Top 10 Walking Recognition Alternativen & Wettbewerber

Wenn Sie Walking Recognition in Betracht ziehen, möchten Sie möglicherweise auch ähnliche Alternativen oder Wettbewerber untersuchen, um die beste Lösung zu finden. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Walking Recognition zu berücksichtigen sind, beinhalten Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Die beste Gesamtalternative zu Walking Recognition ist Keras. Andere ähnliche Apps wie Walking Recognition sind AIToolbox, H2O, NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS), und PyTorch. Walking Recognition Alternativen finden Sie in Künstliche Neuronale Netzwerk-Software, aber sie könnten auch in Maschinelles Lernsoftware oder Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu Walking Recognition

Keras
AIToolbox
H2O
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
PyTorch
Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
TFLearn
Google Cloud Deep Learning Containers

Top 10 Alternativen zu Walking Recognition kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie Walking Recognition im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

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Von Keras

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Walking Recognition:

Künstliches Neuronales Netzwerk

AIToolbox

Von AIToolbox

4.4/5

(35)

Produktbeschreibung

AIToolbox ist ein umfassendes Swift-Framework, das die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz erleichtert. Es bietet eine Reihe von KI-Modulen, die verschiedene Aufgaben des maschinellen Lernens abdecken, und ist somit eine wertvolle Ressource für Entwickler und Forscher, die im Swift-Ökosystem arbeiten. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Graphen und Bäume: Bietet Datenstrukturen und Algorithmen zum Erstellen und Manipulieren von Graphen und Bäumen, die für Aufgaben wie Entscheidungsprozesse und hierarchische Datenrepräsentation unerlässlich sind. - Support Vector Machines (SVMs): Enthält Werkzeuge zur Implementierung von SVMs, die Klassifikations- und Regressionsanalysen ermöglichen, indem optimale Hyperebenen in hochdimensionalen Räumen gefunden werden. - Neuronale Netze: Bietet Komponenten zum Erstellen und Trainieren von neuronalen Netzen, die Anwendungen des Deep Learning wie Bild- und Spracherkennung erleichtern. - Hauptkomponentenanalyse (PCA): Enthält Module zur Dimensionsreduktion durch PCA, die bei der Datenvisualisierung und Rauschunterdrückung helfen. - K-Means Clustering: Bietet Algorithmen zur Partitionierung von Datensätzen in Cluster, nützlich bei der Mustererkennung und im Data Mining. - Genetische Algorithmen: Enthält Werkzeuge für Optimierungsprobleme mit genetischen Algorithmen, die natürliche Selektionsprozesse simulieren, um optimale Lösungen zu finden. Primärer Wert und Benutzerlösungen: AIToolbox adressiert das Bedürfnis nach einer nativen Swift-Bibliothek, die ein breites Spektrum an KI-Funktionalitäten umfasst. Durch die Integration mehrerer Module des maschinellen Lernens in ein einziges Framework vereinfacht es den Entwicklungsprozess für Swift-Entwickler und eliminiert die Notwendigkeit, auf externe Bibliotheken oder Sprachen zurückzugreifen. Diese Konsolidierung erhöht die Effizienz, fördert die Konsistenz des Codes und beschleunigt die Bereitstellung von KI-gesteuerten Anwendungen auf Apple-Plattformen.

Gemeinsame Kategorien mit Walking Recognition:

Künstliches Neuronales Netzwerk

H2O

Von H2O.ai

4.5/5

(24)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Walking Recognition:

Künstliches Neuronales Netzwerk

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PyTorch

Von Jetware

4.5/5

(22)

Produktbeschreibung

PyTorch ist ein Open-Source-Maschinenlern-Framework, das den Übergang von der Forschungsprototypisierung zur Produktionseinführung beschleunigt. Entwickelt von Meta AI und jetzt unter der Leitung der PyTorch Foundation unter der Linux Foundation, wird PyTorch häufig für Anwendungen in der Computer Vision, der Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr verwendet. Sein dynamisches Berechnungsdiagramm und die intuitive Python-Schnittstelle machen es zu einer bevorzugten Wahl für Forscher und Entwickler, die darauf abzielen, Deep-Learning-Modelle effizient zu erstellen und bereitzustellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Dynamisches Berechnungsdiagramm: Ermöglicht flexibles und effizientes Modellieren, indem Änderungen an der Netzwerkarchitektur zur Laufzeit ermöglicht werden. - Tensors und Autograd: Nutzt Tensors als grundlegende Datenstrukturen, ähnlich wie NumPy-Arrays, mit Unterstützung für automatische Differenzierung zur Vereinfachung der Berechnung von Gradienten. - Neural Network API: Bietet ein modulares Framework zum Erstellen von neuronalen Netzwerken mit vordefinierten Schichten, Aktivierungsfunktionen und Verlustfunktionen, was die Erstellung komplexer Modelle erleichtert. - Verteiltes Training: Bietet native Unterstützung für verteiltes Training, optimiert die Leistung über mehrere GPUs und Knoten, was für die Skalierung großer Modelle unerlässlich ist. - TorchScript: Ermöglicht den Übergang von der direkten Ausführung zur Diagrammausführung, sodass Modelle serialisiert und für die Bereitstellung in Produktionsumgebungen optimiert werden können. - TorchServe: Ein Tool zur Bereitstellung von PyTorch-Modellen im großen Maßstab, das Funktionen wie Multi-Model-Serving, Logging, Metriken und RESTful-Endpunkte für die Anwendungsintegration unterstützt. - Mobile Unterstützung (experimentell): Erweitert die PyTorch-Fähigkeiten auf mobile Plattformen, sodass Modelle auf iOS- und Android-Geräten bereitgestellt werden können. - Robustes Ökosystem: Unterstützt von einer aktiven Community bietet PyTorch ein reichhaltiges Ökosystem von Tools und Bibliotheken für verschiedene Domänen, einschließlich Computer Vision und Reinforcement Learning. - ONNX-Unterstützung: Erleichtert das Exportieren von Modellen im Open Neural Network Exchange (ONNX)-Format für die Kompatibilität mit anderen Plattformen und Laufzeiten. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Der primäre Wert von PyTorch liegt in seiner Fähigkeit, einen nahtlosen Weg von der Forschung zur Produktion zu bieten. Sein dynamisches Berechnungsdiagramm und die benutzerfreundliche Schnittstelle ermöglichen schnelles Prototyping und Experimentieren, sodass Forscher schnell an Modelldesigns iterieren können. Für Entwickler vereinfachen PyTorchs Unterstützung für verteiltes Training und Tools wie TorchServe die Bereitstellung von Modellen im großen Maßstab, wodurch die Zeit und Komplexität, die mit der Einführung von Maschinenlernmodellen in die Produktion verbunden sind, reduziert werden. Darüber hinaus stellt das umfangreiche Ökosystem und die Community-Unterstützung sicher, dass Benutzer Zugang zu einer Vielzahl von Ressourcen und Tools haben, um verschiedene Herausforderungen im Bereich des Maschinenlernens zu bewältigen.

Gemeinsame Kategorien mit Walking Recognition:

Künstliches Neuronales Netzwerk

Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)

Von Microsoft

4.2/5

(22)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Walking Recognition:

Künstliches Neuronales Netzwerk

TFLearn

Von TFLearn

4/5

(20)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Walking Recognition:

Künstliches Neuronales Netzwerk

Google Cloud Deep Learning Containers

Von Google

4.5/5

(20)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Walking Recognition:

Künstliches Neuronales Netzwerk

AWS Deep Learning AMIs

Von Amazon Web Services (AWS)

4.3/5

(19)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Walking Recognition:

Künstliches Neuronales Netzwerk

Neuton AutoML

Von Bell Integrator

4.5/5

(17)

Produktbeschreibung

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.

Gemeinsame Kategorien mit Walking Recognition:

Künstliches Neuronales Netzwerk

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