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Manik K.
MK
Technical Consultant II
Empresa (> 1000 emp.)
"Chip de Computador - Implantado no Cérebro."
O que você mais gosta BrainChip?

BrainChip melhora as capacidades dos órgãos e sentidos humanos. Sinto que ajudou muito as pessoas com deficiência física. Pessoas lutando contra a paralisia podem controlar membros protéticos com suas mentes. Além disso, permite que uma pessoa muda tenha seus pensamentos exibidos e falados por um computador. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta BrainChip?

A pior coisa que sinto ao usar o BrainChip é a chance de que os eletrodos colocados dentro do crânio criem tecido cicatricial no cérebro e que os eletrodos, quando presentes fora do cérebro, possam detectar muito poucos sinais elétricos do cérebro. A questão é que os pesquisadores ainda estão lutando com os dois principais problemas acima. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há reviews suficientes de BrainChip para o G2 fornecer insights de compra. Abaixo estão algumas alternativas com mais reviews:

1
Logotipo de Keras
Keras
4.6
(64)
Keras é uma biblioteca de redes neurais, escrita em Python e capaz de rodar em cima do TensorFlow ou Theano.
2
Logotipo de NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
4.5
(23)
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) aprendizado profundo para ciência de dados e pesquisa para projetar rapidamente redes neurais profundas (DNN) para tarefas de classificação de imagens e detecção de objetos usando visualização de comportamento de rede em tempo real.
3
Logotipo de H2O
H2O
4.5
(24)
H2O é uma ferramenta que possibilita a qualquer pessoa aplicar facilmente aprendizado de máquina e análises preditivas para resolver os problemas de negócios mais desafiadores da atualidade, combinando o poder de algoritmos altamente avançados, a liberdade do código aberto e a capacidade de processamento em memória verdadeiramente escalável para big data em um ou muitos nós.
4
Logotipo de Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
4.2
(22)
Microsoft Cognitive Toolkit é um kit de ferramentas de código aberto e de nível comercial que capacita o usuário a aproveitar a inteligência dentro de conjuntos de dados massivos por meio de aprendizado profundo, fornecendo escalabilidade, velocidade e precisão intransigentes com qualidade de nível comercial e compatibilidade com as linguagens de programação e algoritmos já utilizados.
5
Logotipo de PyTorch
PyTorch
4.5
(22)
Escolha Seu Caminho: Instale o PyTorch Localmente ou Inicie Instantaneamente em Plataformas de Nuvem Suportadas
6
Logotipo de AIToolbox
AIToolbox
4.5
(22)
AIToolbox é uma caixa de ferramentas de módulos de IA escrita em Swift: Grafos/Árvores, Regressão Linear, Máquinas de Vetores de Suporte, Redes Neurais, PCA, KMeans, Algoritmos Genéticos, MDP, Mistura de Gaussianos, Regressão Logística.
7
Logotipo de TFLearn
TFLearn
4.0
(20)
TFlearn é uma biblioteca de aprendizado profundo modular e transparente construída sobre o TensorFlow que fornece uma API de nível superior ao TensorFlow para facilitar e acelerar experimentações, enquanto permanece totalmente transparente e compatível com ele.
8
Logotipo de Google Cloud Deep Learning Containers
Google Cloud Deep Learning Containers
4.5
(20)
Contêineres pré-configurados e otimizados para ambientes de aprendizado profundo.
9
Logotipo de AWS Deep Learning AMIs
AWS Deep Learning AMIs
4.3
(19)
O AWS Deep Learning AMIs é projetado para equipar cientistas de dados, praticantes de aprendizado de máquina e cientistas de pesquisa com a infraestrutura e as ferramentas para acelerar o trabalho em aprendizado profundo, na nuvem, em qualquer escala.
10
Logotipo de Neuton AutoML
Neuton AutoML
4.5
(17)
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.
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