Top 10 Alternativas y Competidores de TFLearn

10 Principales alternativas a TFLearn 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 TFLearn, Keras es:
Mejor en soporte
Mejor en cumplir con los requisitos
Más utilizable
Categorías en común con TFLearn:
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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Los revisores dicen que en comparación con TFLearn, Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK) es:
Mejor en soporte
Más fácil de administrar
Más fácil para hacer negocios con
Categorías en común con TFLearn:
Red neuronal artificial

DeepPy
Por DeepPy
4.1/5
(12)
Descripción del producto
DeepPy es un marco de aprendizaje profundo con licencia MIT que intenta añadir un toque de zen al aprendizaje profundo, ya que permite una programación Pythonic basada en el ndarray de NumPy, tiene una base de código pequeña y fácilmente extensible, se ejecuta en CPU o GPUs de Nvidia e implementa las siguientes arquitecturas de red: redes feedforward, convnets, redes siamesas y autoencoders.
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Los revisores dicen que en comparación con TFLearn, DeepPy es:
Más caro
Mejor en soporte
Categorías en común con TFLearn:
Red neuronal artificial
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AIToolbox
Por AIToolbox
4.4/5
(35)
Descripción del producto
AIToolbox es un marco integral de Swift diseñado para facilitar el desarrollo e implementación de algoritmos de inteligencia artificial. Ofrece un conjunto de módulos de IA que atienden diversas tareas de aprendizaje automático, convirtiéndolo en un recurso valioso para desarrolladores e investigadores que trabajan dentro del ecosistema de Swift. Características y Funcionalidades Clave: - Grafos y Árboles: Proporciona estructuras de datos y algoritmos para construir y manipular grafos y árboles, esenciales para tareas como procesos de toma de decisiones y representación de datos jerárquicos. - Máquinas de Vectores de Soporte (SVMs): Incluye herramientas para implementar SVMs, permitiendo el análisis de clasificación y regresión al encontrar hiperplanos óptimos en espacios de alta dimensión. - Redes Neuronales: Ofrece componentes para construir y entrenar redes neuronales, facilitando aplicaciones de aprendizaje profundo como el reconocimiento de imágenes y voz. - Análisis de Componentes Principales (PCA): Contiene módulos para la reducción de dimensionalidad a través de PCA, ayudando en la visualización de datos y reducción de ruido. - Agrupamiento K-Means: Proporciona algoritmos para particionar conjuntos de datos en grupos, útil en el reconocimiento de patrones y minería de datos. - Algoritmos Genéticos: Incluye herramientas para problemas de optimización usando algoritmos genéticos, simulando procesos de selección natural para encontrar soluciones óptimas. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: AIToolbox aborda la necesidad de una biblioteca nativa de Swift que abarque una amplia gama de funcionalidades de IA. Al integrar múltiples módulos de aprendizaje automático en un solo marco, simplifica el proceso de desarrollo para los desarrolladores de Swift, eliminando la necesidad de depender de bibliotecas o lenguajes externos. Esta consolidación mejora la eficiencia, promueve la consistencia del código y acelera el despliegue de aplicaciones impulsadas por IA en plataformas de Apple.
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Los revisores dicen que en comparación con TFLearn, AIToolbox es:
Mejor en soporte
Más fácil de administrar
Categorías en común con TFLearn:
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 TFLearn, NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) es:
Más caro
Mejor en soporte
Categorías en común con TFLearn:
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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Los revisores dicen que en comparación con TFLearn, H2O es:
Mejor en soporte
Más caro
Más fácil de administrar
Categorías en común con TFLearn:
Red neuronal artificial

PyTorch
Por Jetware
4.5/5
(22)
Descripción del producto
PyTorch es un marco de aprendizaje automático de código abierto que acelera la transición del prototipado de investigación al despliegue en producción. Desarrollado por Meta AI y ahora gobernado por la Fundación PyTorch bajo la Fundación Linux, PyTorch es ampliamente utilizado para aplicaciones en visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y más. Su gráfico de computación dinámico y su interfaz intuitiva en Python lo convierten en una opción preferida para investigadores y desarrolladores que buscan construir y desplegar modelos de aprendizaje profundo de manera eficiente. Características y Funcionalidades Clave: - Gráfico de Computación Dinámico: Permite una construcción de modelos flexible y eficiente, habilitando cambios en la arquitectura de la red durante el tiempo de ejecución. - Tensores y Autograd: Utiliza tensores como estructuras de datos fundamentales, similares a los arrays de NumPy, con soporte para diferenciación automática para agilizar el cálculo de gradientes. - API de Redes Neuronales: Proporciona un marco modular para construir redes neuronales con capas predefinidas, funciones de activación y funciones de pérdida, facilitando la creación de modelos complejos. - Entrenamiento Distribuido: Ofrece soporte nativo para entrenamiento distribuido, optimizando el rendimiento a través de múltiples GPUs y nodos, lo cual es esencial para escalar modelos grandes. - TorchScript: Permite la transición de la ejecución ansiosa a la ejecución en gráfico, permitiendo que los modelos sean serializados y optimizados para su despliegue en entornos de producción. - TorchServe: Una herramienta para desplegar modelos de PyTorch a escala, soportando características como el servicio de múltiples modelos, registro, métricas y endpoints RESTful para la integración de aplicaciones. - Soporte Móvil (Experimental): Extiende las capacidades de PyTorch a plataformas móviles, permitiendo que los modelos se desplieguen en dispositivos iOS y Android. - Ecosistema Robusto: Apoyado por una comunidad activa, PyTorch ofrece un rico ecosistema de herramientas y bibliotecas para varios dominios, incluyendo visión por computadora y aprendizaje por refuerzo. - Soporte ONNX: Facilita la exportación de modelos en el formato Open Neural Network Exchange (ONNX) para compatibilidad con otras plataformas y entornos de ejecución. Valor Principal y Soluciones para Usuarios: El valor principal de PyTorch radica en su capacidad para proporcionar un camino sin fisuras desde la investigación hasta la producción. Su gráfico de computación dinámico y su interfaz amigable para el usuario permiten un prototipado y experimentación rápidos, permitiendo a los investigadores iterar rápidamente en los diseños de modelos. Para los desarrolladores, el soporte de PyTorch para el entrenamiento distribuido y herramientas como TorchServe simplifican el despliegue de modelos a escala, reduciendo el tiempo y la complejidad asociados con llevar modelos de aprendizaje automático a producción. Además, el extenso ecosistema y el soporte comunitario aseguran que los usuarios tengan acceso a una amplia gama de recursos y herramientas para abordar diversos desafíos de aprendizaje automático.
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Los revisores dicen que en comparación con TFLearn, PyTorch es:
Mejor en soporte
Mejor en cumplir con los requisitos
Categorías en común con TFLearn:
Red neuronal artificial

Google Cloud Deep Learning Containers
Por Google
4.5/5
(20)
Descripción del producto
Contenedores preconfigurados y optimizados para entornos de aprendizaje profundo.
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Los revisores dicen que en comparación con TFLearn, Google Cloud Deep Learning Containers es:
Mejor en soporte
Categorías en común con TFLearn:
Red neuronal artificial

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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Los revisores dicen que en comparación con TFLearn, AWS Deep Learning AMIs es:
Mejor en soporte
Más fácil de administrar
Más caro
Categorías en común con TFLearn:
Red neuronal artificial

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