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¿Qué es lo que más te gusta de Neurolab?

Neurolab es una biblioteca de redes neuronales basada en Python. Su sistema de herramientas es similar a MATLAB y muy fácil de usar. Ofrece una gran variedad de redes neuronales artificiales (ANN) y algoritmos de aprendizaje/entrenamiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Neurolab?

Aunque Neurolab tiene muchas características para una RNA, el soporte para problemas de clientes aún no es tan bueno. Los problemas reportados en GitHub no están todos resueltos o no reciben respuesta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en Medicina Alternativa
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"¡Fue increíble!"
¿Qué es lo que más te gusta de Neurolab?

Lo que más me gusta es la gente, son tan serviciales y asombrosos, y simplemente son personas de buen corazón en general. El servicio al cliente es excelente. En caso de que tuviera un problema, me ayudarían sin duda. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Neurolab?

Nada, absolutamente me encantó todo y todos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay suficientes reseñas de Neurolab para que G2 proporcione información de compra. A continuación, se muestran algunas alternativas con más reseñas:

1
Logo de Keras
Keras
4.6
(64)
Keras es una biblioteca de redes neuronales, escrita en Python y capaz de ejecutarse sobre TensorFlow o Theano.
2
Logo de H2O
H2O
4.5
(24)
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.
3
Logo de NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
4.5
(23)
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.
4
Logo de Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
4.2
(22)
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.
5
Logo de AIToolbox
AIToolbox
4.5
(22)
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.
6
Logo de PyTorch
PyTorch
4.5
(22)
Elige Tu Camino: Instalar PyTorch Localmente o Lanzar Instantáneamente en Plataformas en la Nube Compatibles
7
Logo de TFLearn
TFLearn
4.0
(20)
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.
8
Logo de Google Cloud Deep Learning Containers
Google Cloud Deep Learning Containers
4.5
(20)
Contenedores preconfigurados y optimizados para entornos de aprendizaje profundo.
9
Logo de AWS Deep Learning AMIs
AWS Deep Learning AMIs
4.3
(19)
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.
10
Logo de Torch
Torch
4.4
(15)
Torch es un marco de computación científica con amplio soporte para algoritmos de aprendizaje automático que prioriza las GPUs.
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GU
By Guest
hace más de 2 años
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