Top 10 Neuton AutoML Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Neuton AutoML 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.
Gemeinsame Kategorien mit Neuton AutoML:
• Künstliches Neuronales Netzwerk
Rezensenten sagen im Vergleich zu Neuton AutoML, dass Tune AI ist:
Teurer
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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.
Gemeinsame Kategorien mit Neuton AutoML:
• Künstliches Neuronales Netzwerk
Rezensenten sagen im Vergleich zu Neuton AutoML, dass Keras ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
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#3

Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
Von Microsoft
(22)4.2 von 5
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.
Gemeinsame Kategorien mit Neuton AutoML:
• Künstliches Neuronales Netzwerk
Rezensenten sagen im Vergleich zu Neuton AutoML, dass Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK) ist:
Teurer
Besser bei der erfüllung von anforderungen
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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.
Gemeinsame Kategorien mit Neuton AutoML:
• Künstliches Neuronales Netzwerk
Rezensenten sagen im Vergleich zu Neuton AutoML, dass NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) ist:
Teurer
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#5

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.
Gemeinsame Kategorien mit Neuton AutoML:
• Künstliches Neuronales Netzwerk
Rezensenten sagen im Vergleich zu Neuton AutoML, dass H2O ist:
Teurer
Besser bei der unterstützung
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#6

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.
Gemeinsame Kategorien mit Neuton AutoML:
• Künstliches Neuronales Netzwerk
Rezensenten sagen im Vergleich zu Neuton AutoML, dass AIToolbox ist:
Besser bei der unterstützung
Besser bei der erfüllung von anforderungen
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#7

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.
Gemeinsame Kategorien mit Neuton AutoML:
• Künstliches Neuronales Netzwerk
Rezensenten sagen im Vergleich zu Neuton AutoML, dass PyTorch ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
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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.
Gemeinsame Kategorien mit Neuton AutoML:
• Künstliches Neuronales Netzwerk
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#9

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.
Gemeinsame Kategorien mit Neuton AutoML:
• Künstliches Neuronales Netzwerk
Rezensenten sagen im Vergleich zu Neuton AutoML, dass TFLearn ist:
Teurer
Besser bei der erfüllung von anforderungen
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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.
Gemeinsame Kategorien mit Neuton AutoML:
• Künstliches Neuronales Netzwerk
Rezensenten sagen im Vergleich zu Neuton AutoML, dass Synaptic.js ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Besser bei der unterstützung
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