Meilleur Logiciel de réseau de neurones artificiels - Page 2
Les réseaux de neurones artificiels (RNA) sont des modèles computationnels conçus pour imiter les réseaux de neurones trouvés dans le cerveau humain. Ils s'adaptent à de nouvelles informations et apprennent à prendre des décisions basées sur celles-ci, reflétant théoriquement les processus de prise de décision humaine. Les RNA sont largement utilisés dans divers secteurs, y compris la santé, la finance, l'automobile et la technologie, pour automatiser des tâches complexes, améliorer la prise de décision et accroître l'efficacité opérationnelle.
Les RNA nécessitent un ensemble de données comme base pour l'apprentissage. Plus ils disposent de données, plus ils peuvent établir de connexions. Cela améliore à son tour leurs capacités d'apprentissage. À mesure que les RNA apprennent, ils peuvent fournir de manière cohérente des résultats précis alignés sur des solutions définies par l'utilisateur. Les entreprises utilisent les RNA pour l'analyse prédictive, la détection d'anomalies, l'analyse du comportement des clients, et plus encore.
Un sous-ensemble des RNA est les réseaux de neurones profonds (RNP). Ils se caractérisent par de multiples couches cachées entre les couches d'entrée et de sortie. Ces réseaux sont essentiels pour construire des applications intelligentes avec des fonctionnalités d'apprentissage profond comme la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance vocale. Les RNP sont particulièrement utiles dans les applications nécessitant une grande précision et la capacité d'apprendre des motifs complexes à partir de grands ensembles de données.
Les RNA forment la base de divers algorithmes d'apprentissage profond, y compris mais sans s'y limiter, la reconnaissance d'images, le NLP, la reconnaissance vocale, les systèmes autonomes, les moteurs de recommandation et les modèles génératifs. Par exemple, dans le domaine de la santé, les RNA aident à diagnostiquer des maladies à partir d'images médicales, tandis que dans la finance, ils sont utilisés pour la détection de fraude et la gestion des risques.
Pour être inclus dans la catégorie des Réseaux de Neurones Artificiels, un produit doit :
Fournir un réseau basé sur des unités neuronales interconnectées pour permettre des capacités d'apprentissage Offrir une base pour des algorithmes d'apprentissage plus profonds, y compris les RNP avec plusieurs couches cachées Se connecter à des sources de données pour alimenter le réseau neuronal en informations Soutenir les processus de formation, de test et d'évaluation des modèles S'intégrer avec d'autres outils et cadres de machine learning (ML) et d'IA Permettre l'évolutivité pour gérer de grands ensembles de données et des calculs complexes Inclure de la documentation et des ressources de support pour les utilisateursMeilleur Logiciel de réseau de neurones artificiels en un coup d'œil
G2 est fier de présenter des avis impartiaux sur la satisfaction des user dans nos évaluations et rapports. Nous n'autorisons pas les placements payés dans nos évaluations, classements ou rapports. Découvrez nos de notation.
Un aperçu hebdomadaire des étoiles montantes, des nouveaux lancements et de ce qui fait le buzz.
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
Swift AI est une bibliothèque d'IA et d'apprentissage automatique haute performance écrite entièrement en Swift qui comprend un ensemble d'outils courants utilisés pour la recherche en apprentissage a
- Technologie de l'information et services
- 42% Entreprise
- 33% Petite entreprise
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
Torch est un cadre de calcul scientifique avec un large support pour les algorithmes d'apprentissage automatique qui privilégie les GPU.
- Logiciels informatiques
- 40% Petite entreprise
- 40% Entreprise
3,086 abonnés Twitter
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
TFlearn est une bibliothèque de deep learning modulaire et transparente construite sur Tensorflow qui fournit une API de plus haut niveau à TensorFlow afin de faciliter et d'accélérer les expérimentat
- Logiciels informatiques
- Technologie de l'information et services
- 55% Petite entreprise
- 30% Entreprise
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
Caffe est un cadre d'apprentissage profond conçu avec l'expression, la vitesse et la modularité à l'esprit.
- Logiciels informatiques
- 63% Petite entreprise
- 19% Marché intermédiaire
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
H2O.ai est la principale entreprise de Cloud IA, en mission pour démocratiser l'IA et promouvoir un mouvement d'IA ouvert à travers le monde. Ils se concentrent sur l'extraction d'informations à parti
- 54% Petite entreprise
- 29% Entreprise
25,378 abonnés Twitter
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
NVIDIA Deep Learning AMI avec support par Terracloudx est un environnement simplifié qui permet d'exécuter des conteneurs de science des données, HPC et d'apprentissage profond spécialement optimisés
- 70% Petite entreprise
- 30% Entreprise
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
Chainer est un cadre puissant, flexible et intuitif de réseaux neuronaux qui comble le fossé entre les algorithmes et les implémentations.
- 73% Petite entreprise
- 18% Marché intermédiaire
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
DeepPy est un framework d'apprentissage profond sous licence MIT qui tente d'ajouter une touche de zen à l'apprentissage profond car il permet une programmation Pythonique basée sur l'ndarray de NumPy
- Logiciels informatiques
- 67% Petite entreprise
- 17% Marché intermédiaire
665 abonnés Twitter
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
Neuroph est un cadre de réseau neuronal Java léger qui développe des architectures de réseaux neuronaux courantes, il contient une bibliothèque Java open source bien conçue avec un petit nombre de cla
- 67% Marché intermédiaire
- 17% Entreprise
370 abonnés Twitter
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
Les frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow, PyTorch, Caffe, Torch, Theano et MXNet ont contribué à la popularité de l'apprentissage profond en réduisant l'effort et les compétences néc
- 80% Petite entreprise
- 20% Marché intermédiaire
709,117 abonnés Twitter
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
Swift Brain est une bibliothèque de réseau neuronal / apprentissage automatique écrite en Swift pour les algorithmes d'IA en Swift pour le développement iOS et OS X. Elle inclut des algorithmes axés s
- 60% Petite entreprise
- 20% Entreprise
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
Automaton AI est une entreprise de logiciels d'IA qui fournit des plateformes aux scientifiques en vision par ordinateur et en apprentissage automatique pour organiser et expérimenter rapidement avec
- 50% Entreprise
- 36% Petite entreprise
13 abonnés Twitter
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
Jetware est un outil d'automatisation pour configurer et gérer des applications serveur, telles que des bases de données, des serveurs web, des serveurs d'applications, des applications web populaires
- 67% Petite entreprise
- 33% Marché intermédiaire
25 abonnés Twitter
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
Darknet est un cadre de réseau neuronal open source écrit en C et CUDA qui prend en charge le calcul sur CPU et GPU.
- 100% Petite entreprise
- 33% Entreprise
14,705 abonnés Twitter
- Aperçu
- Satisfaction de l'utilisateur
- Détails du vendeur
Fido est une bibliothèque de machine learning en C++ légère, open-source et hautement modulaire, destinée à l'électronique embarquée et à la robotique, elle inclut des implémentations de réseaux neuro
- 40% Entreprise
- 20% Petite entreprise
