• Buradasın

    Hugging face yapay zeka mı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evet, Hugging Face bir yapay zeka platformudur 14.
    Hugging Face, makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için araçlar ve kütüphaneler sağlayan açık kaynaklı bir topluluktur 23.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. technotoday.com.tr
        1
      2. talha-yuce.site
        2
      3. aipure.ai
        3
      4. tr.wikipedia.org
        4
      5. tr.linkedin.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Huggingface sohbet yapay zekası nasıl kullanılır?

    Hugging Face sohbet yapay zekasını kullanmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Hesap Oluşturma: Hugging Face web sitesine giderek ücretsiz bir hesap açın. 2. Gerekli Kütüphaneleri Yükleme: pip kullanarak Transformers, Datasets ve Tokenizers kütüphanelerini yükleyin. 3. Önceden Eğitilmiş Modelleri İnceleme: Hugging Face Model Hub'da metin sınıflandırma, adlandırılmış varlık tanıma veya dil üretimi gibi görevler için uygun modelleri gözden geçirin. 4. Model Yükleme: AutoModel ve AutoTokenizer sınıflarını kullanarak önceden eğitilmiş bir modeli ve ilişkili tokenizer'ı yükleyin. 5. Verileri Ön İşleme: Modelin tokenizer'ını kullanarak metni modelin anlayabileceği bir formata dönüştürün. 6. Çıkarım Yapma: Ön işlenmiş veriler üzerinde metin oluşturma veya girişi sınıflandırma gibi tahminler yapmak için yüklenen modeli kullanın. 7. Modeli İnce Ayarlama (İsteğe Bağlı): Gerekirse, Transformers kütüphanesindeki Trainer sınıfını kullanarak modeli belirli veri setiniz üzerinde ince ayar yapın. 8. Model Kaydetme ve Paylaşma: İnce ayar yapılmış modelinizi kaydedin ve toplulukla paylaşmak veya projelerinizde kullanmak için Hugging Face Hub'a yükleyin. 9. Demo Oluşturma (İsteğe Bağlı): Diğerlerinin kolayca test etmesi ve kullanması için modelinizin etkileşimli bir demosunu oluşturmak üzere Hugging Face Spaces'i kullanın.
    5 kaynak

    Hugging Face ne işe yarar?

    Hugging Face çeşitli alanlarda yapay zeka (AI) modelleri oluşturmak, paylaşmak ve dağıtmak için kullanılan bir platform ve topluluktur. Başlıca kullanım alanları: - Doğal Dil İşleme (NLP): Çeviri, özetleme, metin oluşturma gibi görevler için modeller geliştirmek ve kullanmak. - Bilgisayarla Görme: Görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve görüntü oluşturma için modeller oluşturmak. - Ses İşleme: Konuşma tanıma, ses sınıflandırma ve metinden sese uygulamaları için modeller geliştirmek. - Araştırma ve Geliştirme: AI alanında en son modeller ve veri setlerine erişmek, bulguları paylaşmak. Hugging Face'in sunduğu bazı özellikler: - Model Merkezi: Önceden eğitilmiş modellerin geniş bir deposu. - Veri Setleri Kütüphanesi: Farklı alanlar ve modaliteler arasında 30.000'den fazla veri seti. - Transformers Kütüphanesi: NLP için açık kaynaklı bir kütüphane. - AutoNLP: Kod yazmadan özel NLP modellerini eğitme ve dağıtma aracı.
    5 kaynak

    Hugging AI nasıl kullanılır?

    Hugging AI iki farklı şekilde kullanılabilir: 1. AI Hugging: Statik fotoğrafları dinamik, kişiselleştirilmiş yapay zeka destekli sarılma videolarına dönüştüren çevrimiçi bir araçtır. Kullanımı için: Web sitesine gidin: www.aihugging.net adresine tarayıcınızdan erişin. Bir araç seçin: "Fotoğrafı Videoya" veya "Metni Videoya" seçeneklerinden birini seçin. Fotoğraf veya metin girin: İlgili alana sarılma sahnesi için animasyon yapmak istediğiniz görüntüyü yükleyin veya tanımlayıcı metin girin. Seçenekleri özelleştirin: Sarılma videonuz için stil, atmosfer ve diğer özelleştirme seçeneklerini ayarlayın. Videoyu oluşturun: AI'nin kişiselleştirilmiş videonuzu oluşturması için butona tıklayın. Önizleme yapın ve indirin: Oluşturulan videoyu gözden geçirin ve sonuçtan memnunsanız indirin. Yaratımınızı paylaşın: Videoyu sosyal medyada veya arkadaşlarınızla paylaşın. 2. HuggingChat AI: Doğal Dil İşleme (NLP) ve Makine Öğrenimi (ML) kullanan bir sohbet robotu platformudur. Kullanımı için: Hesap oluşturun: Hugging Face web sitesinde ücretsiz bir hesap açın. Modellere erişin: Model Hub'dan önceden eğitilmiş modellere ve veri setlerine erişin. Kod yazın veya araçları kullanın: Geliştiriciler, kendi projelerini oluşturmak için Python, Google Colab, Jupyter Notebook veya Visual Studio Code gibi araçları kullanabilirler.
    5 kaynak