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Así es como.
Gabriel S.
GS
Analista de sistema
Mediana Empresa (51-1000 empleados)
Más opciones
"Redes neuronales en tres capas."
¿Qué es lo que más te gusta de RustNN?

RustNN tiene una biblioteca de redes neuronales multicapa, precisa y excelente. Me gusta que acelera el camino de la creación de prototipos de investigación y tiene un entrenamiento progresivo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de RustNN?

Requiere entrenamiento o unos pocos días de aprendizaje porque no es fácil de usar, se requiere experiencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en Internet
UI
Pequeña Empresa (50 o menos empleados)
Más opciones
"Molestia de la Red Neuronal"
¿Qué es lo que más te gusta de RustNN?

Me gusta el modo de retropropagación y entrenamiento incremental. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de RustNN?

Se actualiza mucho y no es muy fácil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay suficientes reseñas de RustNN 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 PyTorch
PyTorch
4.5
(22)
Elige Tu Camino: Instalar PyTorch Localmente o Lanzar Instantáneamente en Plataformas en la Nube Compatibles
5
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.
6
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.
7
Logo de Google Cloud Deep Learning Containers
Google Cloud Deep Learning Containers
4.5
(20)
Contenedores preconfigurados y optimizados para entornos de aprendizaje profundo.
8
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.
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 Neuton AutoML
Neuton AutoML
4.5
(17)
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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