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Neurolab

Por Neurolab

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Avaliações Neurolab (2)

4.5
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Usuário Verificado em Software de Computador
US
Pequena Empresa (50 ou menos emp.)
"Revisão do Neurolab"
O que você mais gosta Neurolab?

Neurolab é uma biblioteca de redes neurais baseada em Python. Seu sistema de ferramentas é semelhante ao MATLAB e muito fácil de usar. Uma grande variedade de redes neurais artificiais (ANN) e algoritmos de aprendizado/treinamento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Neurolab?

Embora o Neurolab tenha muitos recursos para uma RNA, o suporte para problemas dos clientes ainda não é tão bom. Os problemas relatados no GitHub não são todos resolvidos ou recebem uma resposta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Medicina Alternativa
UM
Pequena Empresa (50 ou menos emp.)
"Foi incrível!"
O que você mais gosta Neurolab?

O que eu mais gosto são as pessoas, elas são tão prestativas e incríveis e são pessoas de coração inteiro. O atendimento ao cliente é ótimo. Caso eu tivesse um problema, elas ajudariam sem dúvida. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Neurolab?

Nada, eu absolutamente amei tudo e todos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há reviews suficientes de Neurolab 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 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.
3
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.
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 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.
6
Logotipo de PyTorch
PyTorch
4.5
(22)
Escolha Seu Caminho: Instale o PyTorch Localmente ou Inicie Instantaneamente em Plataformas de Nuvem Suportadas
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 Torch
Torch
4.4
(15)
Torch é uma estrutura de computação científica com amplo suporte para algoritmos de aprendizado de máquina que prioriza GPUs.
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