Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Produkt-Avatar-Bild

Determined AI

Bewertungsdetails anzeigen
11 Bewertungen
  • 1 Profile
  • 1 Kategorien
Durchschnittliche Sternebewertung
4.5
Betreut Kunden seit
2017

Profilname

Sternebewertung

7
4
0
0
0

Determined AI Bewertungen

Bewertungsfilter
Profilname
Sternebewertung
7
4
0
0
0
Bahjat A.
BA
Bahjat A.
08/03/2022
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Ermöglicht Ihnen, das Modelltraining zu skalieren.

nutzt bestehende Cloud-Infrastruktur, um Ihnen zu ermöglichen, große Datensätze mit verteiltem Training zu trainieren
Deepak T.
DT
Deepak T.
Software Engineer
06/14/2022
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Schnellster Weg zur Bildung von NN

Gute Dokumentation Unterstützung bei Slack, GitHub und Mailingliste
Krishna Kumar B.
KB
Krishna Kumar B.
03/30/2022
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Um bessere Muster in der Trennung von DATEN für bessere Analysen zu bestimmen.

Da die Anwendung Open-Source ist, ermöglicht sie uns, so viel wie möglich zu lernen und das einzubeziehen, was für eine Person oder Zwecke benötigt wird. Der Vergleich mag schwierig sein, aber zum Zweck der kontextbasierten Lösung ist er der beste.

Über

Kontakt

Hauptsitz:
Houston, Texas

Sozial

@DeterminedAI

Was ist Determined AI?

Determined AI is a company focused on building a robust platform for deep learning model training that accelerates the machine learning (ML) development process. Their platform is designed to improve efficiency and collaboration by providing tools for experiment management, hyperparameter optimization, and distributed training. By offering an infrastructure-agnostic solution, they enable researchers and developers to scale their ML workloads seamlessly across cloud and on-premise environments. Determined AI aims to streamline the workflow for data scientists and ML engineers, allowing them to focus on model innovation rather than infrastructure constraints.

Details

Gründungsjahr
2017