Top 10 Alternatives et concurrents de DeepCube

Top 10 Alternatives à DeepCube récemment évaluées par la communauté G2

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Keras
Par Keras
4.6/5
(64)
Description du produit
Keras est une bibliothèque de réseaux de neurones, écrite en Python et capable de fonctionner sur TensorFlow ou Theano.
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Catégories en commun avec DeepCube :
Réseau de neurones artificiels

H2O
Par H2O.ai
4.5/5
(24)
Description du produit
H2O est un outil qui permet à quiconque d'appliquer facilement l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive pour résoudre les problèmes commerciaux les plus difficiles d'aujourd'hui, il combine la puissance d'algorithmes très avancés, la liberté de l'open source et la capacité d'un traitement en mémoire véritablement évolutif pour les big data sur un ou plusieurs nœuds.
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Catégories en commun avec DeepCube :
Réseau de neurones artificiels

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Par NVIDIA
4.5/5
(23)
Description du produit
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) apprentissage profond pour la science des données et la recherche pour concevoir rapidement un réseau de neurones profond (DNN) pour les tâches de classification d'images et de détection d'objets en utilisant la visualisation du comportement du réseau en temps réel.
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Catégories en commun avec DeepCube :
Réseau de neurones artificiels
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Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
Par Microsoft
4.2/5
(22)
Description du produit
Microsoft Cognitive Toolkit est un ensemble d'outils open-source de qualité commerciale qui permet à l'utilisateur d'exploiter l'intelligence au sein de vastes ensembles de données grâce à l'apprentissage profond en offrant une évolutivité, une vitesse et une précision sans compromis avec une qualité de niveau commercial et une compatibilité avec les langages de programmation et les algorithmes déjà utilisés.
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Catégories en commun avec DeepCube :
Réseau de neurones artificiels

AIToolbox
Par AIToolbox
4.5/5
(22)
Description du produit
AIToolbox est une boîte à outils de modules d'IA écrits en Swift : Graphes/Arbres, Régression Linéaire, Machines à Vecteurs de Support, Réseaux Neurones, ACP, KMeans, Algorithmes Génétiques, MDP, Mélange de Gaussiennes, Régression Logistique.
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Catégories en commun avec DeepCube :
Réseau de neurones artificiels

TFLearn
Par TFLearn
4/5
(20)
Description du produit
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 expérimentations, tout en restant entièrement transparente et compatible avec celui-ci.
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Catégories en commun avec DeepCube :
Réseau de neurones artificiels

Google Cloud Deep Learning Containers
Par Google
4.5/5
(20)
Description du produit
Conteneurs préconfigurés et optimisés pour les environnements d'apprentissage profond.
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Catégories en commun avec DeepCube :
Réseau de neurones artificiels

AWS Deep Learning AMIs
Par Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(19)
Description du produit
Les AMI de Deep Learning d'AWS sont conçus pour équiper les data scientists, les praticiens de l'apprentissage automatique et les chercheurs avec l'infrastructure et les outils nécessaires pour accélérer le travail en apprentissage profond, dans le cloud, à n'importe quelle échelle.
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Catégories en commun avec DeepCube :
Réseau de neurones artificiels

Neuton AutoML
Par Bell Integrator
4.5/5
(17)
Description du produit
Neuton, une plateforme AutoML, permet aux utilisateurs expérimentés et à ceux sans aucune expérience en apprentissage automatique de créer des modèles d'IA compacts en quelques clics et sans codage. Neuton est basé sur un cadre de réseau neuronal propriétaire inventé et breveté par notre équipe de scientifiques qui est bien plus efficace que tout autre cadre, algorithme non neuronal sur le marché. Ses modèles résultants sont auto-croissants, beaucoup plus compacts, rapides et nécessitent moins d'échantillons d'entraînement par rapport à ceux d'autres solutions.
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