Si vous envisagez Exafunction, vous voudrez peut-être également examiner des alternatives ou des concurrents similaires pour trouver la meilleure solution. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à Exafunction comprennent fiabilitéetfacilité d'utilisation. La meilleure alternative globale à Exafunction est Keras. D'autres applications similaires à Exafunction sont H2OetNVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)etMicrosoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)etAIToolbox. Les alternatives à Exafunction peuvent être trouvées dans Logiciel de réseau de neurones artificiels mais peuvent également être présentes dans Logiciel d'apprentissage automatique ou Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique.
Keras est une bibliothèque de réseaux de neurones, écrite en Python et capable de fonctionner sur TensorFlow ou Theano.
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.
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.
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.
Votre chemin : Installez PyTorch localement ou lancez-le instantanément sur des plateformes cloud prises en charge.
Conteneurs préconfigurés et optimisés pour les environnements d'apprentissage profond.
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.
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.
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.