Top 10 Alternativas e Concorrentes da Atomwise

As soluções Software de Redes Neurais Artificiais abaixo são as alternativas mais comuns que os usuários e revisores comparam com Atomwise. Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para Atomwise incluem facilidade de uso e confiabilidade. A melhor alternativa geral para Atomwise é Keras. Outros aplicativos semelhantes a Atomwise são AIToolbox, H2O, NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS), e PyTorch. Atomwise alternativas podem ser encontradas em Software de Redes Neurais Artificiais mas também podem estar em Software de Aprendizado de Máquina ou Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina.

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Melhores Alternativas Pagas e Gratuitas para Atomwise

Keras
AIToolbox
H2O
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
PyTorch
Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
TFLearn
Google Cloud Deep Learning Containers

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Principais Alternativas de 10 para Atomwise Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

Explore as opções abaixo. Baseado em dados de avaliadores, você pode ver como Atomwise se compara à concorrência e encontrar o melhor produto para o seu negócio.

Keras

Por Keras

4.6/5

(64)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Atomwise:

Rede Neural Artificial

AIToolbox

Por AIToolbox

4.4/5

(35)

Descrição do Produto

AIToolbox é uma estrutura abrangente em Swift projetada para facilitar o desenvolvimento e implementação de algoritmos de inteligência artificial. Oferece um conjunto de módulos de IA que atendem a várias tarefas de aprendizado de máquina, tornando-se um recurso valioso para desenvolvedores e pesquisadores que trabalham dentro do ecossistema Swift. Principais Características e Funcionalidades: - Grafos e Árvores: Fornece estruturas de dados e algoritmos para construção e manipulação de grafos e árvores, essenciais para tarefas como processos de tomada de decisão e representação de dados hierárquicos. - Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs): Inclui ferramentas para implementar SVMs, permitindo análise de classificação e regressão ao encontrar hiperplanos ótimos em espaços de alta dimensão. - Redes Neurais: Oferece componentes para construir e treinar redes neurais, facilitando aplicações de aprendizado profundo, como reconhecimento de imagem e fala. - Análise de Componentes Principais (PCA): Contém módulos para redução de dimensionalidade através de PCA, auxiliando na visualização de dados e redução de ruído. - Agrupamento K-Means: Fornece algoritmos para particionar conjuntos de dados em clusters, útil em reconhecimento de padrões e mineração de dados. - Algoritmos Genéticos: Inclui ferramentas para problemas de otimização usando algoritmos genéticos, simulando processos de seleção natural para encontrar soluções ótimas. Valor Principal e Soluções para Usuários: AIToolbox atende à necessidade de uma biblioteca nativa em Swift que abrange uma ampla gama de funcionalidades de IA. Ao integrar múltiplos módulos de aprendizado de máquina em uma única estrutura, simplifica o processo de desenvolvimento para desenvolvedores Swift, eliminando a necessidade de depender de bibliotecas ou linguagens externas. Essa consolidação melhora a eficiência, promove a consistência do código e acelera a implantação de aplicações impulsionadas por IA em plataformas Apple.

Categorias em comum com Atomwise:

Rede Neural Artificial

H2O

Por H2O.ai

4.5/5

(24)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Atomwise:

Rede Neural Artificial

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PyTorch

Por Jetware

4.5/5

(22)

Descrição do Produto

O PyTorch é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto que acelera a transição do protótipo de pesquisa para a implantação em produção. Desenvolvido pela Meta AI e agora governado pela Fundação PyTorch sob a Fundação Linux, o PyTorch é amplamente utilizado para aplicações em visão computacional, processamento de linguagem natural e mais. Seu gráfico de computação dinâmico e interface intuitiva em Python o tornam uma escolha preferida para pesquisadores e desenvolvedores que buscam construir e implantar modelos de aprendizado profundo de forma eficiente. Principais Características e Funcionalidades: - Gráfico de Computação Dinâmico: Permite a construção de modelos de forma flexível e eficiente, possibilitando alterações na arquitetura da rede durante a execução. - Tensores e Autograd: Utiliza tensores como estruturas de dados fundamentais, semelhantes a arrays do NumPy, com suporte para diferenciação automática para simplificar o cálculo de gradientes. - API de Rede Neural: Oferece uma estrutura modular para a construção de redes neurais com camadas pré-definidas, funções de ativação e funções de perda, facilitando a criação de modelos complexos. - Treinamento Distribuído: Oferece suporte nativo para treinamento distribuído, otimizando o desempenho em múltiplas GPUs e nós, o que é essencial para escalar grandes modelos. - TorchScript: Permite a transição da execução ansiosa para a execução em gráfico, permitindo que os modelos sejam serializados e otimizados para implantação em ambientes de produção. - TorchServe: Uma ferramenta para implantar modelos PyTorch em escala, suportando recursos como serviço de múltiplos modelos, registro, métricas e endpoints RESTful para integração de aplicações. - Suporte Móvel (Experimental): Estende as capacidades do PyTorch para plataformas móveis, permitindo que modelos sejam implantados em dispositivos iOS e Android. - Ecossistema Robusto: Apoiado por uma comunidade ativa, o PyTorch oferece um rico ecossistema de ferramentas e bibliotecas para vários domínios, incluindo visão computacional e aprendizado por reforço. - Suporte ONNX: Facilita a exportação de modelos no formato Open Neural Network Exchange (ONNX) para compatibilidade com outras plataformas e tempos de execução. Valor Principal e Soluções para Usuários: O principal valor do PyTorch reside em sua capacidade de fornecer um caminho contínuo da pesquisa para a produção. Seu gráfico de computação dinâmico e interface amigável permitem prototipagem rápida e experimentação, permitindo que os pesquisadores iterem rapidamente nos designs de modelos. Para desenvolvedores, o suporte do PyTorch para treinamento distribuído e ferramentas como o TorchServe simplificam a implantação de modelos em escala, reduzindo o tempo e a complexidade associados à colocação de modelos de aprendizado de máquina em produção. Além disso, o extenso ecossistema e suporte da comunidade garantem que os usuários tenham acesso a uma ampla gama de recursos e ferramentas para enfrentar vários desafios de aprendizado de máquina.

Categorias em comum com Atomwise:

Rede Neural Artificial

Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)

Por Microsoft

4.2/5

(22)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Atomwise:

Rede Neural Artificial

TFLearn

Por TFLearn

4/5

(20)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Atomwise:

Rede Neural Artificial

Google Cloud Deep Learning Containers

Por Google

4.5/5

(20)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Atomwise:

Rede Neural Artificial

AWS Deep Learning AMIs

Por Amazon Web Services (AWS)

4.3/5

(19)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Atomwise:

Rede Neural Artificial

Neuton AutoML

Por Bell Integrator

4.5/5

(17)

Descrição do Produto

Neuton, uma plataforma AutoML, permite que usuários experientes e aqueles sem qualquer experiência em Machine Learning construam modelos de IA compactos com apenas alguns cliques e sem qualquer codificação. Neuton é baseado em uma estrutura de rede neural proprietária inventada e patenteada por nossa equipe de cientistas que é muito mais eficaz do que qualquer outra estrutura, algoritmo não neural no mercado. Seus modelos resultantes são auto-crescentes, muito mais compactos, rápidos e requerem menos amostras de treinamento em comparação com as de outras soluções.

Categorias em comum com Atomwise:

Rede Neural Artificial