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TensorFlow Funktionen
Welche Funktionen hat TensorFlow?
Modellentwicklung
- Unterstützte Sprachen
- Drag-and-Drop
- Vorgefertigte Algorithmen
- Modell-Training
- Vorgefertigte Algorithmen
- Modell-Training
Machine-/Deep-Learning-Dienste
- Maschinelles Sehen
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Generierung natürlicher Sprache
- Künstliche neuronale Netze
Einsatz
- Managed Service
- Anwendung
- Skalierbarkeit
system
- Datenerfassung und -aufbereitung
- Unterstützte Sprachen
Top-bewertete TensorFlow Alternativen
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TensorFlow Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Modellentwicklung
Unterstützte Sprachen | Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript 92 Rezensenten von TensorFlow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 89% (Basierend auf 92 Bewertungen) | |
Drag-and-Drop | Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben 78 Rezensenten von TensorFlow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 72% (Basierend auf 78 Bewertungen) | |
Vorgefertigte Algorithmen | Wie in 92 TensorFlow Bewertungen berichtet. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | 88% (Basierend auf 92 Bewertungen) | |
Modell-Training | Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle Diese Funktion wurde in 91 TensorFlow Bewertungen erwähnt. | 92% (Basierend auf 91 Bewertungen) | |
Vorgefertigte Algorithmen | Wie in 65 TensorFlow Bewertungen berichtet. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | 91% (Basierend auf 65 Bewertungen) | |
Modell-Training | Wie in 66 TensorFlow Bewertungen berichtet. Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle | 89% (Basierend auf 66 Bewertungen) | |
Feature-Entwicklung | Basierend auf 65 TensorFlow Bewertungen. Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen | 90% (Basierend auf 65 Bewertungen) |
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Maschinelles Sehen | Wie in 89 TensorFlow Bewertungen berichtet. Bietet Bilderkennungsdienste an | 91% (Basierend auf 89 Bewertungen) | |
Verarbeitung natürlicher Sprache | Wie in 85 TensorFlow Bewertungen berichtet. Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an | 90% (Basierend auf 85 Bewertungen) | |
Generierung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an 83 Rezensenten von TensorFlow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 89% (Basierend auf 83 Bewertungen) | |
Künstliche neuronale Netze | Basierend auf 92 TensorFlow Bewertungen. Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer | 94% (Basierend auf 92 Bewertungen) | |
Maschinelles Sehen | Basierend auf 64 TensorFlow Bewertungen. Bietet Bilderkennungsdienste an | 90% (Basierend auf 64 Bewertungen) | |
Verstehen natürlicher Sprache | Wie in 60 TensorFlow Bewertungen berichtet. Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache | 87% (Basierend auf 60 Bewertungen) | |
Generierung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an Diese Funktion wurde in 58 TensorFlow Bewertungen erwähnt. | 88% (Basierend auf 58 Bewertungen) | |
Deep Learning | Bietet Deep-Learning-Funktionen 63 Rezensenten von TensorFlow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 93% (Basierend auf 63 Bewertungen) |
Einsatz
Managed Service | Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur Diese Funktion wurde in 77 TensorFlow Bewertungen erwähnt. | 85% (Basierend auf 77 Bewertungen) | |
Anwendung | Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden Diese Funktion wurde in 85 TensorFlow Bewertungen erwähnt. | 87% (Basierend auf 85 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen Diese Funktion wurde in 85 TensorFlow Bewertungen erwähnt. | 90% (Basierend auf 85 Bewertungen) | |
Managed Service | Basierend auf 57 TensorFlow Bewertungen. Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur | 85% (Basierend auf 57 Bewertungen) | |
Anwendung | Basierend auf 61 TensorFlow Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden | 87% (Basierend auf 61 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Basierend auf 62 TensorFlow Bewertungen. Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen | 88% (Basierend auf 62 Bewertungen) |
system
Datenerfassung und -aufbereitung | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren Diese Funktion wurde in 66 TensorFlow Bewertungen erwähnt. | 86% (Basierend auf 66 Bewertungen) | |
Unterstützte Sprachen | Basierend auf 65 TensorFlow Bewertungen. Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript | 89% (Basierend auf 65 Bewertungen) | |
Drag-and-Drop | Basierend auf 56 TensorFlow Bewertungen. Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben | 80% (Basierend auf 56 Bewertungen) |
Generative KI
KI-Textgenerierung | Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Textzusammenfassung | Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Text-zu-Bild | Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Autonome Aufgabenausführung | Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Mehrstufige Planung | Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Systemübergreifende Integration | Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Adaptives Lernen | Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Natürliche Sprachinteraktion | Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Proaktive Unterstützung | Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Entscheidungsfindung | Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
