
5 ključnih arhitektura modela umjetne inteligencije koje svaki inženjer umjetne inteligencije treba poznavati U ovom članku otkrivamo pet najvažnijih arhitektura modela umjetne inteligencije koje svaki inženjer umjetne inteligencije treba poznavati, uz naglasak na karakteristike, primjene i savjete za odabir prave arhitekture. Transformeri: snažni su u zadacima obrade prirodnog jezika i sekvencijskim podacima. Povratne neuronske mreže (RNN), uključujući LSTM i GRU: učinkovite su za vremenske serije i kronološke podatke. Konvolucijske neuronske mreže (CNN): izvrsne za analizu slika i vizualnih podataka. Graf-neuronske mreže (GNN): modeliraju odnose unutar grafova i mrežnih struktura. Autoenkoderi: uče komprimirane reprezentacije i pomažu u generiranju novih podataka.
U današnjem ubrzano rastućem svijetu umjetne inteligencije, pojam “5 AI Model Architectures Every AI Engineer Should Know” postaje ključan za svakog stručnjaka koji želi razumjeti širok spektar dostupnih rješenja.




























