

De AI-techstack draait op een conceptueel componentenmodel. Het bestaat uit een datalaag, een machine learning-laag, een deep learning-laag, een computervisielaag, een robotica-laag, een AI-infrastructuurlaag en natuurlijke taalverwerking.

3: Hoe beschermt de technische AI-stack beveiliging en privacy?

AI-technologiestacks beschermen de veiligheid en privacy van gebruikers door gedragsmodellering mogelijk te maken, malware te identificeren en maatregelen te automatiseren om aanvallen van gebruikers tegen te gaan.

4: Welke technologieën worden vaak gebruikt in de AI-techstack?

Om de grootste database efficiënt te verwerken, maakt de AI-technologiestack gebruik van gegevensverwerkingstechnologieën zoals Apache Spark en Apache Hadoop. Met behulp van deze technologieën verbetert AI de datavisualisatie en verkenningsmogelijkheden.

5: Welke cloudplatforms worden vaak geïntegreerd in AI-technologiestacks?

AI-technologiestacks maken gebruik van cloudplatforms om gegevensverwerking en opslag levensvatbaarder te maken. Het omvat Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure of Google Cloud Platform (GCP).

6: Wat zijn enkele veelgebruikte machine learning-frameworks die worden gebruikt in AI?

Tech AI maakt gebruik van machine learning op basis van wiskundige algoritmen en statistieken. De meest gebruikte Tech AI-frameworks zijn TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, Spark ML, Torch en Keras.