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"Neurolab Bewertung"
Was gefällt dir am besten Neurolab?

Neurolab ist eine auf Python basierende Bibliothek für neuronale Netze. Ihr Tool-Box-System ist ähnlich wie MATLAB und sehr einfach zu verwenden. Eine große Vielfalt an künstlichen neuronalen Netzen (ANN) und Lern-/Trainingsalgorithmen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Neurolab?

Obwohl Neurolab viele Funktionen für ein KNN bietet, ist der Support für Kundenprobleme immer noch nicht so gut. Die auf GitHub gemeldeten Probleme werden nicht alle gelöst oder beantwortet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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"Es war großartig!"
Was gefällt dir am besten Neurolab?

Was mir am besten gefällt, sind die Menschen, sie sind so hilfsbereit und erstaunlich und sie sind einfach rundum herzliche Menschen. Der Kundenservice ist großartig. Falls ich ein Problem hätte, würden sie ohne Zweifel helfen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Neurolab?

Nichts, ich habe alles und jeden absolut geliebt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nicht genügend Bewertungen für Neurolab, 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
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.
5
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.
6
PyTorch Logo
PyTorch
4.5
(22)
Wählen Sie Ihren Weg: Installieren Sie PyTorch lokal oder starten Sie es sofort auf unterstützten Cloud-Plattformen.
7
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.
8
Google Cloud Deep Learning Containers Logo
Google Cloud Deep Learning Containers
4.5
(20)
Vorkonfigurierte und optimierte Container für Deep-Learning-Umgebungen.
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
Torch Logo
Torch
4.4
(15)
Torch ist ein wissenschaftliches Rechenframework mit umfassender Unterstützung für maschinelle Lernalgorithmen, das GPUs in den Vordergrund stellt.
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GU
By Guest
vor über 2 Jahre
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