Top 10 Alternative e Competitor di MATLAB

(764)4.5 su 5

Ricerca soluzioni alternative a MATLAB su G2, con recensioni reali degli utenti sugli strumenti concorrenti. Piattaforme di Data Science e Machine Learning è una tecnologia ampiamente utilizzata e molte persone cercano soluzioni software produttivo, sofisticato con addestramento del modello, visione artificiale, e generazione del linguaggio naturale. Altri fattori importanti da considerare quando si ricercano alternative a MATLAB includono data analysis e user interface. La migliore alternativa complessiva a MATLAB è Vertex AI. Altre app simili a MATLAB sono SOLIDWORKS, Autodesk Fusion, Altair AI Studio, e Alteryx. MATLAB alternative possono essere trovate in Piattaforme di Data Science e Machine Learning ma potrebbero anche essere in Software di progettazione assistita da computer meccanico (MCAD) o Simulazione e CAE Software.

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Migliori alternative a pagamento e gratuite a MATLAB

Vertex AI
SOLIDWORKS
Autodesk Fusion
Altair AI Studio
Alteryx
Posit
Inventor
TensorFlow

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Le migliori alternative a 10 a MATLAB recentemente recensite dalla comunità G2

Sfoglia le opzioni qui sotto. Basato sui dati dei recensori, puoi vedere come MATLAB si confronta con la concorrenza, controllare le recensioni degli utenti attuali e precedenti in settori come Istruzione superiore, Ingegneria meccanica o industriale, e Produzione elettrica/elettronica, e trovare il miglior prodotto per la tua azienda.

Vertex AI

Di Google

4.3/5

(634)

Descrizione del Prodotto

Vertex AI è una piattaforma di machine learning (ML) gestita che ti aiuta a costruire, addestrare e distribuire modelli ML in modo più veloce e semplice. Include un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML, oltre a una varietà di strumenti e servizi per aiutarti in ogni fase del processo. Vertex AI Workbench è un IDE basato su cloud incluso con Vertex AI. Rende facile sviluppare e fare il debug del codice ML. Fornisce una varietà di funzionalità per aiutarti nel tuo flusso di lavoro ML, come il completamento del codice, il linting e il debug. Vertex AI e Vertex AI Workbench sono una combinazione potente che può aiutarti ad accelerare il tuo sviluppo ML. Con Vertex AI, puoi concentrarti sulla costruzione e l'addestramento dei tuoi modelli, mentre Vertex AI Workbench si occupa del resto. Questo ti libera per essere più produttivo e creativo, e ti aiuta a portare i tuoi modelli in produzione più velocemente. Se stai cercando una piattaforma ML potente e facile da usare, allora Vertex AI è un'ottima opzione. Con Vertex AI, puoi costruire, addestrare e distribuire modelli ML più velocemente e più facilmente che mai.

Categorie in comune con MATLAB:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

SOLIDWORKS

Di Solidworks

4.5/5

(625)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a MATLAB, SOLIDWORKS è:

Più utilizzabile

Più costoso

Categorie in comune con MATLAB:

Di Autodesk

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a MATLAB, Autodesk Fusion è:

Più facile fare affari con

Più facile da configurare

Più utilizzabile

Categorie in comune con MATLAB:

Simulazione e CAE

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Alteryx

Di Alteryx

4.6/5

(668)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a MATLAB, Alteryx è:

Più facile fare affari con

Più utilizzabile

Più costoso

Categorie in comune con MATLAB:

Analisi dei Big Data

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Posit

Di Posit

4.5/5

(565)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a MATLAB, Posit è:

Più facile da configurare

Più facile fare affari con

Meglio nel soddisfare i requisiti

Categorie in comune con MATLAB:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Inventor

Di Autodesk

4.4/5

(437)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a MATLAB, Inventor è:

Più utilizzabile

Categorie in comune con MATLAB:

Di TensorFlow

Descrizione del Prodotto

TensorFlow è una libreria open-source per l'apprendimento automatico sviluppata dal Google Brain Team, progettata per facilitare la creazione, l'addestramento e il deployment di modelli di apprendimento automatico su varie piattaforme. Fornisce un ecosistema completo che supporta attività che vanno da semplici grafici di flusso di dati a reti neurali complesse, consentendo a sviluppatori e ricercatori di costruire e distribuire applicazioni di apprendimento automatico in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Architettura Flessibile: L'architettura di TensorFlow consente il deployment su più piattaforme, inclusi CPU, GPU e TPU, e supporta vari sistemi operativi come Linux, macOS, Windows, Android e JavaScript. - Supporto per Più Linguaggi: Pur offrendo principalmente un'API Python, TensorFlow fornisce anche supporto per altri linguaggi, tra cui C++, Java e JavaScript, soddisfacendo una comunità di sviluppatori diversificata. - API di Alto Livello: TensorFlow include API di alto livello come Keras, che semplificano il processo di costruzione e addestramento dei modelli, rendendo l'apprendimento automatico più accessibile ai principianti ed efficiente per gli esperti. - Esecuzione Eager: Questa funzionalità consente la valutazione immediata delle operazioni, facilitando il debug intuitivo e la costruzione dinamica dei grafici. - Calcolo Distribuito: TensorFlow supporta l'addestramento distribuito, consentendo la scalabilità dei modelli di apprendimento automatico su più dispositivi e server senza modifiche significative al codice. Valore Primario e Soluzioni Fornite: TensorFlow affronta le sfide dello sviluppo e del deployment di modelli di apprendimento automatico offrendo una piattaforma unificata, scalabile e flessibile. Semplifica il flusso di lavoro dalla concezione del modello al deployment, riducendo la complessità associata ai progetti di apprendimento automatico. Supportando una vasta gamma di piattaforme e linguaggi, TensorFlow consente agli utenti di implementare soluzioni di apprendimento automatico in ambienti diversi, dai laboratori di ricerca ai sistemi di produzione. La sua suite completa di strumenti e librerie accelera il processo di sviluppo, favorisce l'innovazione e consente la creazione di modelli sofisticati in grado di affrontare efficacemente problemi del mondo reale.

I recensori dicono che rispetto a MATLAB, TensorFlow è:

Meglio nel soddisfare i requisiti

Meglio nel supporto

Categorie in comune con MATLAB:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning