Top 10 Alternativas e Concorrentes da TFLearn

Principais Alternativas de 10 para TFLearn Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

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Keras
Por Keras
4.6/5
(64)
Descrição do Produto
Keras é uma biblioteca de redes neurais, escrita em Python e capaz de rodar em cima do TensorFlow ou Theano.
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Os revisores dizem que em comparação com TFLearn, Keras é:
Melhor em suporte
Melhor em atender aos requisitos
Mais utilizável
Categorias em comum com TFLearn:
Rede Neural Artificial

Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
Por Microsoft
4.2/5
(22)
Descrição do Produto
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.
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Os revisores dizem que em comparação com TFLearn, Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK) é:
Melhor em suporte
Mais fácil de administrar
Mais fácil de fazer negócios com
Categorias em comum com TFLearn:
Rede Neural Artificial

DeepPy
Por DeepPy
4.1/5
(12)
Descrição do Produto
DeepPy é uma estrutura de aprendizado profundo licenciada pelo MIT que tenta adicionar um toque de zen ao aprendizado profundo, pois permite programação Pythonic baseada no ndarray do NumPy, tem uma base de código pequena e facilmente extensível, roda em CPU ou GPUs Nvidia e implementa as seguintes arquiteturas de rede: redes feedforward, convnets, redes siamesas e autoencoders.
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Os revisores dizem que em comparação com TFLearn, DeepPy é:
Mais caro
Melhor em suporte
Categorias em comum com TFLearn:
Rede Neural Artificial
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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.
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Os revisores dizem que em comparação com TFLearn, AIToolbox é:
Melhor em suporte
Mais fácil de administrar
Categorias em comum com TFLearn:
Rede Neural Artificial

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Por NVIDIA
4.5/5
(23)
Descrição do Produto
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.
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Os revisores dizem que em comparação com TFLearn, NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) é:
Mais caro
Melhor em suporte
Categorias em comum com TFLearn:
Rede Neural Artificial

H2O
Por H2O.ai
4.5/5
(24)
Descrição do Produto
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.
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Os revisores dizem que em comparação com TFLearn, H2O é:
Melhor em suporte
Mais caro
Mais fácil de administrar
Categorias em comum com TFLearn:
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.
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Os revisores dizem que em comparação com TFLearn, PyTorch é:
Melhor em suporte
Melhor em atender aos requisitos
Categorias em comum com TFLearn:
Rede Neural Artificial

Google Cloud Deep Learning Containers
Por Google
4.5/5
(20)
Descrição do Produto
Contêineres pré-configurados e otimizados para ambientes de aprendizado profundo.
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Os revisores dizem que em comparação com TFLearn, Google Cloud Deep Learning Containers é:
Melhor em suporte
Categorias em comum com TFLearn:
Rede Neural Artificial

AWS Deep Learning AMIs
Por Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(19)
Descrição do Produto
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.
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Os revisores dizem que em comparação com TFLearn, AWS Deep Learning AMIs é:
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Categorias em comum com TFLearn:
Rede Neural Artificial

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