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Le recensioni di G2 sono autentiche e verificate.
Manik K.
MK
Technical Consultant II
Enterprise (> 1000 dip.)
"Chip del computer - Impiantato nel cervello."
Cosa ti piace di più di BrainChip?

BrainChip migliora le capacità degli organi e dei sensi umani. Sento che ha aiutato molto le persone con disabilità fisiche. Le persone che lottano con la paralisi possono controllare arti protesici con la mente. Inoltre, consente a una persona muta di avere i propri pensieri visualizzati e pronunciati da un computer. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di BrainChip?

La cosa peggiore che sento riguardo all'uso di BrainChip è la possibilità che gli elettrodi, che sono posizionati all'interno del cranio, creino tessuto cicatriziale nel cervello e che gli elettrodi, quando sono presenti all'esterno del cervello, possano rilevare pochissimi segnali elettrici dal cervello. Il fatto è che i ricercatori stanno ancora lottando con i due principali problemi sopra menzionati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ci sono abbastanza recensioni di BrainChip per consentire a G2 di fornire informazioni per l'acquisto. Di seguito alcune alternative con più recensioni:

1
Logo di Keras
Keras
4.6
(64)
Keras è una libreria di reti neurali, scritta in Python e in grado di funzionare su TensorFlow o Theano.
2
Logo di NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
4.5
(23)
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) deep learning per la scienza dei dati e la ricerca per progettare rapidamente reti neurali profonde (DNN) per compiti di classificazione delle immagini e rilevamento degli oggetti utilizzando la visualizzazione in tempo reale del comportamento della rete.
3
Logo di H2O
H2O
4.5
(24)
H2O è uno strumento che consente a chiunque di applicare facilmente l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva per risolvere i problemi aziendali più impegnativi di oggi. Combina la potenza di algoritmi altamente avanzati, la libertà dell'open source e la capacità di un'elaborazione in memoria veramente scalabile per i big data su uno o più nodi.
4
Logo di Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
4.2
(22)
Microsoft Cognitive Toolkit è un toolkit open-source di livello commerciale che consente agli utenti di sfruttare l'intelligenza all'interno di enormi set di dati attraverso il deep learning, offrendo scalabilità, velocità e precisione senza compromessi con qualità di livello commerciale e compatibilità con i linguaggi di programmazione e gli algoritmi già utilizzati.
5
Logo di PyTorch
PyTorch
4.5
(22)
Scegli il tuo percorso: Installa PyTorch localmente o avvialo istantaneamente su piattaforme cloud supportate
6
Logo di AIToolbox
AIToolbox
4.5
(22)
AIToolbox è una raccolta di moduli AI scritti in Swift: Grafi/Alberi, Regressione Lineare, Macchine a Vettori di Supporto, Reti Neurali, PCA, KMeans, Algoritmi Genetici, MDP, Mixture of Gaussians, Regressione Logistica
7
Logo di TFLearn
TFLearn
4.0
(20)
TFlearn è una libreria di deep learning modulare e trasparente costruita sopra Tensorflow che fornisce un'API di livello superiore a TensorFlow per facilitare e accelerare le sperimentazioni, rimanendo completamente trasparente e compatibile con esso.
8
Logo di Google Cloud Deep Learning Containers
Google Cloud Deep Learning Containers
4.5
(20)
Container preconfigurati e ottimizzati per ambienti di deep learning.
9
Logo di AWS Deep Learning AMIs
AWS Deep Learning AMIs
4.3
(19)
Le AWS Deep Learning AMI sono progettate per fornire a data scientist, professionisti del machine learning e ricercatori scientifici l'infrastruttura e gli strumenti per accelerare il lavoro nel deep learning, nel cloud, a qualsiasi scala.
10
Logo di Neuton AutoML
Neuton AutoML
4.5
(17)
Neuton, una piattaforma AutoML, consente agli utenti esperti e a quelli senza alcuna esperienza in Machine Learning di costruire modelli di IA compatti con pochi clic e senza alcuna programmazione. Neuton si basa su un framework di rete neurale proprietario inventato e brevettato dal nostro team di scienziati, che è molto più efficace di qualsiasi altro framework o algoritmo non neurale sul mercato. I modelli risultanti sono auto-crescenti, molto più compatti, veloci e richiedono meno campioni di addestramento rispetto a quelli di altre soluzioni.
Mostra di più
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