Top-bewertete Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK) Alternativen
22 Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK) Bewertungen
Gesamtbewertungsstimmung für Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
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Ein erstaunliches Werkzeug für das maschinelle Lernen. Mit Hilfe von Github-Tutorials können wir das Cognitive-Tool problemlos auf jedem Windows- oder Linux-Rechner einrichten. Als .NET-Entwickler ist die Arbeit mit dem Cognitive Toolkit sehr einfach, da es c# unterstützt. Als wir begannen, dieses Toolkit zu verwenden, haben wir es auf einer Ubuntu-Maschine bereitgestellt und den POC durchgeführt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Keine größeren Mängel bei diesem Toolkit gefunden, möglicherweise weil wir keine andere Alternative gefunden haben. Aber eine Sache, die wir bemerkt haben, ist, dass die Kern-APIs in C++ erstellt sind, was es manchmal schwierig macht, die Anwendung in Python zu debuggen. Microsoft arbeitet hart daran, Wrapper zu erstellen, aber es ist ein zeitaufwändiger Prozess. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
I feel CNTK is one of the most widely known machine learning frameworks in the market it features great compatibility and effective use of computational resources. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Its complicated to figure out how to command exactly what i want the machine to learn. I know but machines come up with multiple outcomes. it gets demotivating over time.
The UI/UX can be made better than what is is right now. probably adopt or create something similar to tableu's features. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Easily scalable across business. I have used Face API for detection emotion which I truly enjoyed in my workplace. I highly recommend this Toolkit because of its ease of use and the speed for processing data. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Some of the subscription keys have not worked in past but I have not had a problem in quite some time now. Missing out on full Microsoft customer support experience because of the community of open source. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
This is one of the easier to get started tool for machine learning with minimal coding experience. The product also has good interfaces that can be leveraged for someone trying to get started with machine learning and build models. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
To be honest, the one thing that can perhaps be improved is the content that is available in the machine learning model gallery - when I was trying this product, there were more images available in the gallery than other models. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
My favorite part about the MC toolkit is that it helps you understand python image recognition. It is very easy to install and initialize the library and naive person who is used to python can easily do that.The website describes it as a harness and I would agree with that. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
The only part that I dislike is that it can be hard to understand at first. I suggest watching a demo before just launching into the program Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
I like how simple it was to incorporate this software after being in the midst of changing software. I was not employed when the previous software was being used, however I love the simplicity and versatility of this software. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Honestly there was nothing that I disliked about this software, but that might have been because I did not have anything to compare this software to. Since I was not employed at this company when the previous software was being used. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

stark, modular und leicht skalierbar über Geschäftsanforderungen hinweg Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
War nicht so einfach, Unterstützung bei unseren Endkunden für dieses Produkt zu gewinnen (möglicherweise aufgrund unserer Zielgruppe). Anfangs Preis- und Unterstützungsprobleme. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Microsoft Cognitive Toolkit oder CNTK ist das beste Toolkit, das für Python für die Bilderkennung verfügbar ist. Es kann auch mit vielen anderen Sprachen verwendet werden, die Sie nutzen. Es gibt Ihnen die Möglichkeit, die Intelligenz sehr großer Datensätze zu nutzen, was Ihnen hilft, die Vielfalt der Daten zu erhalten. Außerdem bietet es kommerzielle Qualität und Unterstützung, wie auf der Website angegeben. Sie können eine sehr gute Genauigkeit erzielen und das auch in kürzerer Zeit, während Sie auf seiner GPU trainieren, was Ihre CPU-Auslastung reduziert. Es hat auch viele andere Funktionen, die Sie auf der CNTK-Website überprüfen können. Das Unterstützungsdokument ist ebenfalls gut. Es enthält alles, was leicht verständlich ist, von der Installation bis zur Erstellung Ihres eigenen Klassifikators und allem dazwischen. Es ist eine gute API. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich habe nichts an Microsofts CNTK auszusetzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Microsoft Cognitive Toolkit oder CNTK ist im Grunde eine API, die für Python und andere Plattformen verfügbar ist. Es ist sehr einfach, die Bibliothek zu installieren und zu initialisieren, und eine unerfahrene Person, die Python gewohnt ist, kann dies leicht tun. Es hat viele großartige Funktionen, wie zum Beispiel die Verwendung eines vortrainierten Modells zur Krebs-Klassifikation mit logistischer Regression. Man muss nur die Testdaten an das Modell übergeben und erhält die Ergebnisse. Außerdem kann man die Gewichte des Algorithmus ändern, wenn man dies wünscht.
Nun zum Training eines eigenen Modells. Angenommen, man möchte einen benutzerdefinierten logistischen Regressionsklassifikator trainieren, dann kann man seinen eigenen Datensatz verwenden. Man erstellt seine eigenen Testdaten mit der cross_validation-Funktion der API und trainiert die Daten. Es ist so einfach und kann sehr nützlich für das Training benutzerdefinierter Modelle sein.
Zusammenfassend ist CNTK die Bibliothek, von der jeder ML-Ingenieur träumen kann, da sie so viele vortrainierte Modelle wie das MNIST-Dataset hat, was den Aufwand reduziert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich habe nichts an CNTK auszusetzen, da es so viel Funktionalität bietet und außerdem Open Source ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
I like as primary thing that the product opensource, friendly use and with the integration of new technologies (cognitive analysis even with pictures) Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
I dislike that this product is available only for Windows (latest versions) and not for Unix distributions Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.