Top 10 Alternatives et concurrents de MARIANNMT

Top 10 Alternatives à MARIANNMT récemment évaluées par la communauté G2

#1

Tune AI
Par NimbleBox.ai
(152)4.4 sur 5
Tune AI est une application de chat d'entreprise qui fonctionne sur votre cloud ou sur site en tant que service géré, exploitant la puissance des modèles d'IA générative sans que vos données ne quittent jamais votre environnement.
Catégories en commun avec MARIANNMT :
• Réseau de neurones artificiels
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#2

Keras
Par Keras
(64)4.6 sur 5
Keras est une bibliothèque de réseaux de neurones, écrite en Python et capable de fonctionner sur TensorFlow ou Theano.
Catégories en commun avec MARIANNMT :
• Réseau de neurones artificiels
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#3

H2O
Par H2O.ai
(24)4.5 sur 5
H2O est un outil qui permet à quiconque d'appliquer facilement l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive pour résoudre les problèmes commerciaux les plus difficiles d'aujourd'hui, il combine la puissance d'algorithmes très avancés, la liberté de l'open source et la capacité d'un traitement en mémoire véritablement évolutif pour les big data sur un ou plusieurs nœuds.
Catégories en commun avec MARIANNMT :
• Réseau de neurones artificiels
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#4

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Par NVIDIA
(23)4.5 sur 5
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) apprentissage profond pour la science des données et la recherche pour concevoir rapidement un réseau de neurones profond (DNN) pour les tâches de classification d'images et de détection d'objets en utilisant la visualisation du comportement du réseau en temps réel.
Catégories en commun avec MARIANNMT :
• Réseau de neurones artificiels
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#5

AIToolbox
Par AIToolbox
(22)4.5 sur 5
AIToolbox est une boîte à outils de modules d'IA écrits en Swift : Graphes/Arbres, Régression Linéaire, Machines à Vecteurs de Support, Réseaux Neurones, ACP, KMeans, Algorithmes Génétiques, MDP, Mélange de Gaussiennes, Régression Logistique.
Catégories en commun avec MARIANNMT :
• Réseau de neurones artificiels
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#6

PyTorch
Par Jetware
(21)4.6 sur 5
Votre chemin : Installez PyTorch localement ou lancez-le instantanément sur des plateformes cloud prises en charge.
Catégories en commun avec MARIANNMT :
• Réseau de neurones artificiels
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#7

TFLearn
Par TFLearn
(20)4.0 sur 5
TFlearn est une bibliothèque de deep learning modulaire et transparente construite sur Tensorflow qui fournit une API de plus haut niveau à TensorFlow afin de faciliter et d'accélérer les expérimentations, tout en restant entièrement transparente et compatible avec celui-ci.
Catégories en commun avec MARIANNMT :
• Réseau de neurones artificiels
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#8

Google Cloud Deep Learning Containers
Par Google
(20)4.5 sur 5
Conteneurs préconfigurés et optimisés pour les environnements d'apprentissage profond.
Catégories en commun avec MARIANNMT :
• Réseau de neurones artificiels
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#9

AWS Deep Learning AMIs
Par Amazon Web Services (AWS)
(19)4.3 sur 5
Les AMI de Deep Learning d'AWS sont conçus pour équiper les data scientists, les praticiens de l'apprentissage automatique et les chercheurs avec l'infrastructure et les outils nécessaires pour accélérer le travail en apprentissage profond, dans le cloud, à n'importe quelle échelle.
Catégories en commun avec MARIANNMT :
• Réseau de neurones artificiels
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#10

Synaptic.js
Par Vy Labs Technologies Private Limited
(19)4.5 sur 5
Synaptic est une bibliothèque de réseaux neuronaux en JavaScript pour node.js et le navigateur, son algorithme généralisé est sans architecture, pour construire et entraîner essentiellement tout type d'architectures de réseaux neuronaux de premier ordre ou même de second ordre.
Catégories en commun avec MARIANNMT :
• Réseau de neurones artificiels
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