Top 10 MATLAB Alternativen & Wettbewerber

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Entdecken Sie die besten Alternativen zu MATLAB für Benutzer, die neue Softwarefunktionen benötigen oder verschiedene Lösungen ausprobieren möchten. Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen ist eine weit verbreitete Technologie, und viele Menschen suchen nach zeitersparend, zuverlässig-Softwarelösungen mit modell-training, maschinelles sehen, und generierung natürlicher sprache. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu MATLAB zu berücksichtigen sind, beinhalten user interface und data analysis. Die beste Gesamtalternative zu MATLAB ist Vertex AI. Andere ähnliche Apps wie MATLAB sind SOLIDWORKS, Autodesk Fusion, Altair AI Studio, und Alteryx. MATLAB Alternativen finden Sie in Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, aber sie könnten auch in Mechanische computergestützte Konstruktion (MCAD) Software oder Simulation & CAE Software sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu MATLAB

Vertex AI
SOLIDWORKS
Autodesk Fusion
Altair AI Studio
Alteryx
Posit
Inventor
TensorFlow

Top 10 Alternativen zu MATLAB kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie MATLAB im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Höhere Bildung, Maschinenbau oder industrielle Technik, und Elektro-/Elektronikherstellung überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

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Von Google

Produktbeschreibung

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.

Gemeinsame Kategorien mit MATLAB:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

SOLIDWORKS

Von Solidworks

4.5/5

(627)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu MATLAB, dass SOLIDWORKS ist:

Brauchbarer

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit MATLAB:

Von Autodesk

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu MATLAB, dass Autodesk Fusion ist:

Einfacher, geschäfte zu machen mit

Einfacher einzurichten

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit MATLAB:

Simulation & CAE

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Alteryx

Von Alteryx

4.6/5

(671)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu MATLAB, dass Alteryx ist:

Einfacher, geschäfte zu machen mit

Brauchbarer

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit MATLAB:

Datenanalyse im großen Maßstab

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Posit

Von Posit

4.5/5

(566)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu MATLAB, dass Posit ist:

Einfacher einzurichten

Einfacher, geschäfte zu machen mit

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit MATLAB:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Inventor

Von Autodesk

4.4/5

(437)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu MATLAB, dass Inventor ist:

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit MATLAB:

Von TensorFlow

Produktbeschreibung

TensorFlow ist eine Open-Source-Maschinenlern-Bibliothek, die vom Google Brain Team entwickelt wurde, um die Erstellung, das Training und die Bereitstellung von Maschinenlernmodellen auf verschiedenen Plattformen zu erleichtern. Es bietet ein umfassendes Ökosystem, das Aufgaben von einfachen Datenflussdiagrammen bis hin zu komplexen neuronalen Netzwerken unterstützt und es Entwicklern und Forschern ermöglicht, Maschinenlern-Anwendungen effizient zu erstellen und bereitzustellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Flexible Architektur: Die Architektur von TensorFlow ermöglicht die Bereitstellung auf mehreren Plattformen, einschließlich CPUs, GPUs und TPUs, und unterstützt verschiedene Betriebssysteme wie Linux, macOS, Windows, Android und JavaScript. - Unterstützung mehrerer Sprachen: Während es hauptsächlich eine Python-API bietet, unterstützt TensorFlow auch andere Sprachen, einschließlich C++, Java und JavaScript, und bedient damit eine vielfältige Entwicklergemeinschaft. - Hochrangige APIs: TensorFlow umfasst hochrangige APIs wie Keras, die den Prozess des Erstellens und Trainierens von Modellen vereinfachen und das Maschinenlernen für Anfänger zugänglicher und für Experten effizienter machen. - Eager Execution: Diese Funktion ermöglicht die sofortige Auswertung von Operationen und erleichtert das intuitive Debugging und den dynamischen Aufbau von Graphen. - Verteiltes Rechnen: TensorFlow unterstützt verteiltes Training, was die Skalierung von Maschinenlernmodellen über mehrere Geräte und Server hinweg ohne wesentliche Codeänderungen ermöglicht. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: TensorFlow adressiert die Herausforderungen bei der Entwicklung und Bereitstellung von Maschinenlernmodellen, indem es eine einheitliche, skalierbare und flexible Plattform bietet. Es vereinfacht den Arbeitsablauf von der Modellentwicklung bis zur Bereitstellung und reduziert die Komplexität, die mit Maschinenlernprojekten verbunden ist. Durch die Unterstützung einer Vielzahl von Plattformen und Sprachen befähigt TensorFlow Benutzer, Maschinenlernlösungen in unterschiedlichen Umgebungen zu implementieren, von Forschungslabors bis hin zu Produktionssystemen. Sein umfassendes Angebot an Tools und Bibliotheken beschleunigt den Entwicklungsprozess, fördert Innovationen und ermöglicht die Erstellung anspruchsvoller Modelle, die reale Probleme effektiv lösen können.

Rezensenten sagen im Vergleich zu MATLAB, dass TensorFlow ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit MATLAB:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Ansys Fluent

Von Ansys, Inc.

4.5/5

(119)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu MATLAB, dass Ansys Fluent ist:

Einfacher, geschäfte zu machen mit

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit MATLAB:

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit MATLAB:

Simulation & CAE

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