Top 10 AWS Deep Learning AMIs Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu AWS Deep Learning AMIs kürzlich von der G2-Community überprüft

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Keras
Von Keras
4.6/5
(64)
Produktbeschreibung
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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Rezensenten sagen im Vergleich zu AWS Deep Learning AMIs, dass Keras ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit AWS Deep Learning AMIs:
Künstliches Neuronales Netzwerk

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Von NVIDIA
4.5/5
(23)
Produktbeschreibung
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) tiefes Lernen für Datenwissenschaft und Forschung, um schnell tiefe neuronale Netzwerke (DNN) für Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsaufgaben zu entwerfen, unter Verwendung der Visualisierung des Netzwerkverhaltens in Echtzeit.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu AWS Deep Learning AMIs, dass NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) ist:
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit AWS Deep Learning AMIs:
AWS-Marktplatz
Künstliches Neuronales Netzwerk

Google Cloud Deep Learning Containers
Von Google
4.5/5
(20)
Produktbeschreibung
Vorkonfigurierte und optimierte Container für Deep-Learning-Umgebungen.
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Gemeinsame Kategorien mit AWS Deep Learning AMIs:
Künstliches Neuronales Netzwerk
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PyTorch
Von Jetware
4.5/5
(22)
Produktbeschreibung
Wählen Sie Ihren Weg: Installieren Sie PyTorch lokal oder starten Sie es sofort auf unterstützten Cloud-Plattformen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu AWS Deep Learning AMIs, dass PyTorch ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit AWS Deep Learning AMIs:
Künstliches Neuronales Netzwerk

AIToolbox
Von AIToolbox
4.5/5
(22)
Produktbeschreibung
AIToolbox ist eine Sammlung von KI-Modulen, die in Swift geschrieben sind: Graphen/Bäume, Lineare Regression, Support-Vektor-Maschinen, Neuronale Netze, PCA, KMeans, Genetische Algorithmen, MDP, Mischung von Gaussians, Logistische Regression.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu AWS Deep Learning AMIs, dass AIToolbox ist:
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Besser bei der unterstützung
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Künstliches Neuronales Netzwerk

Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
Von Microsoft
4.2/5
(22)
Produktbeschreibung
Microsoft Cognitive Toolkit ist ein Open-Source-Toolkit in kommerzieller Qualität, das Benutzer befähigt, die Intelligenz in riesigen Datensätzen durch Deep Learning zu nutzen, indem es kompromisslose Skalierung, Geschwindigkeit und Genauigkeit mit kommerzieller Qualität und Kompatibilität mit den bereits verwendeten Programmiersprachen und Algorithmen bietet.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu AWS Deep Learning AMIs, dass Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK) ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit AWS Deep Learning AMIs:
Künstliches Neuronales Netzwerk

Caffe
Von Caffe
4/5
(16)
Produktbeschreibung
Caffe ist ein Deep-Learning-Framework, das mit Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität im Hinterkopf entwickelt wurde.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu AWS Deep Learning AMIs, dass Caffe ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit AWS Deep Learning AMIs:
Künstliches Neuronales Netzwerk

TFLearn
Von TFLearn
4/5
(20)
Produktbeschreibung
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 beschleunigen, während sie vollständig transparent und kompatibel bleibt.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu AWS Deep Learning AMIs, dass TFLearn ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Einfacher einzurichten
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Gemeinsame Kategorien mit AWS Deep Learning AMIs:
Künstliches Neuronales Netzwerk

DeepPy
Von DeepPy
4.1/5
(12)
Produktbeschreibung
DeepPy ist ein MIT-lizenziertes Deep-Learning-Framework, das versucht, einen Hauch von Zen in das Deep Learning zu bringen, da es Python-Programmierung basierend auf NumPys ndarray ermöglicht, über eine kleine und leicht erweiterbare Codebasis verfügt, auf CPU oder Nvidia-GPUs läuft und die folgenden Netzwerkarchitekturen implementiert: Feedforward-Netzwerke, Convnets, Siamese-Netzwerke und Autoencoder.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu AWS Deep Learning AMIs, dass DeepPy ist:
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit AWS Deep Learning AMIs:
Künstliches Neuronales Netzwerk

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