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Avis MARIANNMT (0)
Les avis G2 sont authentiques et vérifiés.
Voici comment.
Nous nous efforçons de garder nos avis authentiques.
Les avis G2 sont une partie importante du processus d'achat, et nous comprenons la valeur qu'ils apportent à la fois à nos clients et aux acheteurs. Pour garantir que la valeur est préservée, il est important de s'assurer que les avis sont authentiques et fiables, c'est pourquoi G2 exige des méthodes vérifiées pour rédiger un avis et valide l'identité de l'évaluateur avant d'approuver. G2 valide l'identité des évaluateurs avec notre processus de modération qui empêche les avis non authentiques, et nous nous efforçons de collecter les avis de manière responsable et éthique.
Il n'y a pas assez d'avis sur MARIANNMT pour que G2 puisse fournir des informations d'achat. Voici quelques alternatives avec plus d'avis :
1
Keras
4.6
(64)
Keras est une bibliothèque de réseaux de neurones, écrite en Python et capable de fonctionner sur TensorFlow ou Theano.
2
H2O
4.5
(24)
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.
3
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
4.5
(23)
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.
4
AIToolbox
4.5
(22)
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.
5
PyTorch
4.5
(22)
Votre chemin : Installez PyTorch localement ou lancez-le instantanément sur des plateformes cloud prises en charge.
6
Google Cloud Deep Learning Containers
4.5
(20)
Conteneurs préconfigurés et optimisés pour les environnements d'apprentissage profond.
7
TFLearn
4.0
(20)
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.
8
AWS Deep Learning AMIs
4.3
(19)
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.
9
Neuton AutoML
4.5
(17)
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.
10
Caffe
4.0
(16)
Caffe est un cadre d'apprentissage profond conçu avec l'expression, la vitesse et la modularité à l'esprit.
Tarification
Les détails de tarification pour ce produit ne sont pas actuellement disponibles. Visitez le site du fournisseur pour en savoir plus.
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