Top 10 Deep Java Library (DJL) Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Deep Java Library (DJL) kürzlich von der G2-Community überprüft

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#1

Keras
Von Keras
(64)4.6 von 5
Keras ist eine Bibliothek für neuronale Netzwerke, geschrieben in Python und in der Lage, entweder auf TensorFlow oder Theano zu laufen.
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#2

H2O
Von H2O.ai
(24)4.5 von 5
H2O ist ein Werkzeug, das es jedem ermöglicht, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen einfach anzuwenden, um die heutigen herausforderndsten Geschäftsprobleme zu lösen. Es kombiniert die Kraft hochentwickelter Algorithmen, die Freiheit von Open Source und die Kapazität einer wirklich skalierbaren In-Memory-Verarbeitung für Big Data auf einem oder mehreren Knoten.
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#3

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Von NVIDIA
(23)4.5 von 5
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) tiefes Lernen für Datenwissenschaft und Forschung, um schnell tiefe neuronale Netzwerke (DNN) für Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsaufgaben zu entwerfen, unter Verwendung der Visualisierung des Netzwerkverhaltens in Echtzeit.
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#4

Google Cloud Deep Learning Containers
Von Google
(23)4.5 von 5
Vorkonfigurierte und optimierte Container für Deep-Learning-Umgebungen.
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#5

Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)
Von Microsoft
(22)4.2 von 5
Microsoft Cognitive Toolkit ist ein Open-Source-Toolkit in kommerzieller Qualität, das Benutzer befähigt, die Intelligenz in riesigen Datensätzen durch Deep Learning zu nutzen, indem es kompromisslose Skalierung, Geschwindigkeit und Genauigkeit mit kommerzieller Qualität und Kompatibilität mit den bereits verwendeten Programmiersprachen und Algorithmen bietet.
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#6

AIToolbox
Von AIToolbox
(22)4.5 von 5
AIToolbox ist eine Sammlung von KI-Modulen, die in Swift geschrieben sind: Graphen/Bäume, Lineare Regression, Support-Vektor-Maschinen, Neuronale Netze, PCA, KMeans, Genetische Algorithmen, MDP, Mischung von Gaussians, Logistische Regression.
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#7

PyTorch
Von Jetware
(21)4.6 von 5
Wählen Sie Ihren Weg: Installieren Sie PyTorch lokal oder starten Sie es sofort auf unterstützten Cloud-Plattformen.
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#8

TFLearn
Von TFLearn
(20)4.0 von 5
TFlearn ist eine modulare und transparente Deep-Learning-Bibliothek, die auf TensorFlow aufbaut und eine höherstufige API für TensorFlow bereitstellt, um Experimente zu erleichtern und zu beschleunigen, während sie vollständig transparent und kompatibel bleibt.
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#9

Neuton AutoML
Von Bell Integrator
(17)4.5 von 5
Neuton, eine AutoML-Plattform, ermöglicht es erfahrenen Nutzern und solchen ohne jegliche Erfahrung im maschinellen Lernen, kompakte KI-Modelle mit nur wenigen Klicks und ohne Programmierung zu erstellen. Neuton basiert auf einem proprietären neuronalen Netzwerk-Framework, das von unserem Wissenschaftlerteam erfunden und patentiert wurde und weitaus effektiver ist als jedes andere Framework, nicht-neuronale Algorithmus auf dem Markt. Die resultierenden Modelle sind selbstwachsend, viel kompakter, schneller und erfordern weniger Trainingsdaten im Vergleich zu denen anderer Lösungen.
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#10

Caffe
Von Caffe
(16)4.0 von 5
Caffe ist ein Deep-Learning-Framework, das mit Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität im Hinterkopf entwickelt wurde.
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