Top 10 Alternativas e Concorrentes da Deeplearning4j

Explore as melhores alternativas para Deeplearning4j para usuários que precisam de novos recursos de software ou desejam experimentar diferentes soluções. Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para Deeplearning4j incluem confiabilidade e facilidade de uso. A melhor alternativa geral para Deeplearning4j é Keras. Outros aplicativos semelhantes a Deeplearning4j são AIToolbox, H2O, NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS), e Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK). Deeplearning4j 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.

Mostrar mais

Mostrar menos

Melhores Alternativas Pagas e Gratuitas para Deeplearning4j

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

Mostrar mais

Principais Alternativas de 10 para Deeplearning4j Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

Explore as opções abaixo. Baseado em dados de avaliadores, você pode ver como Deeplearning4j 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 Deeplearning4j:

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 Deeplearning4j:

Rede Neural Artificial

H2O

Por H2O.ai

4.5/5

(24)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Deeplearning4j:

Rede Neural Artificial

Você está Vendo Parte da HistóriaFaça login ou crie uma conta para acessar o conjunto completo de alternativas.

Crie uma Conta Gratuita

Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)

Por Microsoft

4.2/5

(22)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Deeplearning4j:

Rede Neural Artificial

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 Deeplearning4j:

Rede Neural Artificial

Google Cloud Deep Learning Containers

Por Google

4.5/5

(20)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Deeplearning4j:

Rede Neural Artificial

TFLearn

Por TFLearn

4/5

(20)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Deeplearning4j:

Rede Neural Artificial

AWS Deep Learning AMIs

Por Amazon Web Services (AWS)

4.3/5

(19)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Deeplearning4j:

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 Deeplearning4j:

Rede Neural Artificial