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Top 10 Mipsology Alternativen & Wettbewerber

Von AMD
(1)5.0 von 5

Forschen Sie nach alternativen Lösungen zu Mipsology auf G2, mit echten Nutzerbewertungen zu konkurrierenden Tools. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Mipsology zu berücksichtigen sind, beinhalten Benutzerfreundlichkeit und Zuverlässigkeit. Die beste Gesamtalternative zu Mipsology ist Tune AI. Andere ähnliche Apps wie Mipsology sind Keras, H2O, NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS), und AIToolbox. Mipsology Alternativen finden Sie in Künstliche Neuronale Netzwerk-Software, aber sie könnten auch in Maschinelles Lernsoftware oder Software zur Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps) sein.

Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu Mipsology

  • Tune AI
  • Keras
  • H2O
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Top 10 Alternativen zu Mipsology kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie Mipsology im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Informationstechnologie und Dienstleistungen überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.
    #1

  1. Tune AI

    Von NimbleBox.ai
    (152)4.4 von 5

    2. 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

  2. Keras

    Von Keras
    (64)4.6 von 5

    3. 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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    #3

  3. H2O

    Von H2O.ai
    (24)4.5 von 5

    4. 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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    #4

  4. NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)

    Von NVIDIA
    (23)4.5 von 5

    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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    #5

  5. AIToolbox

    Von AIToolbox
    (22)4.5 von 5

    6. 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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    #6

  6. Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)

    Von Microsoft
    (22)4.2 von 5

    7. Microsoft Cognitive Toolkit ist ein Open-Source-Toolkit in kommerzieller Qualität, das Benutzer befähigt, die Intelligenz in riesigen Datensätzen durch Deep Learning zu nutzen, indem es kompromisslose Skalierung, Geschwindigkeit und Genauigkeit mit kommerzieller Qualität und Kompatibilität mit den bereits verwendeten Programmiersprachen und Algorithmen bietet.

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    #7

  7. PyTorch

    Von Jetware
    (21)4.6 von 5

    8. Wählen Sie Ihren Weg: Installieren Sie PyTorch lokal oder starten Sie es sofort auf unterstützten Cloud-Plattformen.

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    #8

  8. TFLearn

    Von TFLearn
    (20)4.0 von 5

    9. 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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    #9

  9. Google Cloud Deep Learning Containers

    Von Google
    (20)4.5 von 5

    10. Vorkonfigurierte und optimierte Container für Deep-Learning-Umgebungen.

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    #10

  10. AWS Deep Learning AMIs

    Von Amazon Web Services (AWS)
    (19)4.3 von 5

    11. 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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