Top 10 MARIANNMT Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu MARIANNMT kürzlich von der G2-Community überprüft

#1

Tune AI
Von NimbleBox.ai
(152)4.4 von 5
Tune AI ist eine Unternehmens-Chat-Anwendung, die in Ihrer Cloud oder vor Ort als verwalteter Dienst betrieben wird und die Leistungsfähigkeit generativer KI-Modelle nutzt, ohne dass Ihre Daten jemals Ihre Umgebung verlassen.
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#2

Keras
Von Keras
(64)4.6 von 5
Keras ist eine Bibliothek für neuronale Netzwerke, geschrieben in Python und in der Lage, entweder auf TensorFlow oder Theano zu laufen.
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• Künstliches Neuronales Netzwerk
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#3

H2O
Von H2O.ai
(24)4.5 von 5
H2O ist ein Werkzeug, das es jedem ermöglicht, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen einfach anzuwenden, um die heutigen herausforderndsten Geschäftsprobleme zu lösen. Es kombiniert die Kraft hochentwickelter Algorithmen, die Freiheit von Open Source und die Kapazität einer wirklich skalierbaren In-Memory-Verarbeitung für Big Data auf einem oder mehreren Knoten.
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• Künstliches Neuronales Netzwerk
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#4

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Von NVIDIA
(23)4.5 von 5
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) tiefes Lernen für Datenwissenschaft und Forschung, um schnell tiefe neuronale Netzwerke (DNN) für Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsaufgaben zu entwerfen, unter Verwendung der Visualisierung des Netzwerkverhaltens in Echtzeit.
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• Künstliches Neuronales Netzwerk
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#5

AIToolbox
Von AIToolbox
(22)4.5 von 5
AIToolbox ist eine Sammlung von KI-Modulen, die in Swift geschrieben sind: Graphen/Bäume, Lineare Regression, Support-Vektor-Maschinen, Neuronale Netze, PCA, KMeans, Genetische Algorithmen, MDP, Mischung von Gaussians, Logistische Regression.
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• Künstliches Neuronales Netzwerk
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#6

PyTorch
Von Jetware
(21)4.6 von 5
Wählen Sie Ihren Weg: Installieren Sie PyTorch lokal oder starten Sie es sofort auf unterstützten Cloud-Plattformen.
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• Künstliches Neuronales Netzwerk
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#7

TFLearn
Von TFLearn
(20)4.0 von 5
TFlearn ist eine modulare und transparente Deep-Learning-Bibliothek, die auf TensorFlow aufbaut und eine höherstufige API für TensorFlow bereitstellt, um Experimente zu erleichtern und zu beschleunigen, während sie vollständig transparent und kompatibel bleibt.
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#8

Google Cloud Deep Learning Containers
Von Google
(20)4.5 von 5
Vorkonfigurierte und optimierte Container für Deep-Learning-Umgebungen.
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#9

AWS Deep Learning AMIs
Von Amazon Web Services (AWS)
(19)4.3 von 5
Die AWS Deep Learning AMIs sind darauf ausgelegt, Datenwissenschaftler, maschinelles Lernen-Praktiker und Forschungsspezialisten mit der Infrastruktur und den Werkzeugen auszustatten, um die Arbeit im Bereich des Deep Learnings in der Cloud in jedem Maßstab zu beschleunigen.
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#10

Synaptic.js
Von Vy Labs Technologies Private Limited
(19)4.5 von 5
Synaptic ist eine JavaScript-Neuronale-Netzwerk-Bibliothek für Node.js und den Browser, ihr verallgemeinertes Algorithmus ist architekturfrei, um im Grunde genommen jeden Typ von Erst- oder sogar Zweitordnungs-Neuronalen-Netzwerk-Architekturen zu erstellen und zu trainieren.
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