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Beste Künstliche Neuronale Netzwerk-Software für kleine Unternehmen

Tian Lin
TL
Von Tian Lin recherchiert und verfasst

Produkte, die in die allgemeine Kategorie Künstliches Neuronales Netzwerk eingestuft sind, sind in vielerlei Hinsicht ähnlich und helfen Unternehmen aller Größenordnungen, ihre Geschäftsprobleme zu lösen. Die Funktionen, Preise, Einrichtung und Installation von Lösungen für kleine Unternehmen unterscheiden sich jedoch von Unternehmen anderer Größenordnungen, weshalb wir Käufer mit dem richtigen Produkt für kleine Unternehmen Künstliches Neuronales Netzwerk zusammenbringen, das ihren Anforderungen entspricht. Vergleichen Sie Produktbewertungen auf Basis von Bewertungen von Unternehmensnutzern oder wenden Sie sich an einen der Kaufberater von G2, um die richtigen Lösungen innerhalb der Kategorie Produkt für kleine Unternehmen Künstliches Neuronales Netzwerk zu finden.

Um für die Aufnahme in die Kategorie Künstliche Neuronale Netzwerk-Software in Frage zu kommen, muss ein Produkt für die Aufnahme in die Kategorie Produkt für kleine Unternehmen Künstliche Neuronale Netzwerk-Software mindestens 10 Bewertungen von einem Rezensenten aus einem kleinen Unternehmen erhalten haben.

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3 bestehende Einträge im Kleinunternehmen Künstliches Neuronales Netzwerk

(64)4.6 von 5
1st Am einfachsten zu bedienen in Künstliches Neuronales Netzwerk Software
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    Keras ist eine Bibliothek für neuronale Netzwerke, geschrieben in Python und in der Lage, entweder auf TensorFlow oder Theano zu laufen.

    Benutzer
    • Datenwissenschaftler
    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 38% Kleinunternehmen
    • 33% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
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  • Keras Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    7.8
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
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  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Keras
    Gründungsjahr
    2016
    Hauptsitz
    N/A
    Twitter
    @keras
    26 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    20 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Keras ist eine Bibliothek für neuronale Netzwerke, geschrieben in Python und in der Lage, entweder auf TensorFlow oder Theano zu laufen.

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Marktsegment
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  • 33% Unternehmen mittlerer Größe
Keras Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
7.8
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Keras
Gründungsjahr
2016
Hauptsitz
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@keras
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(16)4.0 von 5
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    Caffe ist ein Deep-Learning-Framework, das mit Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität im Hinterkopf entwickelt wurde.

    Benutzer
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    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 63% Kleinunternehmen
    • 19% Unternehmen
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    7.9
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    Durchschnittlich: 8.1
    7.9
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
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    Caffe
    Gründungsjahr
    2015
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    www.linkedin.com
    691 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Caffe ist ein Deep-Learning-Framework, das mit Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität im Hinterkopf entwickelt wurde.

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Caffe Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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5th Am einfachsten zu bedienen in Künstliches Neuronales Netzwerk Software
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    TFlearn ist eine modulare und transparente Deep-Learning-Bibliothek, die auf TensorFlow aufbaut und eine höherstufige API für TensorFlow bereitstellt, um Experimente zu erleichtern und zu beschleunige

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 55% Kleinunternehmen
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  • TFLearn Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
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    TFLearn
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TFlearn ist eine modulare und transparente Deep-Learning-Bibliothek, die auf TensorFlow aufbaut und eine höherstufige API für TensorFlow bereitstellt, um Experimente zu erleichtern und zu beschleunige

Benutzer
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  • Computersoftware
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 55% Kleinunternehmen
  • 30% Unternehmen
TFLearn Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
6.9
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
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Verkäufer
TFLearn
Hauptsitz
N/A
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