Si estás considerando Deep Java Library (DJL), también puedes investigar alternativas o competidores similares para encontrar la mejor solución. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a Deep Java Library (DJL) incluyen facilidad de uso y fiabilidad. La mejor alternativa general a Deep Java Library (DJL) es Keras. Otras aplicaciones similares a Deep Java Library (DJL) son H2O, NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS), PyTorch, y Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK). Se pueden encontrar Deep Java Library (DJL) alternativas en Software de Redes Neuronales Artificiales pero también pueden estar en Software de aprendizaje automático o en Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático.
Keras es una biblioteca de redes neuronales, escrita en Python y capaz de ejecutarse sobre TensorFlow o Theano.
H2O es una herramienta que permite a cualquiera aplicar fácilmente el aprendizaje automático y la analítica predictiva para resolver los problemas empresariales más desafiantes de hoy en día, combina el poder de algoritmos altamente avanzados, la libertad del código abierto y la capacidad de un procesamiento en memoria verdaderamente escalable para grandes volúmenes de datos en uno o muchos nodos.
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) aprendizaje profundo para ciencia de datos e investigación para diseñar rápidamente redes neuronales profundas (DNN) para tareas de clasificación de imágenes y detección de objetos utilizando visualización del comportamiento de la red en tiempo real.
Microsoft Cognitive Toolkit es un conjunto de herramientas de código abierto y de calidad comercial que permite al usuario aprovechar la inteligencia dentro de conjuntos de datos masivos a través del aprendizaje profundo al proporcionar escalabilidad, velocidad y precisión sin compromisos con calidad de grado comercial y compatibilidad con los lenguajes de programación y algoritmos que ya utiliza.
AIToolbox es una caja de herramientas de módulos de IA escrita en Swift: Grafos/Árboles, Regresión Lineal, Máquinas de Vectores de Soporte, Redes Neuronales, PCA, KMeans, Algoritmos Genéticos, MDP, Mezcla de Gaussianas, Regresión Logística.
TFlearn es una biblioteca de aprendizaje profundo modular y transparente construida sobre Tensorflow que proporciona una API de nivel superior a TensorFlow para facilitar y acelerar las experimentaciones, mientras sigue siendo completamente transparente y compatible con él.
Contenedores preconfigurados y optimizados para entornos de aprendizaje profundo.
Neuton, una plataforma de AutoML, permite a usuarios experimentados y a aquellos sin experiencia en Aprendizaje Automático construir modelos de IA compactos con solo unos pocos clics y sin necesidad de codificación. Neuton se basa en un marco de red neuronal patentado por nuestro equipo de científicos que es mucho más efectivo que cualquier otro marco, algoritmo no neuronal en el mercado. Sus modelos resultantes son auto-crecientes, mucho más compactos, rápidos y requieren menos muestras de entrenamiento en comparación con los de otras soluciones.
Caffe es un marco de aprendizaje profundo creado con la expresión, la velocidad y la modularidad en mente.