Top 10 Walking Recognition Alternativen & Wettbewerber

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

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Keras
Von Keras
4.6/5
(64)
Produktbeschreibung
Keras ist eine Bibliothek für neuronale Netzwerke, geschrieben in Python und in der Lage, entweder auf TensorFlow oder Theano zu laufen.
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Gemeinsame Kategorien mit Walking Recognition:
Künstliches Neuronales Netzwerk

H2O
Von H2O.ai
4.5/5
(24)
Produktbeschreibung
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.
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Künstliches Neuronales Netzwerk

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Von NVIDIA
4.5/5
(23)
Produktbeschreibung
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.
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Künstliches Neuronales Netzwerk
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AIToolbox
Von AIToolbox
4.5/5
(22)
Produktbeschreibung
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.
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Künstliches Neuronales Netzwerk

PyTorch
Von Jetware
4.5/5
(22)
Produktbeschreibung
Wählen Sie Ihren Weg: Installieren Sie PyTorch lokal oder starten Sie es sofort auf unterstützten Cloud-Plattformen.
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Künstliches Neuronales Netzwerk

Google Cloud Deep Learning Containers
Von Google
4.5/5
(20)
Produktbeschreibung
Vorkonfigurierte und optimierte Container für Deep-Learning-Umgebungen.
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Künstliches Neuronales Netzwerk

TFLearn
Von TFLearn
4/5
(20)
Produktbeschreibung
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.
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Künstliches Neuronales Netzwerk

AWS Deep Learning AMIs
Von Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(19)
Produktbeschreibung
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.
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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.
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Künstliches Neuronales Netzwerk

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