Найти в Дзене
11 подписчиков

18 лучших программ для нейросетей, способных решить большинство задач.


1. Chainer — подходит для создания графов динамических вычислений.
2. SuperLearner — вариант для методологий ансамблевого обучения.
3. NVIDIA Deep Learning AMI — решение для ускорения графического процессора, интегрированного в AWS.
4. Swift AI — решение для бизнес-аналитики на основе данных.
5. NVIDIA DIGITS — решение для интерактивной визуализации глубокого обучения.
6. Keras — вариант для модульности и быстрого экспериментирования.
7. Neuton AutoML — решение для автоматизированного построения и выбора моделей.
8. Caffe — вариант для модульности в средах глубокого обучения.
9. Synaptic.js — подходит для нейросетей в средах JavaScript.
10. Microsoft Cognitive Toolkit — вариант для масштабируемых инструментов глубокого обучения от Microsoft.
11. Google Cloud Deep Learning Containers — подходят для интегрированных в Google Cloud приложений глубокого обучения.
12. Merlin — хорош для исследования синтеза речи.
13. Clarifai — подходит для задач визуального распознавания и обучения искусственному интеллекту.
14. PyTorch — хорош для динамической обработки вычислительных графов.
15. TFLearn — подходит для быстрого построения моделей TensorFlow.
16. DeepPy — хорош для нейросетей с питонической простотой.
17. Bitnami Pytorch — подходит для развертывания PyTorch в Kubernetes.
18. ConvNetJS — подходит для глубокого обучения в веб-браузерах.

Преимущества использования качественного программного обеспечения для нейросетей:

· Эффективность: программное обеспечение высшего уровня ускоряет процесс проектирования, обучения и развертывания моделей нейросетей.
· Настраиваемость: они предлагают гибкую архитектуру, позволяющую пользователям создавать модели, адаптированные к конкретным требованиям.
· Масштабируемость: По мере роста ваших данных эти инструменты могут использовать современное оборудование, обеспечивая более быстрое и эффективное обучение моделей.
· Комплексные библиотеки: пользователи получают доступ к обширным библиотекам, охватывающим различные функции, архитектуры и предварительно обученные модели, что упрощает процесс разработки.
Функции совместной работы: Многие из этих инструментов способствуют сотрудничеству, позволяя командам слаженно работать над моделями и данными.

Чтобы расти как профессионал, нужно быть в курсе технологических тенденций и следить за новостями в ИТ. Подписывайтесь на телеграм-канал Технологии для карьеры, где мы публикуем авторский контент и делимся интересными новостями из мира IT.
18 лучших программ для нейросетей, способных решить большинство задач. 1. Chainer — подходит для создания графов динамических вычислений. 2.
2 минуты