ConvNetJS Bewertungen & Produktdetails

Ich mag an ConvNetJS, dass es einen sehr starken Verkaufsargument hat. Es bringt softwarebezogene Hardwareprobleme herunter. Keine Installation der Software erforderlich, keine teuren GPUs erforderlich, einfach einen Tab öffnen und mit dem Training beginnen. Dies senkt die Einstiegshürde für das Lernen, da es keine hohe Einrichtung für Anfänger und Hobbyisten erfordert, die wahrscheinlich an leichtem Experimentieren mit Deep Learning interessiert sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Auf der anderen Seite kann ConvNetJS hinsichtlich der Ressourcenanforderungen Ihres Computers recht anspruchsvoll sein. Das Trainieren selbst robuster Modelle kann auf durchschnittlichen kommunalen Computern äußerst zeitaufwendig sein. Die Bibliothek hat das Problem, dass sie in Bezug auf fortschrittlichere Funktionen, die in anderen Deep-Learning-Frameworks zu finden sind, etwas hinterherhinkt, und dies kann ein Nachteil bei der Beurteilung ihrer Eignung für professionelle Anwendungen sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- ConvNetJS bietet eine einfache API zum Erstellen und Trainieren von neuronalen Netzwerkmodellen.

- Wir müssen uns nicht um den Abhängigkeitsfehler kümmern, was eine großartige Sache für uns ist.

- Diese Bibliothek ist sowohl in JavaScript als auch in NodeJs verfügbar, was sie flexibler macht, ob sie im Frontend oder Backend verwendet wird.

- Einfach zu integrieren

- Und flexibel, nicht auf einen bestimmten Browsertyp angewiesen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich fand, dass das Debuggen viel Zeit in Anspruch nimmt, da weniger Ressourcen verfügbar sind. Das Bildklassifikationsmodell benötigt wenig Zeit im Frontend. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde ConvNetJS eine instabile JavaScript-Bibliothek, voller Fehler und Bugs. Seine Kompatibilität mit den Browserversionen ist nicht beeindruckend. Es gibt einige Probleme mit Microsoft Edge. Es ist ein Werkzeug mit geringem Potenzial und Anfänger finden es schwierig aufgrund seiner Schwierigkeit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

ConvNetJS fehlt es an Dokumentation und anfängerfreundlicher Unterstützung. Die Lernkurve ist steil für Personen, die JavaScript-Bibliotheken verwenden, was es schwierig macht, sein volles Potenzial auszuschöpfen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt Probleme damit als Werkzeug. Es kann nicht mit Chrome integriert werden, was es ungewohnt und weniger benutzerfreundlich macht. Ich bin auf viele Störungen oder Probleme gestoßen. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit ist etwas langsam. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es wird nicht weit verbreitet verwendet. ConvNetJS muss von Dokumentation und Tutorials profitieren, die auf Anfänger zugeschnitten sind, um ihnen zu helfen, seine Funktionalität leicht zu verstehen. ConvNetJS hat das Problem der Implementierung von Deep-Learning-Algorithmen nicht gelöst. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Mit der Kombination von JavaScript bietet dies eine der besten Erfahrungen. Das allgemeine neuronale Netzwerkmodul bietet großartige Unterstützung und Erfahrung. Mit Hilfe von Tutorials sind die Dinge viel einfacher. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Diese App ist mit Chrome vertrauter.

Ich möchte, dass auch andere Apps das gleiche Erlebnis bieten.

Manchmal sind die Dinge nicht so klar, aber sie liefert die relevanten Ergebnisse. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Diese Bibliothek ist einfach großartig, da sie es uns ermöglicht, Modelle direkt über Browser zu trainieren, und wir müssen uns keine Gedanken über die Installation von irgendetwas machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nichts bis jetzt. Ich habe in den letzten Monaten mit ConvNetJs gearbeitet, um zu verstehen, wie das funktioniert, und ich fand es bis jetzt wirklich interessant. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es hat sehr ausreichende Funktionen, die es einfach machen, Deep-Learning-Modelle zu erstellen. Da es sich auch um eine JavaScript-Bibliothek handelt, ist es zudem Open Source. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Um ehrlich zu sein, gibt es nichts, was man an ConvNetJS nicht mögen könnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

ConvNetJS ist eine Bibliothek, die aus Javascript erstellt wurde und es Benutzern ermöglicht, Deep-Learning-Modelle zu trainieren, die als neuronale Netzwerke implementiert sind, wenn sie in einen Webbrowser geladen werden. Es ist ein experimentelles Verstärkungslernmodul, das von Deep Q Learning abgeleitet ist und sein volles Potenzial ohne zusätzliche Compiler, Programme, Grafikprozessoren (GPUs) oder Konfigurationen erreichen kann. Der Quellcode wird unter der MIT-Lizenz auf GitHub veröffentlicht, wo mehrere KI-Gruppen zusammenarbeiten, um dieses Deep-Learning-Tool zu verbessern. ConvNetJS trainiert und spezifiziert KI-basierte konvolutionale Netzwerke für die Bildverarbeitung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Trotz seiner vielen Vorteile kann ConvNetJS für Anfänger schwierig zu meistern sein. Es hat eine langsame Verarbeitungszeit, was ein Nachteil ist, aber wenn man es benutzt hat, sollte man dabei bleiben. Es sollte mehr Anerkennung erhalten, als es tut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Als Frontend-Entwickler ist diese Bibliothek ein Retter, um Modelle mit JavaScript oder Node.js zu trainieren. Wir haben sie verwendet, um die besten Arbeiten von Modellen auf der Frontend-Seite zu trainieren, ohne Abhängigkeit von der Server-seitigen Anwendung. Ein schneller Weg, um das Modell zu trainieren. Einfach zu integrieren und weniger Zeit zum Starten. Es bietet die Flexibilität, das Trainingsmodell in einem Browser Ihrer Wahl auszuführen, wir haben es mit Chrome gemacht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal dauert es eine Weile, bis es im Browser geladen wird, was verbessert werden kann. Meistens funktioniert es oder ist mit allen neuesten Versionen des Browsers kompatibel, aber ich hatte ein Problem beim Laden in Microsoft Edge. Gelegentlich gab es Herausforderungen auf der Dokumentationsseite; nicht jedes Junior-Teammitglied konnte die Dokumentation verstehen und mit dem Aufbau beginnen. Es kann starke Arbeit geleistet werden, um die Unterstützung der Community oder die Dokumentation zu verbessern. Auch das Debuggen ist eine Herausforderung, der wir uns gestellt haben; wir haben keinen einfachen Weg gefunden, dies zu tun. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist nicht erforderlich, eine zusätzliche Anwendung zu installieren, um es auszuführen oder zu kompilieren, nicht einmal ein Entwicklerwerkzeug, das Sie zum Codieren für Deep-Learning-Neuronale-Netzwerke benötigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Da es nicht weit verbreitet ist, ist es manchmal schwierig, im Internet nach einer Lösung zu suchen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.