Meilleures alternatives à Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK) les mieux notées
Avis sur 22 Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
Sentiment de l'avis global pour Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
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Un outil incroyable pour l'apprentissage automatique. Avec l'aide des tutoriels Github, nous pouvons facilement configurer l'outil Cognitif sur n'importe quelle machine Windows ou Linux. Étant développeur .NET, travailler avec le kit d'outils Cognitif est très facile car il prend en charge c#. Lorsque nous avons commencé à utiliser cet outil, nous l'avons déployé sur une machine Ubuntu et avons réalisé la preuve de concept. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Aucun défaut majeur trouvé avec cet ensemble d'outils peut-être parce que nous n'avons trouvé aucune autre alternative. Mais une chose que nous avons remarquée est que les API principales sont créées en C++, il est parfois difficile de déboguer l'application en Python. Microsoft travaille dur pour créer des wrappers mais c'est un processus chronophage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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 Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

fort, modulaire et facilement évolutif selon les besoins de l'entreprise Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
N'était pas aussi facile d'obtenir le soutien de nos clients finaux pour ce produit (potentiellement en raison de notre public cible). Problèmes de tarification et de support initialement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Microsoft Cognitive Toolkit ou CNTK est le meilleur outil disponible pour Python pour la reconnaissance d'images. De plus, il peut être utilisé avec de nombreuses autres langues que vous utilisez. Il vous donne le pouvoir d'utiliser l'intelligence de très grands ensembles de données, ce qui vous aide à obtenir la variété de données. De plus, il vous offre une qualité et un support de niveau commercial, comme indiqué sur son site Web. Vous pouvez obtenir une très bonne précision et cela aussi en moins de temps lors de l'entraînement sur son GPU, ce qui réduit l'utilisation de votre CPU. Il a également de nombreuses autres fonctionnalités que vous pouvez consulter sur le site Web de CNTK. Le document de support est également bon. Tout est indiqué, ce qui peut être compris très facilement, depuis l'installation jusqu'à la création de votre propre classificateur et tout ce qui se trouve entre les deux. C'est une bonne API. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Je n'ai rien à ne pas aimer à propos de CNTK de Microsoft. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Microsoft Cognitive Toolkit ou CNTK est essentiellement une API disponible pour Python et d'autres plateformes. Il est très facile d'installer et d'initialiser la bibliothèque, et une personne novice habituée à Python peut facilement le faire. Il possède de nombreuses fonctionnalités intéressantes, comme l'utilisation d'un modèle pré-entraîné pour la classification du cancer en utilisant la régression logistique. Il suffit de passer les données de test au modèle et vous obtiendrez les résultats. Vous pouvez également modifier les poids de l'algorithme si vous le souhaitez.
Concernant l'entraînement de votre propre modèle. Supposons que vous souhaitiez entraîner votre propre classificateur de régression logistique personnalisé, vous pouvez alors utiliser votre propre ensemble de données. Créez vos propres données de test en utilisant la fonction cross_validation de l'API et entraînez les données. C'est si simple et cela peut être très utile pour entraîner des modèles personnalisés.
En résumé, CNTK est la bibliothèque dont tout ingénieur en apprentissage automatique peut rêver car elle possède de nombreux modèles pré-entraînés comme le jeu de données MNIST, ce qui réduit les efforts. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Je n'ai rien à ne pas aimer à propos de CNTK car il offre tellement de fonctionnalités et il est également open source. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
I like as primary thing that the product opensource, friendly use and with the integration of new technologies (cognitive analysis even with pictures) Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
I dislike that this product is available only for Windows (latest versions) and not for Unix distributions Avis collecté par et hébergé sur G2.com.