Si vous envisagez Neurolab, 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 Neurolab comprennent facilité d'utilisationetfiabilité. La meilleure alternative globale à Neurolab est Keras. D'autres applications similaires à Neurolab sont H2OetNVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)etMicrosoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)etAIToolbox. Les alternatives à Neurolab 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.
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.
Conteneurs préconfigurés et optimisés pour les environnements d'apprentissage profond.
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.
Torch est un cadre de calcul scientifique avec un large support pour les algorithmes d'apprentissage automatique qui privilégie les GPU.