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Torch und machine-learning in Python vergleichen 
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Torch
Sternebewertung
(15)4.4 von 5
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Erfahren Sie mehr über Torchmachine-learning in Python
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Erfahren Sie mehr über machine-learning in PythonZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass sowohl Torch als auch maschinelles Lernen in Python starke Fähigkeiten im Training von neuronalen Netzen haben, aber Torch in den Fähigkeiten des Deep Learnings besonders mit seinem dynamischen Berechnungsgraphen, der mehr Flexibilität während des Modelltrainings ermöglicht, herausragt.
- Rezensenten erwähnen, dass die Integrationsfunktionen des maschinellen Lernens in Python robuster sind, insbesondere mit Bibliotheken wie Pandas und NumPy, was die Datenverarbeitung und -vorbereitung reibungsloser macht im Vergleich zu Torch, das mehr manuelle Einrichtung erfordern kann.
- G2-Nutzer heben hervor, dass die Benutzeroberfläche des maschinellen Lernens in Python für Anfänger intuitiver ist, während die Oberfläche von Torch für ihre fortgeschrittenen Funktionen, wie die automatisierte Modellabstimmung, gelobt wird, die erfahrenere Benutzer anspricht, die nach fein abgestimmter Kontrolle suchen.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Dokumentation und der Support für maschinelles Lernen in Python umfassender sind, mit einer größeren Community und mehr verfügbaren Tutorials, während die Dokumentation von Torch als weniger umfangreich angesehen wird, was für neue Benutzer ein Hindernis sein kann.
- Rezensenten sagen, dass die Modelloptimierung in Torch aufgrund der integrierten Unterstützung für GPU-Beschleunigung überlegen ist, was die Leistung für groß angelegte Modelle erheblich verbessert, während maschinelles Lernen in Python in diesem Bereich ohne zusätzliche Konfiguration hinterherhinken kann.
- Benutzer sagen, dass beide Produkte gute Skalierbarkeit bieten, aber Torch wird oft für Echtzeit-Verarbeitungsfähigkeiten bevorzugt, was es zu einer besseren Wahl für Anwendungen macht, die sofortiges Feedback erfordern, wie in autonomen Systemen.
Torch vs machine-learning in Python
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten machine-learning in Python einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit machine-learning in Python zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass machine-learning in Python den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Torch.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter machine-learning in Python.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von machine-learning in Python gegenüber Torch.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Torch
Keine Preisinformationen verfügbarmachine-learning in Python
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Torch
Keine Informationen zur Testversion verfügbarmachine-learning in Python
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
11
9.0
26
Einfache Bedienung
8.9
11
9.0
29
Einfache Einrichtung
8.1
9
8.8
20
Einfache Verwaltung
8.3
9
9.0
17
Qualität der Unterstützung
8.1
9
8.4
26
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
7.8
9
8.9
16
Produktrichtung (% positiv)
8.8
10
10.0
24
Funktionen
Künstliches Neuronales Netzwerk22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
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Core Functionality - Artificial Neural Network
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Data Handling - Artificial Neural Network
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Performance - Artificial Neural Network
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Usability - Artificial Neural Network
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Advanced Features - Artificial Neural Network
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Agentische KI - Künstliches Neuronales Netzwerk
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Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
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Integration - Maschinelles Lernen
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Lernen - Maschinelles Lernen
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Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Torch und machine-learning in Python sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
Torch ist kategorisiert als Künstliches Neuronales Netzwerk
machine-learning in Python hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Torch
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Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
machine-learning in Python
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Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
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Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
42.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Telekommunikation
7.1%
forschung
7.1%
Psychische Gesundheitsversorgung
7.1%
Andere
21.4%
Computersoftware
25.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.6%
forschung
12.5%
hochschulbildung
6.3%
Telekommunikation
3.1%
Andere
37.5%
Top-Alternativen
Diskussionen
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Welche Python-Version ist am besten für maschinelles Lernen?
2 Kommentare
SM
3.7 or later version is best to use this language.Mehr erfahren
Was ist Python mit maschinellem Lernen?
1 Kommentar
SD
Erstens ist Python nur ein Mittel, um Dinge im Bereich des maschinellen Lernens zu erledigen, nicht direkt mit maschinellem Lernen verwandt. Aber die...Mehr erfahren
machine-learning in Python hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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