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Beste Künstliche Neuronale Netzwerk-Software

Tian Lin
TL
Von Tian Lin recherchiert und verfasst

Künstliche neuronale Netzwerke (KNN) sind Rechenmodelle, die entwickelt wurden, um die neuronalen Netzwerke im menschlichen Gehirn nachzuahmen. Sie passen sich an neue Informationen an und lernen, basierend darauf Entscheidungen zu treffen, was theoretisch die menschlichen Entscheidungsprozesse widerspiegelt. KNNs werden in verschiedenen Branchen, einschließlich Gesundheitswesen, Finanzen, Automobil und Technologie, weit verbreitet eingesetzt, um komplexe Aufgaben zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern.

KNNs benötigen einen Datenpool als Grundlage für das Lernen. Je mehr Daten sie haben, desto mehr Verbindungen können sie herstellen. Dies wiederum verbessert ihre Lernfähigkeiten. Während KNNs lernen, können sie konsistent genaue Ergebnisse liefern, die mit benutzerdefinierten Lösungen übereinstimmen. Unternehmen nutzen KNNs für prädiktive Analysen, Anomalieerkennung, Kundenverhaltensanalysen und mehr.

Ein Teilbereich der KNNs sind tiefe neuronale Netzwerke (DNN). Sie zeichnen sich durch mehrere versteckte Schichten zwischen den Eingabe- und Ausgabeschichten aus. Diese Netzwerke sind entscheidend für den Aufbau intelligenter Anwendungen mit tiefen Lernfunktionen wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Spracherkennung. DNNs sind besonders nützlich in Anwendungen, die hohe Genauigkeit und die Fähigkeit erfordern, komplexe Muster aus großen Datensätzen zu lernen.

KNNs bilden die Grundlage für verschiedene Deep-Learning-Algorithmen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Bilderkennung, NLP, Spracherkennung, autonome Systeme, Empfehlungssysteme und generative Modelle. Zum Beispiel helfen KNNs im Gesundheitswesen bei der Diagnose von Krankheiten anhand medizinischer Bilder, während sie im Finanzwesen zur Betrugserkennung und Risikomanagement eingesetzt werden.

Um in die Kategorie der künstlichen neuronalen Netzwerke aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

Ein Netzwerk basierend auf miteinander verbundenen neuronalen Einheiten bereitstellen, um Lernfähigkeiten zu ermöglichen Ein Rückgrat für tiefere Lernalgorithmen bieten, einschließlich DNNs mit mehreren versteckten Schichten Mit Datenquellen verknüpfen, um das neuronale Netzwerk mit Informationen zu versorgen Prozesse zur Modellschulung, -prüfung und -bewertung unterstützen Mit anderen maschinellen Lern- (ML) und KI-Tools und -Frameworks integrieren Skalierbarkeit ermöglichen, um große Datensätze und komplexe Berechnungen zu bewältigen Dokumentation und Unterstützungsressourcen für Benutzer enthalten

Am besten Künstliche Neuronale Netzwerk-Software auf einen Blick

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    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, Misch

    Benutzer
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    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 59% Kleinunternehmen
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    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
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    KI-Technologie
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    Merkmale
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    Intuitiv
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    Maschinelles Lernen
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    KI-Einschränkungen
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    Verzögerungsprobleme
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  • AIToolbox Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.7
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.9
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
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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, Misch

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Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
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KI-Technologie
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Merkmale
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Intuitiv
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Maschinelles Lernen
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KI-Einschränkungen
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Verzögerungsprobleme
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Kompatibilitätsprobleme
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Komplexität
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Abhängigkeitsprobleme
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AIToolbox Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Deep Learning VM-Image Vorkonfigurierte VMs für Deep-Learning-Anwendungen.

    Benutzer
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    • 47% Kleinunternehmen
    • 33% Unternehmen mittlerer Größe
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    8.5
    Einfache Bedienung
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    Google
    Gründungsjahr
    1998
    Hauptsitz
    Mountain View, CA
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    www.linkedin.com
    310,860 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NASDAQ:GOOG
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Deep Learning VM-Image Vorkonfigurierte VMs für Deep-Learning-Anwendungen.

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    FANN (Fast Artificial Neural Network Library) ist eine kostenlose Open-Source-Bibliothek für neuronale Netzwerke, die mehrschichtige künstliche neuronale Netzwerke mit Unterstützung für sowohl vollstä

    Benutzer
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    Marktsegment
    • 50% Unternehmen mittlerer Größe
    • 42% Kleinunternehmen
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  • node-fann Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.5
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    9.0
    Qualität der Unterstützung
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FANN (Fast Artificial Neural Network Library) ist eine kostenlose Open-Source-Bibliothek für neuronale Netzwerke, die mehrschichtige künstliche neuronale Netzwerke mit Unterstützung für sowohl vollstä

Benutzer
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node-fann Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    gobrain ist ein neuronales Netzwerk, das in Go geschrieben ist und nur grundlegende Funktionen von neuronalen Netzwerken wie Feed Forward und Elman Recurrent Neural Network umfasst.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
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    Marktsegment
    • 64% Kleinunternehmen
    • 36% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
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  • gobrain Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.6
    Einfache Bedienung
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    8.9
    Qualität der Unterstützung
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gobrain ist ein neuronales Netzwerk, das in Go geschrieben ist und nur grundlegende Funktionen von neuronalen Netzwerken wie Feed Forward und Elman Recurrent Neural Network umfasst.

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  • 64% Kleinunternehmen
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gobrain Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    ConvNetJS ist eine Javascript-Bibliothek zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen (neuronale Netzwerke) vollständig in einem Browser.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 38% Unternehmen
    • 38% Kleinunternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • ConvNetJS Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Einfache Einrichtung
    2
    Leichtigkeit der Erstellung
    1
    Leichtigkeit des Lernens
    1
    Merkmale
    1
    Open Source
    1
    Contra
    Lernkurve
    1
    Eingeschränkte Funktionen
    1
    Schlechte Dokumentation
    1
    Ressourcenintensität
    1
    Zeitaufwendig
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • ConvNetJS Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.0
    Qualität der Unterstützung
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  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Hauptsitz
    Stanford, CA
    Twitter
    @stanfordnlp
    167,474 Twitter-Follower
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ConvNetJS ist eine Javascript-Bibliothek zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen (neuronale Netzwerke) vollständig in einem Browser.

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Einfache Einrichtung
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Leichtigkeit der Erstellung
1
Leichtigkeit des Lernens
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Merkmale
1
Open Source
1
Contra
Lernkurve
1
Eingeschränkte Funktionen
1
Schlechte Dokumentation
1
Ressourcenintensität
1
Zeitaufwendig
1
ConvNetJS Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
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Qualität der Unterstützung
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    Wählen Sie Ihren Weg: Installieren Sie PyTorch lokal oder starten Sie es sofort auf unterstützten Cloud-Plattformen.

    Benutzer
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    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 43% Kleinunternehmen
    • 38% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • PyTorch Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    6
    Maschinelles Lernen
    5
    Modellvielfalt
    4
    Dokumentation
    3
    Qualität
    3
    Contra
    Schwieriges Lernen
    2
    Schlechte Dokumentation
    2
    Kompatibilitätsprobleme
    1
    Ungenauigkeit
    1
    Verzögerungsprobleme
    1
  • Benutzerzufriedenheit
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  • PyTorch Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.6
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    7.9
    Qualität der Unterstützung
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  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Jetware
    Gründungsjahr
    2017
    Hauptsitz
    Roma, IT
    Twitter
    @jetware_io
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Benutzerfreundlichkeit
6
Maschinelles Lernen
5
Modellvielfalt
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Qualität
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Contra
Schwieriges Lernen
2
Schlechte Dokumentation
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Kompatibilitätsprobleme
1
Ungenauigkeit
1
Verzögerungsprobleme
1
PyTorch Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.6
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
7.9
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
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Verkäufer
Jetware
Gründungsjahr
2017
Hauptsitz
Roma, IT
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(22)4.2 von 5
2nd Am einfachsten zu bedienen in Künstliches Neuronales Netzwerk Software
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    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

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 68% Unternehmen
    • 27% Kleinunternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK) Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Arbeitsablauf Effizienz
    1
    Contra
    Komplexitätsprobleme
    1
    Lernkurve
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK) Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.0
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.1
    Qualität der Unterstützung
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  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Microsoft
    Gründungsjahr
    1975
    Hauptsitz
    Redmond, Washington
    Twitter
    @microsoft
    14,002,464 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    234,872 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    MSFT
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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

Benutzer
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Branchen
  • Computersoftware
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 68% Unternehmen
  • 27% Kleinunternehmen
Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK) Vor- und Nachteile
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Arbeitsablauf Effizienz
1
Contra
Komplexitätsprobleme
1
Lernkurve
1
Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK) Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.0
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.1
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Microsoft
Gründungsjahr
1975
Hauptsitz
Redmond, Washington
Twitter
@microsoft
14,002,464 Twitter-Follower
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(19)4.3 von 5
4th Am einfachsten zu bedienen in Künstliches Neuronales Netzwerk Software
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    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

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 42% Unternehmen
    • 32% Kleinunternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • AWS Deep Learning AMIs Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Konfigurationsleichtigkeit
    1
    Benutzerfreundlichkeit
    1
    Einfache Einrichtung
    1
    Contra
    Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • AWS Deep Learning AMIs Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.2
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.5
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    2006
    Hauptsitz
    Seattle, WA
    Twitter
    @awscloud
    2,229,471 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    146,764 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NASDAQ: AMZN
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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

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 42% Unternehmen
  • 32% Kleinunternehmen
AWS Deep Learning AMIs Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
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Konfigurationsleichtigkeit
1
Benutzerfreundlichkeit
1
Einfache Einrichtung
1
Contra
Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
AWS Deep Learning AMIs Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.2
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.5
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
2006
Hauptsitz
Seattle, WA
Twitter
@awscloud
2,229,471 Twitter-Follower
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146,764 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
NASDAQ: AMZN
(13)4.5 von 5
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    SuperLearner ist ein Paket, das die Super-Learner-Vorhersagemethode implementiert und eine Bibliothek von Vorhersagealgorithmen enthält, die im Super-Learner verwendet werden können.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 38% Kleinunternehmen
    • 31% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • SuperLearner Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.5
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Super Learner
    Gründungsjahr
    2018
    Hauptsitz
    Miami, US
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1,201 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

SuperLearner ist ein Paket, das die Super-Learner-Vorhersagemethode implementiert und eine Bibliothek von Vorhersagealgorithmen enthält, die im Super-Learner verwendet werden können.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 38% Kleinunternehmen
  • 31% Unternehmen
SuperLearner Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.5
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Super Learner
Gründungsjahr
2018
Hauptsitz
Miami, US
LinkedIn®-Seite
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1,201 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(64)4.6 von 5
1st Am einfachsten zu bedienen in Künstliches Neuronales Netzwerk Software
Top Beratungsdienste für Keras anzeigen
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    Keras ist eine Bibliothek für neuronale Netzwerke, geschrieben in Python und in der Lage, entweder auf TensorFlow oder Theano zu laufen.

    Benutzer
    • Data Scientist
    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 38% Kleinunternehmen
    • 33% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Keras Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    7.8
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Keras
    Gründungsjahr
    2016
    Hauptsitz
    N/A
    Twitter
    @keras
    29 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    19 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
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Keras ist eine Bibliothek für neuronale Netzwerke, geschrieben in Python und in der Lage, entweder auf TensorFlow oder Theano zu laufen.

Benutzer
  • Data Scientist
Branchen
  • Computersoftware
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 38% Kleinunternehmen
  • 33% Unternehmen mittlerer Größe
Keras Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
7.8
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Keras
Gründungsjahr
2016
Hauptsitz
N/A
Twitter
@keras
29 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
19 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(12)4.3 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Knet (ausgesprochen "kay-net") ist ein Deep-Learning-Framework, das in Julia implementiert ist und die Definition und das Training von maschinellen Lernmodellen unter Nutzung der vollen Leistungsfähig

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 42% Unternehmen
    • 33% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Knet Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    9.0
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Knet
    Gründungsjahr
    1990
    Hauptsitz
    Kuwait, Kuwait
    Twitter
    @knet
    68 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    214 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Knet (ausgesprochen "kay-net") ist ein Deep-Learning-Framework, das in Julia implementiert ist und die Definition und das Training von maschinellen Lernmodellen unter Nutzung der vollen Leistungsfähig

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 42% Unternehmen
  • 33% Unternehmen mittlerer Größe
Knet Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
9.0
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Knet
Gründungsjahr
1990
Hauptsitz
Kuwait, Kuwait
Twitter
@knet
68 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
214 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(10)3.6 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Merlin ist ein Deep-Learning-Framework, das in Julia geschrieben ist. Es zielt darauf ab, eine schnelle, flexible und kompakte Deep-Learning-Bibliothek für maschinelles Lernen bereitzustellen.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Kleinunternehmen
    • 30% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Merlin Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    6.4
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Merlin
    Gründungsjahr
    1993
    Hauptsitz
    London, GB
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    431 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Merlin ist ein Deep-Learning-Framework, das in Julia geschrieben ist. Es zielt darauf ab, eine schnelle, flexible und kompakte Deep-Learning-Bibliothek für maschinelles Lernen bereitzustellen.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 50% Kleinunternehmen
  • 30% Unternehmen mittlerer Größe
Merlin Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
6.4
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Merlin
Gründungsjahr
1993
Hauptsitz
London, GB
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
431 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Einstiegspreis:$699 user/month
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
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    Neuton (https://neuton.ai), eine neue AutoML-Lösung, ermöglicht es Benutzern, kompakte KI-Modelle mit nur wenigen Klicks und ohne jegliche Programmierung zu erstellen. Neuton ist auch das am besten ER

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 35% Unternehmen
    • 35% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Neuton AutoML Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.1
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.5
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Bell Integrator
    Gründungsjahr
    2003
    Hauptsitz
    San Jose, CA
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    738 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Neuton (https://neuton.ai), eine neue AutoML-Lösung, ermöglicht es Benutzern, kompakte KI-Modelle mit nur wenigen Klicks und ohne jegliche Programmierung zu erstellen. Neuton ist auch das am besten ER

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 35% Unternehmen
  • 35% Kleinunternehmen
Neuton AutoML Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.1
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.5
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Bell Integrator
Gründungsjahr
2003
Hauptsitz
San Jose, CA
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
738 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
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    NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) tiefes Lernen für Datenwissenschaft und Forschung, um schnell tiefe neuronale Netzwerke (DNN) für Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsaufgaben z

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 52% Kleinunternehmen
    • 35% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    7.8
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    NVIDIA
    Gründungsjahr
    1993
    Hauptsitz
    Santa Clara, CA
    Twitter
    @nvidia
    2,363,899 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    40,329 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NVDA
Produktbeschreibung
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NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) tiefes Lernen für Datenwissenschaft und Forschung, um schnell tiefe neuronale Netzwerke (DNN) für Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsaufgaben z

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 52% Kleinunternehmen
  • 35% Unternehmen mittlerer Größe
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
7.8
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
NVIDIA
Gründungsjahr
1993
Hauptsitz
Santa Clara, CA
Twitter
@nvidia
2,363,899 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
40,329 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
NVDA
(23)4.5 von 5
Top Beratungsdienste für Google Cloud Deep Learning Containers anzeigen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Vorkonfigurierte und optimierte Container für Deep-Learning-Umgebungen.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 39% Kleinunternehmen
    • 30% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Google Cloud Deep Learning Containers Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.6
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.5
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Google
    Gründungsjahr
    1998
    Hauptsitz
    Mountain View, CA
    Twitter
    @google
    32,750,646 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    310,860 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NASDAQ:GOOG
Produktbeschreibung
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Vorkonfigurierte und optimierte Container für Deep-Learning-Umgebungen.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 39% Kleinunternehmen
  • 30% Unternehmen
Google Cloud Deep Learning Containers Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.6
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.5
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Google
Gründungsjahr
1998
Hauptsitz
Mountain View, CA
Twitter
@google
32,750,646 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
310,860 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
NASDAQ:GOOG
(12)4.3 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Swift AI ist eine leistungsstarke KI- und maschinelles Lernen-Bibliothek, die vollständig in Swift geschrieben ist und eine Reihe von gängigen Werkzeugen für maschinelles Lernen und künstliche Intelli

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 42% Unternehmen
    • 33% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Swift AI Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    7.7
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.3
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Swift AI
    Hauptsitz
    Provo, UT
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Swift AI ist eine leistungsstarke KI- und maschinelles Lernen-Bibliothek, die vollständig in Swift geschrieben ist und eine Reihe von gängigen Werkzeugen für maschinelles Lernen und künstliche Intelli

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 42% Unternehmen
  • 33% Kleinunternehmen
Swift AI Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
7.7
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.3
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Swift AI
Hauptsitz
Provo, UT
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(15)4.4 von 5
3rd Am einfachsten zu bedienen in Künstliches Neuronales Netzwerk Software
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Torch ist ein wissenschaftliches Rechenframework mit umfassender Unterstützung für maschinelle Lernalgorithmen, das GPUs in den Vordergrund stellt.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 40% Unternehmen
    • 40% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Torch Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.1
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    2017
    Hauptsitz
    San Francisco, US
    Twitter
    @torchlabs
    3,115 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    400 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
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Torch ist ein wissenschaftliches Rechenframework mit umfassender Unterstützung für maschinelle Lernalgorithmen, das GPUs in den Vordergrund stellt.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 40% Unternehmen
  • 40% Kleinunternehmen
Torch Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.1
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
2017
Hauptsitz
San Francisco, US
Twitter
@torchlabs
3,115 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
400 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(16)4.0 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Caffe ist ein Deep-Learning-Framework, das mit Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität im Hinterkopf entwickelt wurde.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 63% Kleinunternehmen
    • 19% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Caffe Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    7.9
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    7.9
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Caffe
    Gründungsjahr
    2015
    Hauptsitz
    N/A
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    601 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Caffe ist ein Deep-Learning-Framework, das mit Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität im Hinterkopf entwickelt wurde.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 63% Kleinunternehmen
  • 19% Unternehmen
Caffe Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
7.9
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
7.9
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Caffe
Gründungsjahr
2015
Hauptsitz
N/A
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
601 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(24)4.5 von 5
Top Beratungsdienste für H2O anzeigen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    H2O.ai ist das führende KI-Cloud-Unternehmen, das sich zum Ziel gesetzt hat, KI zu demokratisieren und eine offene KI-Bewegung weltweit voranzutreiben. Sie konzentrieren sich darauf, Erkenntnisse aus

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 54% Kleinunternehmen
    • 29% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • H2O Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.0
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.8
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    H2O.ai
    Gründungsjahr
    2012
    Hauptsitz
    Mountain View, CA
    Twitter
    @h2oai
    25,347 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    317 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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H2O.ai ist das führende KI-Cloud-Unternehmen, das sich zum Ziel gesetzt hat, KI zu demokratisieren und eine offene KI-Bewegung weltweit voranzutreiben. Sie konzentrieren sich darauf, Erkenntnisse aus

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 54% Kleinunternehmen
  • 29% Unternehmen
H2O Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.0
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.8
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
H2O.ai
Gründungsjahr
2012
Hauptsitz
Mountain View, CA
Twitter
@h2oai
25,347 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
317 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(20)4.0 von 5
5th Am einfachsten zu bedienen in Künstliches Neuronales Netzwerk Software
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    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 beschleunige

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 55% Kleinunternehmen
    • 30% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • TFLearn Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    6.9
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    TFLearn
    Hauptsitz
    N/A
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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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 beschleunige

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 55% Kleinunternehmen
  • 30% Unternehmen
TFLearn Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
6.9
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
TFLearn
Hauptsitz
N/A
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(11)4.3 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Chainer ist ein leistungsstarkes, flexibles und intuitives Framework für neuronale Netzwerke, das die Lücke zwischen Algorithmen und Implementierungen überbrückt.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 73% Kleinunternehmen
    • 18% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Chainer Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    7.9
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    7.7
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Chainer
    Hauptsitz
    Tokyo, Japan
    Twitter
    @ChainerOfficial
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Chainer ist ein leistungsstarkes, flexibles und intuitives Framework für neuronale Netzwerke, das die Lücke zwischen Algorithmen und Implementierungen überbrückt.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 73% Kleinunternehmen
  • 18% Unternehmen mittlerer Größe
Chainer Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
7.9
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
7.7
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Chainer
Hauptsitz
Tokyo, Japan
Twitter
@ChainerOfficial
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    NVIDIA Deep Learning AMI mit Unterstützung von Terracloudx ist eine optimierte Umgebung, die es Ihnen ermöglicht, Data-Science-, HPC- und Deep-Learning-Container auszuführen, die speziell für GPUs abg

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 70% Kleinunternehmen
    • 30% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • NVIDIA Deep Learning AMI Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    9.3
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    terracloudx
    Hauptsitz
    N/A
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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NVIDIA Deep Learning AMI mit Unterstützung von Terracloudx ist eine optimierte Umgebung, die es Ihnen ermöglicht, Data-Science-, HPC- und Deep-Learning-Container auszuführen, die speziell für GPUs abg

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 70% Kleinunternehmen
  • 30% Unternehmen
NVIDIA Deep Learning AMI Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
9.3
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
terracloudx
Hauptsitz
N/A
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(12)4.1 von 5
6th Am einfachsten zu bedienen in Künstliches Neuronales Netzwerk Software
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    DeepPy ist ein MIT-lizenziertes Deep-Learning-Framework, das versucht, einen Hauch von Zen in das Deep Learning zu bringen, da es Python-Programmierung basierend auf NumPys ndarray ermöglicht, über ei

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 67% Kleinunternehmen
    • 17% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • DeepPy Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    7.0
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    DeepPy
    Hauptsitz
    N/A
    Twitter
    @deeppy
    675 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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DeepPy ist ein MIT-lizenziertes Deep-Learning-Framework, das versucht, einen Hauch von Zen in das Deep Learning zu bringen, da es Python-Programmierung basierend auf NumPys ndarray ermöglicht, über ei

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 67% Kleinunternehmen
  • 17% Unternehmen mittlerer Größe
DeepPy Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
7.0
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
DeepPy
Hauptsitz
N/A
Twitter
@deeppy
675 Twitter-Follower
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1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(6)4.6 von 5
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  • Übersicht
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  • Produktbeschreibung
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    Neuroph ist ein leichtgewichtiges Java-Framework für neuronale Netze, das gängige neuronale Netzwerkarchitekturen entwickelt. Es enthält eine gut gestaltete, quelloffene Java-Bibliothek mit einer klei

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 67% Unternehmen mittlerer Größe
    • 17% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Neuroph Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.2
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    6.7
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Neuroph
    Hauptsitz
    Belgrade
    Twitter
    @neuroph
    372 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
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    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Neuroph ist ein leichtgewichtiges Java-Framework für neuronale Netze, das gängige neuronale Netzwerkarchitekturen entwickelt. Es enthält eine gut gestaltete, quelloffene Java-Bibliothek mit einer klei

Benutzer
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Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 67% Unternehmen mittlerer Größe
  • 17% Unternehmen
Neuroph Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.2
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
6.7
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Neuroph
Hauptsitz
Belgrade
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@neuroph
372 Twitter-Follower
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(5)4.8 von 5
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  • Übersicht
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  • Produktbeschreibung
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    Darknet ist ein Open-Source-Neuronales-Netzwerk-Framework, das in C und CUDA geschrieben ist und CPU- und GPU-Berechnungen unterstützt.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 60% Kleinunternehmen
    • 20% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Darknet Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.8
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    9.2
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Darknet
    Hauptsitz
    Vancouver, Canada
    Twitter
    @pjreddie
    13,439 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
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Darknet ist ein Open-Source-Neuronales-Netzwerk-Framework, das in C und CUDA geschrieben ist und CPU- und GPU-Berechnungen unterstützt.

Benutzer
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Marktsegment
  • 60% Kleinunternehmen
  • 20% Unternehmen
Darknet Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.8
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
9.2
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Darknet
Hauptsitz
Vancouver, Canada
Twitter
@pjreddie
13,439 Twitter-Follower
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    Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Caffe, Torch, Theano und MXNet haben zur Popularität des Deep Learning beigetragen, indem sie den Aufwand und die Fähigkeiten, die zum Entwerfen, Trai

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 80% Kleinunternehmen
    • 20% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Fabric for Deep Learning (FfDL) Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    5.6
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    6.7
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    IBM
    Gründungsjahr
    1911
    Hauptsitz
    Armonk, NY
    Twitter
    @IBM
    709,764 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
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    328,966 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    SWX:IBM
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Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Caffe, Torch, Theano und MXNet haben zur Popularität des Deep Learning beigetragen, indem sie den Aufwand und die Fähigkeiten, die zum Entwerfen, Trai

Benutzer
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Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 80% Kleinunternehmen
  • 20% Unternehmen mittlerer Größe
Fabric for Deep Learning (FfDL) Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
5.6
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
6.7
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
IBM
Gründungsjahr
1911
Hauptsitz
Armonk, NY
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@IBM
709,764 Twitter-Follower
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328,966 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
SWX:IBM
(5)3.8 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Swift Brain ist eine neuronale Netzwerk- / maschinelle Lernbibliothek, die in Swift für KI-Algorithmen in Swift für die Entwicklung von iOS und OS X geschrieben wurde. Sie umfasst Algorithmen, die sic

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 60% Kleinunternehmen
    • 20% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Swift Brain Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    7.1
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    7.1
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Swift Brain
    Hauptsitz
    N/A
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    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Swift Brain ist eine neuronale Netzwerk- / maschinelle Lernbibliothek, die in Swift für KI-Algorithmen in Swift für die Entwicklung von iOS und OS X geschrieben wurde. Sie umfasst Algorithmen, die sic

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Branchen
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Marktsegment
  • 60% Kleinunternehmen
  • 20% Unternehmen
Swift Brain Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
7.1
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
7.1
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Swift Brain
Hauptsitz
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(14)4.8 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Automaton AI ist ein Softwareunternehmen, das Plattformen für Computer Vision- und ML-Wissenschaftler bereitstellt, um ihre Datensätze schnell zu kuratieren und zu experimentieren, um leistungsfähiger

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Unternehmen
    • 36% Kleinunternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Automaton AI Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Automatisierung
    1
    Kundendienst
    1
    Benutzerfreundlichkeit
    1
    Einfache Integrationen
    1
    Effizienz
    1
    Contra
    Kosten
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Automaton AI Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.1
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.5
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Automaton AI
    Gründungsjahr
    2019
    Hauptsitz
    Pune, IN
    Twitter
    @automatonai
    13 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    48 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Automaton AI ist ein Softwareunternehmen, das Plattformen für Computer Vision- und ML-Wissenschaftler bereitstellt, um ihre Datensätze schnell zu kuratieren und zu experimentieren, um leistungsfähiger

Benutzer
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Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 50% Unternehmen
  • 36% Kleinunternehmen
Automaton AI Vor- und Nachteile
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Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Automatisierung
1
Kundendienst
1
Benutzerfreundlichkeit
1
Einfache Integrationen
1
Effizienz
1
Contra
Kosten
1
Automaton AI Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.1
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.5
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Automaton AI
Gründungsjahr
2019
Hauptsitz
Pune, IN
Twitter
@automatonai
13 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
48 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(4)3.9 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    ONTAP AI: Basierend auf einer verifizierten Architektur, die NVIDIA DGX-1-Supercomputer, NetApp AFF-Speicher und Cisco-Netzwerke kombiniert, beschleunigt Ihre KI/DL-Umgebungen.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Unternehmen
    • 25% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • NetApp AIPod Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.2
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.3
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    NetApp
    Gründungsjahr
    1992
    Hauptsitz
    Sunnyvale, California
    Twitter
    @NetApp
    119,705 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    12,694 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NASDAQ
Produktbeschreibung
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ONTAP AI: Basierend auf einer verifizierten Architektur, die NVIDIA DGX-1-Supercomputer, NetApp AFF-Speicher und Cisco-Netzwerke kombiniert, beschleunigt Ihre KI/DL-Umgebungen.

Benutzer
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Branchen
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Marktsegment
  • 50% Unternehmen
  • 25% Unternehmen mittlerer Größe
NetApp AIPod Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.2
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.3
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
NetApp
Gründungsjahr
1992
Hauptsitz
Sunnyvale, California
Twitter
@NetApp
119,705 Twitter-Follower
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www.linkedin.com
12,694 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
NASDAQ
(6)3.8 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    SHARK ist eine schnelle, modulare, funktionsreiche Open-Source-C++-Bibliothek für maschinelles Lernen, die Methoden für lineare und nichtlineare Optimierung, kernelbasierte Lernalgorithmen, neuronale

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 67% Kleinunternehmen
    • 17% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • SHARK Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    6.0
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    SHARK
    Hauptsitz
    Kharkiv
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    12,786 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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SHARK ist eine schnelle, modulare, funktionsreiche Open-Source-C++-Bibliothek für maschinelles Lernen, die Methoden für lineare und nichtlineare Optimierung, kernelbasierte Lernalgorithmen, neuronale

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 67% Kleinunternehmen
  • 17% Unternehmen
SHARK Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
6.0
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
SHARK
Hauptsitz
Kharkiv
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
12,786 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(3)4.2 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Jetware ist ein Automatisierungstool zur Konfiguration und Verwaltung von Serveranwendungen, wie Datenbanken, Webserver, Anwendungsserver, beliebte Webanwendungen wie Wordpress, Drupal, Redmine und Co

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 67% Kleinunternehmen
    • 33% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Caffe Python Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    7.8
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.3
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Jetware
    Gründungsjahr
    2017
    Hauptsitz
    Roma, IT
    Twitter
    @jetware_io
    25 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Jetware ist ein Automatisierungstool zur Konfiguration und Verwaltung von Serveranwendungen, wie Datenbanken, Webserver, Anwendungsserver, beliebte Webanwendungen wie Wordpress, Drupal, Redmine und Co

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 67% Kleinunternehmen
  • 33% Unternehmen mittlerer Größe
Caffe Python Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
7.8
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.3
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Jetware
Gründungsjahr
2017
Hauptsitz
Roma, IT
Twitter
@jetware_io
25 Twitter-Follower
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www.linkedin.com
2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(5)4.5 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Fido ist eine leichtgewichtige, quelloffene und hochmodulare C++-Bibliothek für maschinelles Lernen, die auf eingebettete Elektronik und Robotik abzielt. Sie umfasst Implementierungen von trainierbare

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 40% Unternehmen
    • 20% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Fido Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Zuverlässigkeit
    1
    Contra
    Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Fido Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    10.0
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    10.0
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Hauptsitz
    N/A
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Fido ist eine leichtgewichtige, quelloffene und hochmodulare C++-Bibliothek für maschinelles Lernen, die auf eingebettete Elektronik und Robotik abzielt. Sie umfasst Implementierungen von trainierbare

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 40% Unternehmen
  • 20% Unternehmen mittlerer Größe
Fido Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Zuverlässigkeit
1
Contra
Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
Fido Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
10.0
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
10.0
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Hauptsitz
N/A
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(13)4.4 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    MLKit ist ein maschinelles Lern-Framework, das in Swift geschrieben ist und maschinelle Lernalgorithmen bietet, die sich mit dem Thema Regression befassen, um Entwicklern ein Toolkit zur Verfügung zu

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 46% Kleinunternehmen
    • 31% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • MLKit Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    3
    Integrationen
    3
    Modellvielfalt
    3
    Dokumentation
    1
    Merkmale
    1
    Contra
    Teuer
    1
    Ungenauigkeit
    1
    Begrenzte Kapazität
    1
    Begrenzte Vielfalt
    1
    Eingeschränkte Funktionen
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • MLKit Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    9.2
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    MLKit
    Hauptsitz
    N/A
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

MLKit ist ein maschinelles Lern-Framework, das in Swift geschrieben ist und maschinelle Lernalgorithmen bietet, die sich mit dem Thema Regression befassen, um Entwicklern ein Toolkit zur Verfügung zu

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 46% Kleinunternehmen
  • 31% Unternehmen mittlerer Größe
MLKit Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
3
Integrationen
3
Modellvielfalt
3
Dokumentation
1
Merkmale
1
Contra
Teuer
1
Ungenauigkeit
1
Begrenzte Kapazität
1
Begrenzte Vielfalt
1
Eingeschränkte Funktionen
1
MLKit Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
9.2
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
MLKit
Hauptsitz
N/A
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(2)4.3 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    BrainCore ist ein neuronales Netzwerk-Framework, das in Swift geschrieben ist und Metal verwendet, was es schnell macht.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Unternehmen
    • 50% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • BrainCore Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    6.7
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    10.0
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    BrainCore
    Hauptsitz
    Hilton Head Island, SC
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

BrainCore ist ein neuronales Netzwerk-Framework, das in Swift geschrieben ist und Metal verwendet, was es schnell macht.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 50% Unternehmen
  • 50% Unternehmen mittlerer Größe
BrainCore Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
6.7
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
10.0
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
BrainCore
Hauptsitz
Hilton Head Island, SC
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(2)4.5 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Neurolab ist eine einfache und leistungsstarke Neural Network Library für Python, die auf neuronalen Netzwerken basierende Netzwerke, Trainingsalgorithmen und ein flexibles Framework zur Erstellung un

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 150% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Neurolab Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Neurolab
    Hauptsitz
    Asheville, NC
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
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Neurolab ist eine einfache und leistungsstarke Neural Network Library für Python, die auf neuronalen Netzwerken basierende Netzwerke, Trainingsalgorithmen und ein flexibles Framework zur Erstellung un

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
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Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 150% Kleinunternehmen
Neurolab Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
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Verkäufer
Neurolab
Hauptsitz
Asheville, NC
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  • Produktbeschreibung
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    ONNX ist ein offenes Format, das entwickelt wurde, um maschinelle Lernmodelle darzustellen. ONNX definiert eine gemeinsame Menge von Operatoren - die Bausteine von maschinellen Lern- und tiefen Lernmo

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Unternehmen
    • 50% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Open Neural Network Exchange (ONNX) Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    7.5
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    6.7
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    2015
    Hauptsitz
    San Francisco, CA
    Twitter
    @hyperledger
    226 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
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ONNX ist ein offenes Format, das entwickelt wurde, um maschinelle Lernmodelle darzustellen. ONNX definiert eine gemeinsame Menge von Operatoren - die Bausteine von maschinellen Lern- und tiefen Lernmo

Benutzer
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Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 50% Unternehmen
  • 50% Unternehmen mittlerer Größe
Open Neural Network Exchange (ONNX) Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
7.5
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
6.7
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
2015
Hauptsitz
San Francisco, CA
Twitter
@hyperledger
226 Twitter-Follower
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95 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(2)3.3 von 5
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  • Übersicht
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  • Produktbeschreibung
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    RustNN ist eine Feedforward-Neuronale-Netzwerk-Bibliothek, die vollständig verbundene mehrschichtige künstliche neuronale Netzwerke erzeugt, die über Rückpropagation trainiert werden.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Unternehmen mittlerer Größe
    • 50% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • RustNN Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    5.8
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    6.7
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    RustNN
    Hauptsitz
    N/A
    LinkedIn®-Seite
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    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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RustNN ist eine Feedforward-Neuronale-Netzwerk-Bibliothek, die vollständig verbundene mehrschichtige künstliche neuronale Netzwerke erzeugt, die über Rückpropagation trainiert werden.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
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Marktsegment
  • 50% Unternehmen mittlerer Größe
  • 50% Kleinunternehmen
RustNN Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
5.8
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
6.7
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
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Verkäufer
RustNN
Hauptsitz
N/A
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(3)4.3 von 5
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    SwiftLearner ist eine Scala-Maschinenlern-Bibliothek, die einfacher zu verstehen ist als die optimierten Bibliotheken und einfacher anzupassen, da sie einfache Java-Typen verwendet und wenige oder kei

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 67% Unternehmen mittlerer Größe
    • 33% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • SwiftLearner Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    7.5
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.3
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    SwiftLearner
    Hauptsitz
    N/A
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SwiftLearner ist eine Scala-Maschinenlern-Bibliothek, die einfacher zu verstehen ist als die optimierten Bibliotheken und einfacher anzupassen, da sie einfache Java-Typen verwendet und wenige oder kei

Benutzer
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Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 67% Unternehmen mittlerer Größe
  • 33% Unternehmen
SwiftLearner Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
7.5
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.3
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
SwiftLearner
Hauptsitz
N/A
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1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(2)3.8 von 5
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  • Übersicht
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  • Produktbeschreibung
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    AForge.MachineLearning ist ein Namensraum, der Schnittstellen und Klassen für verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens enthält.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Unternehmen
    • 50% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • AForge.NET Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Kosteneffizienz
    1
    Anpassungsoptionen
    1
    Benutzerfreundlichkeit
    1
    Maschinelles Lernen
    1
    Modellvielfalt
    1
    Contra
    Mangel an Ressourcen
    1
    Eingeschränkte Funktionen
    1
    Eingeschränkte Funktionalität
    1
    Schlechter Kundensupport
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • AForge.NET Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    6.7
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    7.5
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Accord.NET
    LinkedIn®-Seite
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    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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AForge.MachineLearning ist ein Namensraum, der Schnittstellen und Klassen für verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens enthält.

Benutzer
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  • 50% Unternehmen
  • 50% Unternehmen mittlerer Größe
AForge.NET Vor- und Nachteile
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Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Kosteneffizienz
1
Anpassungsoptionen
1
Benutzerfreundlichkeit
1
Maschinelles Lernen
1
Modellvielfalt
1
Contra
Mangel an Ressourcen
1
Eingeschränkte Funktionen
1
Eingeschränkte Funktionalität
1
Schlechter Kundensupport
1
AForge.NET Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
6.7
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
7.5
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Accord.NET
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1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(1)5.0 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
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    Revolutionierung der künstlichen Intelligenz am Rand

    Benutzer
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    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • BrainChip Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.3
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    BrainChip
    Gründungsjahr
    2013
    Hauptsitz
    Laguna Hills, US
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    66 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    ASX: BRN
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Revolutionierung der künstlichen Intelligenz am Rand

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Unternehmen
BrainChip Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.3
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
BrainChip
Gründungsjahr
2013
Hauptsitz
Laguna Hills, US
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
66 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
ASX: BRN
(1)5.0 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Nano Dimension (Nasdaq: NNDM) ist ein Anbieter von intelligenten Maschinen für die Herstellung von additiv gefertigten Elektroniken (AME). Hochpräzise aktive elektronische und elektromechanische Baugr

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Unternehmen
    • 100% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • DeepCube Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    5.0
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    6.7
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    DeepCube
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Nano Dimension (Nasdaq: NNDM) ist ein Anbieter von intelligenten Maschinen für die Herstellung von additiv gefertigten Elektroniken (AME). Hochpräzise aktive elektronische und elektromechanische Baugr

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Unternehmen
  • 100% Kleinunternehmen
DeepCube Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
5.0
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
6.7
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
DeepCube
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Deep Java Library (DJL) Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.3
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    2006
    Hauptsitz
    Seattle, WA
    Twitter
    @awscloud
    2,229,471 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    146,764 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NASDAQ: AMZN
Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Unternehmen
Deep Java Library (DJL) Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.3
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
2006
Hauptsitz
Seattle, WA
Twitter
@awscloud
2,229,471 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
146,764 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
NASDAQ: AMZN
(1)4.0 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Exafunction optimiert Ihre Deep-Learning-Inferenz-Workloads und bietet bis zu eine 10-fache Verbesserung der Ressourcennutzung und Kosten. Konzentrieren Sie sich auf den Aufbau Ihrer Deep-Learning-Anw

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Exafunction Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    6.7
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    10.0
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Exafunction
    Gründungsjahr
    2021
    Hauptsitz
    Mountain View, US
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Exafunction optimiert Ihre Deep-Learning-Inferenz-Workloads und bietet bis zu eine 10-fache Verbesserung der Ressourcennutzung und Kosten. Konzentrieren Sie sich auf den Aufbau Ihrer Deep-Learning-Anw

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
Exafunction Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
6.7
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
10.0
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Exafunction
Gründungsjahr
2021
Hauptsitz
Mountain View, US
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Horovod ist ein verteiltes Deep-Learning-Trainings-Framework für TensorFlow, Keras, PyTorch und Apache MXNet. Horovod wurde ursprünglich von Uber entwickelt, um verteiltes Deep Learning schnell und ei

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Horovod Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    5.0
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    5.0
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    2015
    Hauptsitz
    San Francisco, CA
    Twitter
    @hyperledger
    226 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    95 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Horovod ist ein verteiltes Deep-Learning-Trainings-Framework für TensorFlow, Keras, PyTorch und Apache MXNet. Horovod wurde ursprünglich von Uber entwickelt, um verteiltes Deep Learning schnell und ei

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
Horovod Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
5.0
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
5.0
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
2015
Hauptsitz
San Francisco, CA
Twitter
@hyperledger
226 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
95 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(1)3.5 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    MindsDB ist eine KI-Datenlösung, die es Menschen, KI, Agenten und Anwendungen ermöglicht, Daten in natürlicher Sprache und SQL abzufragen und hochpräzise Antworten über unterschiedliche Datenquellen u

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • MindsDB Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Codierung Leichtigkeit
    1
    Benutzerfreundlichkeit
    1
    Maschinelles Lernen
    1
    Mächtig
    1
    Prädiktive Modellierung
    1
    Contra
    Lernkurve
    1
    Begrenzte Anpassung
    1
    Erforderliches Wissen
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • MindsDB Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    5.0
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    MindsDB
    Gründungsjahr
    2017
    Hauptsitz
    San Francisco, California
    Twitter
    @MindsDB
    79,232 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

MindsDB ist eine KI-Datenlösung, die es Menschen, KI, Agenten und Anwendungen ermöglicht, Daten in natürlicher Sprache und SQL abzufragen und hochpräzise Antworten über unterschiedliche Datenquellen u

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Unternehmen mittlerer Größe
MindsDB Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Codierung Leichtigkeit
1
Benutzerfreundlichkeit
1
Maschinelles Lernen
1
Mächtig
1
Prädiktive Modellierung
1
Contra
Lernkurve
1
Begrenzte Anpassung
1
Erforderliches Wissen
1
MindsDB Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
5.0
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
MindsDB
Gründungsjahr
2017
Hauptsitz
San Francisco, California
Twitter
@MindsDB
79,232 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
(1)5.0 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Zebra von Mipsology ist die ideale Deep-Learning-Rechenmaschine für neuronale Netzwerk-Inferenz. Zebra ersetzt oder ergänzt nahtlos CPUs/GPUs und ermöglicht es jedem neuronalen Netzwerk, schneller zu

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Mipsology Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    10.0
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    8.3
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    AMD
    Gründungsjahr
    1969
    Hauptsitz
    Santa Clara, California
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    36,723 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NASDAQ: AMD
Produktbeschreibung
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Zebra von Mipsology ist die ideale Deep-Learning-Rechenmaschine für neuronale Netzwerk-Inferenz. Zebra ersetzt oder ergänzt nahtlos CPUs/GPUs und ermöglicht es jedem neuronalen Netzwerk, schneller zu

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
Mipsology Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
10.0
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
8.3
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
AMD
Gründungsjahr
1969
Hauptsitz
Santa Clara, California
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
36,723 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
NASDAQ: AMD
(1)3.0 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    OmniML ist ein Unternehmen für künstliche Intelligenz (KI), das darauf abzielt, KI mühelos überall zu ermöglichen.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • OmniML Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    6.7
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    6.7
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    OmniML
    Hauptsitz
    San Jose, US
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

OmniML ist ein Unternehmen für künstliche Intelligenz (KI), das darauf abzielt, KI mühelos überall zu ermöglichen.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
OmniML Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
6.7
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
6.7
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
OmniML
Hauptsitz
San Jose, US
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Einfache und blitzschnelle Beschaffung, Steuerung und Kontrolle für KI-Computing.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Strong Compute Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Strong Compute
    Hauptsitz
    Sydney, AU
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Einfache und blitzschnelle Beschaffung, Steuerung und Kontrolle für KI-Computing.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
Strong Compute Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäufer
Strong Compute
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Sydney, AU
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    Anwendungen mit vollhomomorpher Verschlüsselung (FHE) entwickeln. Zama ist ein Open-Source-Kryptographieunternehmen, das hochmoderne FHE-Lösungen für Blockchain und KI entwickelt.

    Benutzer
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    Einfache Bedienung
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    Qualität der Unterstützung
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    Zama
    Gründungsjahr
    2020
    Hauptsitz
    Paris, FR
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    158 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Anwendungen mit vollhomomorpher Verschlüsselung (FHE) entwickeln. Zama ist ein Open-Source-Kryptographieunternehmen, das hochmoderne FHE-Lösungen für Blockchain und KI entwickelt.

Benutzer
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Zama Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
5.0
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
5.0
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
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Verkäufer
Zama
Gründungsjahr
2020
Hauptsitz
Paris, FR
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    Accord.NET Framework ist ein .NET-Maschinenlern-Framework, kombiniert mit Audio- und Bildverarbeitungslibraries, vollständig in C# geschrieben, es ist ein Framework zum Erstellen von produktionsreifen

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    Branchen
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Accord.NET Framework ist ein .NET-Maschinenlern-Framework, kombiniert mit Audio- und Bildverarbeitungslibraries, vollständig in C# geschrieben, es ist ein Framework zum Erstellen von produktionsreifen

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  • 100% Kleinunternehmen
Accord.NET Framework Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Accord.NET
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    Apache SINGA ist ein Apache Top Level Projekt, das sich auf das verteilte Training von Deep-Learning- und Machine-Learning-Modellen konzentriert.

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    Verkäufer
    Apache
    Gründungsjahr
    1999
    Hauptsitz
    Houston, US
    LinkedIn®-Seite
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    2,326 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Apache SINGA ist ein Apache Top Level Projekt, das sich auf das verteilte Training von Deep-Learning- und Machine-Learning-Modellen konzentriert.

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Apache
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1999
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Houston, US
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    BigDL erleichtert es Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren, End-to-End verteilte KI-Anwendungen zu erstellen.

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    Gründungsjahr
    1968
    Hauptsitz
    Santa Clara, CA
    Twitter
    @intel
    4,774,024 Twitter-Follower
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    115,768 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NASDAQ:INTC
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BigDL erleichtert es Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren, End-to-End verteilte KI-Anwendungen zu erstellen.

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Gründungsjahr
1968
Hauptsitz
Santa Clara, CA
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    Cebra ist eine lernbare latente Einbettung für die gemeinsame Verhaltens- und neuronale Analyse und bietet wertvolle Einblicke für die Forschung.

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    Cebra
    Gründungsjahr
    2014
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Cebra ist eine lernbare latente Einbettung für die gemeinsame Verhaltens- und neuronale Analyse und bietet wertvolle Einblicke für die Forschung.

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Verkäufer
Cebra
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2014
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    Deeplearning4j ist eine Suite von Tools für das Ausführen von Deep Learning auf der JVM. Es ist das einzige Framework, das es ermöglicht, Modelle aus Java zu trainieren, während es mit dem Python-Ökos

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Deeplearning4j Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäufer
Konduit
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    fastai ist eine Deep-Learning-Bibliothek, die Praktikern hochrangige Komponenten bietet, die schnell und einfach erstklassige Ergebnisse in standardmäßigen Deep-Learning-Bereichen liefern können, und

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  • fastai Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
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    Verkäufer
    fast.ai
    Gründungsjahr
    2018
    Hauptsitz
    San Francisco, US
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
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Marktsegment
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fastai Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäuferdetails
Verkäufer
fast.ai
Gründungsjahr
2018
Hauptsitz
San Francisco, US
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    Marian ist ein effizientes, kostenloses Neural Machine Translation-Framework, das in reinem C++ mit minimalen Abhängigkeiten geschrieben ist. Es wird hauptsächlich vom Microsoft Translator-Team entwic

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  • MARIANNMT Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Microsoft
    Gründungsjahr
    1975
    Hauptsitz
    Redmond, Washington
    Twitter
    @microsoft
    14,002,464 Twitter-Follower
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    www.linkedin.com
    234,872 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    MSFT
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MARIANNMT Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäufer
Microsoft
Gründungsjahr
1975
Hauptsitz
Redmond, Washington
Twitter
@microsoft
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234,872 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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MSFT
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  • Produktbeschreibung
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    Neuraxle ist eine Machine Learning (ML) Bibliothek zum Erstellen sauberer Machine Learning Pipelines mit den richtigen Abstraktionen. Kompatibel mit Deep-Learning-Frameworks und der scikit-learn API,

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    Neuraxio
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    N/A
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Neuraxle ist eine Machine Learning (ML) Bibliothek zum Erstellen sauberer Machine Learning Pipelines mit den richtigen Abstraktionen. Kompatibel mit Deep-Learning-Frameworks und der scikit-learn API,

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Neuraxle Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäufer
Neuraxio
Hauptsitz
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    OpenNMT konzentrierte sich zunächst auf Standard-Sequenz-zu-Sequenz-Modelle, die auf maschinelle Übersetzung angewendet werden, es wurde erweitert, um viele zusätzliche Modelle und Funktionen zu unter

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    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • OpenNMT Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
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    Verkäufer
    OpenNMT
    Hauptsitz
    N/A
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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OpenNMT konzentrierte sich zunächst auf Standard-Sequenz-zu-Sequenz-Modelle, die auf maschinelle Übersetzung angewendet werden, es wurde erweitert, um viele zusätzliche Modelle und Funktionen zu unter

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Branchen
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Verkäufer
OpenNMT
Hauptsitz
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Eine Open-Source-Deep-Learning-Plattform mit einer einfachen API, der von den weltweit führenden KI-Teams vertraut wird.

    Benutzer
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    • 100% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • PaddlePaddle Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    10.0
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Twitter
    @PaddleHQ
    16,881 Twitter-Follower
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    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Eine Open-Source-Deep-Learning-Plattform mit einer einfachen API, der von den weltweit führenden KI-Teams vertraut wird.

Benutzer
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Branchen
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Marktsegment
  • 100% Unternehmen
PaddlePaddle Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
10.0
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Twitter
@PaddleHQ
16,881 Twitter-Follower
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1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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    PyCaret ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen mit geringem Code-Aufwand in Python, die Workflows für maschinelles Lernen automatisiert.

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    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
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    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • PyCaret Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    PyCaret
    Gründungsjahr
    2020
    Hauptsitz
    Torento, CANADA
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    www.linkedin.com
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PyCaret ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen mit geringem Code-Aufwand in Python, die Workflows für maschinelles Lernen automatisiert.

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Verkäufer
PyCaret
Gründungsjahr
2020
Hauptsitz
Torento, CANADA
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www.linkedin.com
4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(4)3.1 von 5
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    Erweitern/Einklappen Übersicht
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    Theano ist eine Python-Bibliothek, die es dem Benutzer ermöglicht, mathematische Ausdrücke, die mehrdimensionale Arrays beinhalten, effizient zu definieren, zu optimieren und zu evaluieren.

    Benutzer
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    Marktsegment
    • 50% Unternehmen
    • 50% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Theano Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    4.2
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.1
    5.0
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Theano
    Hauptsitz
    Montreal, Quebec
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Theano ist eine Python-Bibliothek, die es dem Benutzer ermöglicht, mathematische Ausdrücke, die mehrdimensionale Arrays beinhalten, effizient zu definieren, zu optimieren und zu evaluieren.

Benutzer
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Branchen
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Marktsegment
  • 50% Unternehmen
  • 50% Unternehmen mittlerer Größe
Theano Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
4.2
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.1
5.0
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
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Verkäufer
Theano
Hauptsitz
Montreal, Quebec
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Verwandeln Sie Ihre CCTV-Archive in eine Fingerabdruck-Datenbank. Identifizieren Sie Personen in Menschenmengen anhand ihrer einzigartigen grobmotorischen Koordination, ohne Gesichtserkennung zu verwe

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    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    Keine Informationen verfügbar
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Walking Recognition Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Keine Informationen verfügbar
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    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Cursor Insight
    Gründungsjahr
    2013
    Hauptsitz
    London, United Kingdom
    Twitter
    @cursorinsight
    1,497 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    24 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Verwandeln Sie Ihre CCTV-Archive in eine Fingerabdruck-Datenbank. Identifizieren Sie Personen in Menschenmengen anhand ihrer einzigartigen grobmotorischen Koordination, ohne Gesichtserkennung zu verwe

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Branchen
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Marktsegment
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Walking Recognition Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
Verkäuferdetails
Verkäufer
Cursor Insight
Gründungsjahr
2013
Hauptsitz
London, United Kingdom
Twitter
@cursorinsight
1,497 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
24 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®