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Hier die Erklärung wie dies gewährleistet ist.
Anil K.
AK
Information Security Consultant
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
Weitere Optionen
"Genaues und leistungsstarkes Plug-and-Play-Gerät."
Was gefällt dir am besten Mipsology?

Zebra AI Software Hochtechnologie verwendet jedes elektronische Gerät, um es zu integrieren oder sehr einfach zu verwenden und mit einer einzigen Befehlszeile zu aktivieren, ein sehr nützliches Produkt in der kommenden Technologie-Ära. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Mipsology?

Einfach, den Hardware-Teil in jedes Computersystem zu installieren, und die Sicherheitsmerkmale entsprechen dem Marktstandard. Der beste Teil der KI verarbeitet dasselbe mit dem Server, und die Maschine, die darauf trainiert ist, Informationen zu sammeln, ist sehr genau. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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

1
Keras Logo
Keras
4.6
(64)
Keras ist eine Bibliothek für neuronale Netzwerke, geschrieben in Python und in der Lage, entweder auf TensorFlow oder Theano zu laufen.
2
H2O Logo
H2O
4.5
(24)
H2O ist ein Werkzeug, das es jedem ermöglicht, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen einfach anzuwenden, um die heutigen herausforderndsten Geschäftsprobleme zu lösen. Es kombiniert die Kraft hochentwickelter Algorithmen, die Freiheit von Open Source und die Kapazität einer wirklich skalierbaren In-Memory-Verarbeitung für Big Data auf einem oder mehreren Knoten.
3
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) Logo
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
4.5
(23)
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.
4
PyTorch Logo
PyTorch
4.5
(22)
Wählen Sie Ihren Weg: Installieren Sie PyTorch lokal oder starten Sie es sofort auf unterstützten Cloud-Plattformen.
5
Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK) Logo
Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
4.2
(22)
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.
6
AIToolbox Logo
AIToolbox
4.5
(22)
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.
7
Google Cloud Deep Learning Containers Logo
Google Cloud Deep Learning Containers
4.5
(20)
Vorkonfigurierte und optimierte Container für Deep-Learning-Umgebungen.
8
TFLearn Logo
TFLearn
4.0
(20)
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.
9
AWS Deep Learning AMIs Logo
AWS Deep Learning AMIs
4.3
(19)
Die AWS Deep Learning AMIs sind darauf ausgelegt, Datenwissenschaftler, maschinelles Lernen-Praktiker und Forschungsspezialisten mit der Infrastruktur und den Werkzeugen auszustatten, um die Arbeit im Bereich des Deep Learnings in der Cloud in jedem Maßstab zu beschleunigen.
10
Neuton AutoML Logo
Neuton AutoML
4.5
(17)
Neuton, eine AutoML-Plattform, ermöglicht es erfahrenen Nutzern und solchen ohne jegliche Erfahrung im maschinellen Lernen, kompakte KI-Modelle mit nur wenigen Klicks und ohne Programmierung zu erstellen. Neuton basiert auf einem proprietären neuronalen Netzwerk-Framework, das von unserem Wissenschaftlerteam erfunden und patentiert wurde und weitaus effektiver ist als jedes andere Framework, nicht-neuronale Algorithmus auf dem Markt. Die resultierenden Modelle sind selbstwachsend, viel kompakter, schneller und erfordern weniger Trainingsdaten im Vergleich zu denen anderer Lösungen.
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