Deep Learning Containers

Di Google

Profilo Non Rivendicato

Rivendica il profilo G2 della tua azienda

Rivendicare questo profilo conferma che lavori presso Deep Learning Containers e ti consente di gestire come appare su G2.

    Una volta approvato, puoi:

  • Aggiornare i dettagli della tua azienda e dei prodotti

  • Aumentare la visibilità del tuo marchio su G2, ricerca e LLM

  • Accedere a informazioni su visitatori e concorrenti

  • Rispondere alle recensioni dei clienti

  • Verificheremo la tua email di lavoro prima di concedere l'accesso.

4.5 su 5 stelle
3 star
0%
2 star
0%
1 star
0%

Come valuteresti la tua esperienza con Deep Learning Containers?

Questo prodotto non è ancora stato recensito! Sii il primo a condividere la tua esperienza.
Lascia una Recensione

Recensioni e Dettagli del Prodotto Deep Learning Containers

Immagine avatar del prodotto

Hai mai usato Deep Learning Containers prima?

Rispondi a qualche domanda per aiutare la comunità di Deep Learning Containers

Recensioni Deep Learning Containers (2)

Recensioni

Recensioni Deep Learning Containers (2)

4.5
Recensioni 2

Pro e Contro

Generato da recensioni reali degli utenti
Visualizza tutti i Pro e i Contro
Cerca recensioni
Filtra Recensioni
Cancella Risultati
Le recensioni di G2 sono autentiche e verificate.
Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi
UT
Enterprise (> 1000 dip.)
"Contenitore Docker pronto all'uso per il mio modello di ML"
Cosa ti piace di più di Deep Learning Containers?

Mi piace il vasto supporto che ha, come se stessimo usando sia PyTorch che Tensorflow per alcuni dei nostri casi d'uso, e tutto si adatta così perfettamente. È anche integrato con i servizi di Google Cloud. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Deep Learning Containers?

Quando ho iniziato a usarlo, ho sentito che era troppo complesso da usare. C'erano così tante cose tutte racchiuse in una. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Servizi informativi
CS
Mid-Market (51-1000 dip.)
"Uso dei contenitori di apprendimento profondo"
Cosa ti piace di più di Deep Learning Containers?

Preconfigurato e ottimizzato per Google Cloud: i DLC di Google Cloud vengono forniti con versioni preinstallate dei principali framework di ML come TensorFlow, PyTorch e XGBoost. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Deep Learning Containers?

a volte non riesce a caricarsi rapidamente, ci vuole tempo Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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

1
Logo di Domo
Domo
4.3
(985)
Domo è una piattaforma di esperienza dati nativa del cloud che consente alle organizzazioni di connettere, visualizzare e analizzare dati provenienti da fonti diverse in tempo reale. Progettata per utenti sia tecnici che non tecnici, Domo facilita il processo decisionale basato sui dati a tutti i livelli di un'organizzazione fornendo dashboard intuitivi, approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale e visualizzazioni personalizzabili. La sua architettura scalabile garantisce un'integrazione senza soluzione di continuità con i sistemi cloud e on-premise esistenti, permettendo alle aziende di ottimizzare i processi e ottenere risultati concreti in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Integrazione dei Dati: Si connette con oltre 1.000 connettori predefiniti, consentendo un accesso senza soluzione di continuità a vari sistemi di dati, inclusi CRM, ERP e database cloud. - Business Intelligence & Analytics: Offre strumenti intuitivi per creare dashboard dinamici, report e visualizzazioni, rendendo l'analisi complessa accessibile a tutti i team. - Intelligenza Artificiale e Approfondimenti Predittivi: Sfrutta le capacità di apprendimento automatico per fornire analisi predittive e raccomandazioni attuabili basate su dati in tempo reale. - Creazione di App: Consente lo sviluppo di applicazioni aziendali personalizzate, a basso codice e pro-code, che automatizzano i processi e semplificano il processo decisionale. - Sicurezza e Governance: Fornisce strumenti di governance dei dati robusti, inclusi permessi di dati personalizzati, ruoli utente personalizzati e conformità a standard come GDPR e HIPAA. Valore e Soluzioni Principali: Domo affronta la sfida dei dati frammentati unificando le informazioni provenienti da più fonti in un'unica piattaforma, consentendo alle organizzazioni di ottenere approfondimenti completi e prendere decisioni informate rapidamente. La sua interfaccia user-friendly democratizza l'accesso ai dati, permettendo ai team di collaborare efficacemente utilizzando informazioni in tempo reale. Integrando analisi potenziate dall'intelligenza artificiale e applicazioni personalizzabili, Domo aiuta le aziende a ottimizzare le operazioni, identificare tendenze e stimolare la crescita, mantenendo al contempo standard rigorosi di sicurezza e governance.
2
Logo di MATLAB
MATLAB
4.5
(766)
MATLAB è un ambiente di programmazione e calcolo numerico di alto livello ampiamente utilizzato da ingegneri e scienziati per l'analisi dei dati, lo sviluppo di algoritmi e la modellazione di sistemi. Offre un ambiente desktop ottimizzato per processi di analisi e progettazione iterativi, insieme a un linguaggio di programmazione che esprime direttamente la matematica delle matrici e degli array. La funzione Live Editor consente agli utenti di creare script che integrano codice, output e testo formattato all'interno di un notebook eseguibile. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Analisi dei Dati: Strumenti per esplorare, modellare e analizzare i dati. - Grafica: Funzioni per visualizzare ed esplorare i dati attraverso vari grafici e diagrammi. - Programmazione: Capacità di creare script, funzioni e classi per flussi di lavoro personalizzati. - Creazione di App: Strutture per sviluppare applicazioni desktop e web. - Interfacce con Linguaggi Esterni: Integrazione con linguaggi come Python, C/C++, Fortran e Java. - Connettività Hardware: Supporto per collegare MATLAB a varie piattaforme hardware. - Calcolo Parallelo: Capacità di eseguire calcoli su larga scala e parallelizzare simulazioni utilizzando desktop multicore, GPU, cluster e risorse cloud. - Distribuzione: Opzioni per condividere programmi MATLAB e distribuirli su applicazioni aziendali, dispositivi embedded e ambienti cloud. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: MATLAB semplifica i calcoli matematici complessi e i compiti di analisi dei dati, consentendo agli utenti di sviluppare algoritmi e modelli in modo efficiente. I suoi toolbox completi e le app interattive facilitano il prototyping rapido e la progettazione iterativa, riducendo i tempi di sviluppo. La scalabilità della piattaforma consente una transizione senza soluzione di continuità dalla ricerca alla produzione, supportando la distribuzione su vari sistemi senza modifiche estese al codice. Integrandosi con più linguaggi di programmazione e piattaforme hardware, MATLAB offre un ambiente versatile che risponde alle diverse esigenze di ingegneri e scienziati in vari settori.
3
Logo di Snowflake
Snowflake
4.6
(678)
La piattaforma di Snowflake elimina i silos di dati e semplifica le architetture, in modo che le organizzazioni possano ottenere più valore dai loro dati. La piattaforma è progettata come un prodotto unico e unificato con automazioni che riducono la complessità e aiutano a garantire che tutto "funzioni semplicemente". Per supportare una vasta gamma di carichi di lavoro, è ottimizzata per le prestazioni su larga scala, indipendentemente dal fatto che qualcuno stia lavorando con SQL, Python o altri linguaggi. Ed è connessa a livello globale, così le organizzazioni possono accedere in modo sicuro ai contenuti più rilevanti attraverso cloud e regioni, con un'esperienza coerente.
4
Logo di Alteryx
Alteryx
4.6
(671)
Alteryx guida risultati aziendali trasformativi attraverso analisi unificate, scienza dei dati e automazione dei processi.
5
Logo di Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(658)
Rendere i big data semplici
6
Logo di SAS Viya
SAS Viya
4.3
(729)
In quanto piattaforma AI, di analisi e gestione dei dati nativa del cloud, SAS Viya ti consente di scalare in modo economico, aumentare la produttività e innovare più rapidamente, supportato da fiducia e trasparenza. SAS Viya rende possibile integrare team e tecnologia, permettendo a tutti gli utenti di lavorare insieme con successo per trasformare domande critiche in decisioni accurate.
7
Logo di SAP HANA Cloud
SAP HANA Cloud
4.3
(576)
SAP HANA Cloud è la base dati cloud-native della SAP Business Technology Platform, memorizza, elabora e analizza i dati in tempo reale su scala petabyte e converte più tipi di dati in un unico sistema gestendoli in modo più efficiente con uno storage multitier integrato.
8
Logo di Posit
Posit
4.5
(567)
Oltre al nostro software di data science open-source, RStudio produce RStudio Team, una piattaforma modulare unica di prodotti software professionali pronti per l'impresa che consentono ai team di adottare R, Python e altri software di data science open-source su larga scala.
9
Logo di Altair AI Studio
Altair AI Studio
4.6
(511)
RapidMiner è un'interfaccia grafica potente, facile da usare e intuitiva per la progettazione di processi analitici. Lascia che la Saggezza delle Masse e i consigli della comunità di RapidMiner guidino il tuo cammino. E puoi facilmente riutilizzare il tuo codice R e Python.
10
Logo di Deepnote
Deepnote
4.5
(378)
Deepnote è un nuovo tipo di notebook per la scienza dei dati. Collaborazione in tempo reale, nessuna configurazione e completamente basato su cloud.
Mostra di più

No Discussions for This Product Yet

Be the first to ask a question and get answers from real users and experts.

Start a discussion
Prezzi

I dettagli sui prezzi per questo prodotto non sono attualmente disponibili. Visita il sito web del fornitore per saperne di più.

Immagine avatar del prodotto
Deep Learning Containers