Top 10 Alternativas y Competidores de Google Cloud Deep Learning Containers

10 Principales alternativas a Google Cloud Deep Learning Containers recientemente reseñadas por la comunidad de G2

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Keras
Por Keras
4.6/5
(64)
Descripción del producto
Keras es una biblioteca de redes neuronales, escrita en Python y capaz de ejecutarse sobre TensorFlow o Theano.
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Los revisores dicen que en comparación con Google Cloud Deep Learning Containers, Keras es:
Más utilizable
Mejor en cumplir con los requisitos
Categorías en común con Google Cloud Deep Learning Containers:
Red neuronal artificial

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Por NVIDIA
4.5/5
(23)
Descripción del producto
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.
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Los revisores dicen que en comparación con Google Cloud Deep Learning Containers, NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) es:
Más utilizable
Categorías en común con Google Cloud Deep Learning Containers:
Red neuronal artificial

Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
Por Microsoft
4.2/5
(22)
Descripción del producto
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.
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Categorías en común con Google Cloud Deep Learning Containers:
Red neuronal artificial
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AWS Deep Learning AMIs
Por Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(19)
Descripción del producto
Las AMIs de Deep Learning de AWS están diseñadas para equipar a los científicos de datos, practicantes de aprendizaje automático y científicos de investigación con la infraestructura y las herramientas para acelerar el trabajo en aprendizaje profundo, en la nube, a cualquier escala.
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Categorías en común con Google Cloud Deep Learning Containers:
Red neuronal artificial

H2O
Por H2O.ai
4.5/5
(24)
Descripción del producto
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.
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Categorías en común con Google Cloud Deep Learning Containers:
Red neuronal artificial

PyTorch
Por Jetware
4.5/5
(22)
Descripción del producto
Elige Tu Camino: Instalar PyTorch Localmente o Lanzar Instantáneamente en Plataformas en la Nube Compatibles
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Más utilizable
Categorías en común con Google Cloud Deep Learning Containers:
Red neuronal artificial

AIToolbox
Por AIToolbox
4.5/5
(22)
Descripción del producto
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.
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Categorías en común con Google Cloud Deep Learning Containers:
Red neuronal artificial

TFLearn
Por TFLearn
4/5
(20)
Descripción del producto
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.
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Categorías en común con Google Cloud Deep Learning Containers:
Red neuronal artificial

Neuton AutoML
Por Bell Integrator
4.5/5
(17)
Descripción del producto
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.
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Red neuronal artificial

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