数据存储：需要强大的存储解决方案来存放用于训练 AI 模型的海量数据集。
云计算平台：云基础设施为运行 AI 工作负载提供可扩展且经济高效的资源。
模型层 -
也是奇迹发生的地方。它涉及：
数据预处理：将原始数据转换为适合模型训练的格式。
模型开发和训练：选择正确的生成模型架构（例如 GAN、VAE）并在准备好的数据上对其进行训练。
模型优化：微调模型以提高效率并减少资源消耗。
应用层 -
这一层弥合了人工智能模型与现实世界之间的差距。它侧重于：
模型部署：将训练好的模型集成到应用程序或API中。
用户界面设计：为用户创建直 德国 WhatsApp 数据 观的界面以便与 AI 应用程序进行交互。
模型监控和评估：跟踪和分析部署模型的性能。
人工智能技术栈的组成部分及其重要性
用户界面：
这一层决定了如何开发不同的 AI 组件，还包含一组有关最终用户如何与 AI 应用程序交互的指令。这一层有两个主要组件： AI 应用程序和可视化工具。虽然 AI 应用程序致力于将人工智能集成到工作流程中并实现流程自动化，但可视化工具（如仪表板、商业智能工具等）有助于让受众轻松理解见解。
编程语言：
您选择的语言为构建 AI 模型提供了基础。Python 拥有丰富的库，例如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn，再加上其可读性，使其成为 AI 开发的热门选择。
框架：
用户需要选择一个框架，它不仅是一个库，而且是整个 AI 堆栈的基础。该列表包括该领域的一些知名名称，例如 Caffe、TensorFlow、Kera、Pytorch 等。框架提供了优化和部署 AI 模型所需的所有工具和设施。