Avis et détails du produit ConvNetJS

J'aime à propos de ConvNetJS qu'il a un argument de vente très fort. Il réduit les problèmes matériels liés aux logiciels. Aucune installation du logiciel requise, pas de GPU coûteux requis, il suffit d'ouvrir un onglet et de commencer l'entraînement. Cela abaisse la barrière à l'entrée pour l'apprentissage car il ne nécessite pas une configuration élevée pour les débutants et les amateurs qui sont probablement intéressés par quelques expériences légères avec l'apprentissage profond. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

D'autre part, le ConvNetJS peut être assez exigeant en termes de ressources de votre ordinateur. Former les modèles même robustes peut être extrêmement chronophage sur les ordinateurs municipaux moyens. La bibliothèque a le problème d'être un peu en retard par rapport aux fonctionnalités plus avancées que l'on trouve dans d'autres cadres d'apprentissage profond et cela peut être un inconvénient pour juger de son adéquation aux applications professionnelles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

- ConvNetJS fournit une API simple pour créer et entraîner des modèles de réseaux neuronaux.

- Cette bibliothèque est disponible en JavaScript ainsi qu'en NodeJs, ce qui la rend plus flexible, que ce soit pour une utilisation en frontend ou en backend.

- Et flexible, ne dépend pas d'un type spécifique de navigateur. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'ai trouvé que le débogage prend beaucoup de temps en raison de la faible disponibilité des ressources. Le modèle de classification d'images prend peu de temps à l'interface. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je trouve ConvNetJS être une bibliothèque javascript instable, avec des erreurs et des bugs. Sa compatibilité avec les versions de navigateurs n'est pas impressionnante. Il y a quelques problèmes avec Microsoft Edge. C'est un outil avec un faible potentiel et les débutants le trouvent difficile en raison de sa difficulté. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

ConvNetJS manque de documentation et de support convivial pour les débutants. La courbe d'apprentissage est abrupte pour les individus face aux bibliothèques JavaScript, ce qui rend difficile de pleinement exploiter son potentiel. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il y a des problèmes avec cela en tant qu'outil. Il est incapable de s'intégrer avec Chrome, le rendant peu familier et moins convivial. J'ai rencontré de nombreux bugs ou problèmes. La vitesse de traitement est un peu lente. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce n'est pas largement utilisé. ConvNetJS doit bénéficier de documentation et de tutoriels adaptés aux débutants pour les aider à comprendre facilement sa fonctionnalité. ConvNetJS n'a pas résolu le problème de l'implémentation des algorithmes d'apprentissage profond. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Avec la combinaison de JavaScript, cela offre l'une des meilleures expériences. Le module de réseau neuronal commun qui fournit un excellent support et une expérience. Avec l'aide du tutoriel, les choses sont beaucoup plus faciles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cette application est plus familière avec Chrome. Je veux que l'autre application ait également la même expérience. Parfois, les choses ne sont pas très claires, mais elle donne des résultats pertinents. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cette bibliothèque est tout simplement géniale car elle nous permet d'entraîner des modèles directement via les navigateurs et nous n'avons pas à nous soucier de l'installation de quoi que ce soit. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien pour l'instant. J'ai travaillé avec ConvNetJs ces derniers mois pour comprendre comment cela fonctionne et je l'ai trouvé vraiment intéressant jusqu'à présent. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il a des fonctionnalités très suffisantes qui facilitent les modèles d'apprentissage profond. Comme c'est une bibliothèque JavaScript, c'est aussi une source ouverte. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pour être honnête, il n'y a rien à ne pas aimer ConvNetJS, Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

ConvNetJS est une bibliothèque construite à partir de Javascript qui permet aux utilisateurs d'entraîner des modèles d'apprentissage profond implémentés sous forme de réseaux neuronaux lorsqu'ils sont chargés dans un navigateur web. C'est un module d'apprentissage par renforcement expérimental dérivé de Deep Q Learning et peut atteindre son plein potentiel sans compilateurs, programmes, unités de traitement graphique (GPU) ou configurations supplémentaires. Le code source est publié sous la licence MIT sur GitHub, où plusieurs groupes d'IA collaborent pour améliorer cet outil d'apprentissage profond. ConvNetJS entraîne et spécifie des réseaux convolutionnels basés sur l'IA pour le traitement d'images. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Malgré ses nombreux avantages, ConvNetJS peut être difficile à maîtriser pour les novices. Il a un temps de traitement lent, ce qui est un inconvénient, mais si vous l'avez utilisé, vous devriez vous y tenir. Il devrait recevoir plus d'éloges qu'il n'en reçoit. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

En tant qu'ingénieur frontend, cette bibliothèque est un sauveur pour entraîner des modèles en utilisant JavaScript ou Node.js. Nous l'avons utilisée pour entraîner les meilleurs modèles côté frontend, sans dépendance à l'application côté serveur. Un moyen rapide d'entraîner le modèle. Facile à intégrer et nécessite moins de temps pour démarrer. Elle offre la flexibilité d'exécuter le modèle d'entraînement dans le navigateur de votre choix, nous l'avons fait en utilisant Chrome. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, cela prend du temps à charger sur le navigateur, ce qui peut être amélioré. Cela fonctionne principalement ou est compatible avec toutes les dernières versions du navigateur, mais. J'ai rencontré un problème lors du chargement sur Microsoft Edge. Parfois, nous avons rencontré des défis du côté de la documentation ; tous les membres juniors de l'équipe ne pouvaient pas comprendre la documentation et commencer à construire. Un travail solide peut être fait pour améliorer le soutien de la communauté ou la documentation. Le débogage est également un défi que nous avons rencontré ; nous n'avons trouvé aucun moyen facile de le faire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'est pas nécessaire d'installer une application supplémentaire pour l'exécuter ou le compiler, pas même un outil de développement pour coder des réseaux de neurones d'apprentissage profond. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Comme il n'est pas largement utilisé, il est donc parfois difficile de chercher une solution sur Internet. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.