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Deep Learning Reference Stack

Von Intel Corporation

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Die Beanspruchung dieses Profils bestätigt, dass Sie bei Deep Learning Reference Stack arbeiten und ermöglicht es Ihnen, zu verwalten, wie es auf G2 erscheint.

    Nach der Genehmigung können Sie:

  • Aktualisieren Sie die Details Ihres Unternehmens und Ihrer Produkte

  • Steigern Sie die Sichtbarkeit Ihrer Marke auf G2, in der Suche und in LLMs

  • Zugriff auf Einblicke zu Besuchern und Wettbewerbern

  • Auf Kundenbewertungen antworten

  • Wir werden Ihre Arbeits-E-Mail überprüfen, bevor wir Zugriff gewähren.

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Wie würden Sie Ihre Erfahrung mit Deep Learning Reference Stack bewerten?

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Deep Learning Reference Stack Vor- und Nachteile: Top Vorteile und Nachteile

Schnelle KI-Zusammenfassung basierend auf G2-Bewertungen

Erstellt aus echten Nutzerbewertungen

Benutzer finden die Benutzerfreundlichkeit des Deep Learning Reference Stack hilfreich für die Navigation und Lernressourcen. (1 Erwähnungen)
Benutzer finden, dass die langsame Leistung des Deep Learning Reference Stack ihre Effizienz und ihr Verständnis des Materials beeinträchtigt. (1 Erwähnungen)
Benutzer finden, dass die langsame Geschwindigkeit des Deep Learning Reference Stack ihr Verständnis und ihren Fortschritt effektiv behindert. (1 Erwähnungen)

Top Vorteile von Deep Learning Reference Stack

1. Benutzerfreundlichkeit
Benutzer finden die Benutzerfreundlichkeit des Deep Learning Reference Stack hilfreich für die Navigation und Lernressourcen.
Siehe 1 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Verifizierter Benutzer
T

Verifizierter Benutzer

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

2.5/5

"Bewertung für den Deep Learning Referenz-Stack"

Was gefällt Ihnen an Deep Learning Reference Stack?

Einfach zu bedienen, wird helfen, die richtigen Inhalte und Software zu finden und wie man diese benutzt.

Top Nachteile von Deep Learning Reference Stack

1. Langsame Leistung
Benutzer finden, dass die langsame Leistung des Deep Learning Reference Stack ihre Effizienz und ihr Verständnis des Materials beeinträchtigt.
Siehe 1 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Verifizierter Benutzer
T

Verifizierter Benutzer

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

2.5/5

"Bewertung für den Deep Learning Referenz-Stack"

Was gefällt Ihnen nicht an Deep Learning Reference Stack?

Es ist immer noch langsam und es dauert Zeit, die Dinge zu verstehen, dennoch fehlt der Kontext.

2. Langsame Geschwindigkeit
Benutzer finden, dass die langsame Geschwindigkeit des Deep Learning Reference Stack ihr Verständnis und ihren Fortschritt effektiv behindert.
Siehe 1 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Verifizierter Benutzer
T

Verifizierter Benutzer

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

2.5/5

"Bewertung für den Deep Learning Referenz-Stack"

Was gefällt Ihnen nicht an Deep Learning Reference Stack?

Es ist immer noch langsam und es dauert Zeit, die Dinge zu verstehen, dennoch fehlt der Kontext.

Deep Learning Reference Stack-Bewertungen (2)

Bewertungen

Deep Learning Reference Stack-Bewertungen (2)

2.5
2-Bewertungen
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G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.
Verifizierter Benutzer in Automobil
TA
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
"Bewertung für den Deep Learning Referenz-Stack"
Was gefällt dir am besten Deep Learning Reference Stack?

Einfach zu bedienen, wird helfen, die richtigen Inhalte und Software zu finden und wie man diese benutzt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Deep Learning Reference Stack?

Es ist immer noch langsam und es dauert Zeit, die Dinge zu verstehen, dennoch fehlt der Kontext. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Vimal G.
VG
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
"Dies könnte der Wendepunkt sein und wird Zeit und Mühe sparen, um produktiver zu sein."
Was gefällt dir am besten Deep Learning Reference Stack?

Mit seiner Nutzung werden wir in der Lage sein, mehr Leistung der Intel-Hardware und -Software zu nutzen, nun, diese Art von Innovation führt zur Entwicklung leistungsstarker futuristischer Hardware. Das erste Problem, das es lösen wird, ist, dass es durch das Lernen der Benutzergewohnheiten die Hardware so abstimmen kann, dass sie mehr Produktivität bietet. Dann wird der Benutzer in der Lage sein, mehr Dinge zu erledigen, indem er einfach den gleichen Aufwand betreibt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Deep Learning Reference Stack?

Alle Deep-Learning- und KI-Modelle benötigen Zeit, um basierend auf der Benutzeraktivität trainiert zu werden, daher wird es schwieriger, das gleiche Benutzererlebnis zu bieten, wenn mehr Menschen ein einzelnes Gerät auf unterschiedliche Weise nutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nicht genügend Bewertungen für Deep Learning Reference Stack, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:

1
Automation Anywhere Logo
Automation Anywhere
4.5
(5,543)
Automation Anywhere Enterprise ist eine RPA-Plattform, die für das digitale Unternehmen konzipiert ist.
2
Demandbase One Logo
Demandbase One
4.4
(1,898)
Die größten und am schnellsten wachsenden Unternehmen der Welt verlassen sich auf Demandbase, um ihre ABM- und ABX-Strategien voranzutreiben und ihre Go-to-Market-Leistung zu maximieren. Mit der Demandbase ABX Cloud, angetrieben durch unsere Account Intelligence, haben Sie eine Plattform, um Ihre 1st- und 3rd-Party-Daten für eine einheitliche Sicht auf das Konto zu verbinden, was es den Umsatzteams erleichtert, während der gesamten Kaufreise, vom Interessenten bis zum Kunden, koordiniert zu bleiben.
3
Phrase Localization Platform Logo
Phrase Localization Platform
4.5
(1,236)
Phrase-Localisierungsplattform ist das Übersetzungsmanagementsystem für globale Unternehmen, die die Effizienz der Lokalisierung verbessern möchten.
4
DigitalOcean Logo
DigitalOcean
4.6
(732)
DigitalOcean bietet die besten Werkzeuge zur Steuerung Ihres virtuellen Servers in der Cloud. Erfahren Sie, wie wir die intuitivste Benutzeroberfläche und Funktionen bereitstellen, damit Sie noch heute mit dem Aufbau Ihrer Webinfrastruktur beginnen können.
5
Alteryx Logo
Alteryx
4.6
(663)
Alteryx treibt transformative Geschäftsergebnisse durch vereinheitlichte Analysen, Datenwissenschaft und Prozessautomatisierung voran.
6
SAS Viya Logo
SAS Viya
4.3
(610)
Als cloud-natives KI-, Analyse- und Datenmanagement-Plattform ermöglicht SAS Viya eine kosteneffiziente Skalierung, steigert die Produktivität und fördert schnellere Innovationen, unterstützt durch Vertrauen und Transparenz. SAS Viya ermöglicht die Integration von Teams und Technologien, sodass alle Benutzer erfolgreich zusammenarbeiten können, um kritische Fragen in präzise Entscheidungen umzuwandeln.
7
Vertex AI Logo
Vertex AI
4.3
(593)
Vertex AI ist eine verwaltete Plattform für maschinelles Lernen (ML), die Ihnen hilft, ML-Modelle schneller und einfacher zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie umfasst eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow sowie eine Vielzahl von Tools und Diensten, die Sie bei jedem Schritt des Prozesses unterstützen. Vertex AI Workbench ist eine cloudbasierte IDE, die in Vertex AI enthalten ist. Sie erleichtert die Entwicklung und das Debuggen von ML-Code. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen, die Sie bei Ihrem ML-Workflow unterstützen, wie z.B. Codevervollständigung, Linting und Debugging. Vertex AI und Vertex AI Workbench sind eine leistungsstarke Kombination, die Ihnen helfen kann, Ihre ML-Entwicklung zu beschleunigen. Mit Vertex AI können Sie sich auf den Aufbau und das Training Ihrer Modelle konzentrieren, während Vertex AI Workbench den Rest übernimmt. Dies gibt Ihnen die Freiheit, produktiver und kreativer zu sein, und hilft Ihnen, Ihre Modelle schneller in die Produktion zu bringen. Wenn Sie nach einer leistungsstarken und benutzerfreundlichen ML-Plattform suchen, ist Vertex AI eine großartige Option. Mit Vertex AI können Sie ML-Modelle schneller und einfacher als je zuvor erstellen, trainieren und bereitstellen.
8
SAP HANA Cloud Logo
SAP HANA Cloud
4.3
(567)
SAP HANA Cloud ist die cloud-native Datenbasis der SAP Business Technology Platform, sie speichert, verarbeitet und analysiert Daten in Echtzeit im Petabyte-Bereich und vereint mehrere Datentypen in einem einzigen System, während sie diese effizienter mit integriertem Mehrstufenspeicher verwaltet.
9
Spotfire Analytics Logo
Spotfire Analytics
4.2
(363)
Selbstbedienungs-Datenerkennung. Schnellster Weg zu umsetzbaren Erkenntnissen. Kollaborative, prädiktive, ereignisgesteuerte Datenanalyse - unabhängig von der IT.
10
Prolific Logo
Prolific
4.6
(232)
Wir helfen, einen höheren Standard der Online-Forschung zu ermöglichen. Führen Sie Forschung mit über 130.000 geprüften Teilnehmern durch und gewinnen Sie verlässliche Einblicke.
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