소프트웨어
6개의 무료 및 유료 대안을 The Microsoft Cognitive Toolkit에 대한 목록으로 정리했습니다. 주요 경쟁 업체는 Cloud AutoML, Training Mule입니다. 이 외에도 사용자들은 The Microsoft Cognitive Toolkit와 CatBoost, mlpack, TensorFlow 간에 비교를 하기도 합니다. 또한 여기서 다른 유사한 옵션을 살펴볼 수 있습니다: 개발 도구.
6개의 무료 및 유료 대안을 The Microsoft Cognitive Toolkit에 대한 목록으로 정리했습니다. 주요 경쟁 업체는 Cloud AutoML, Training Mule입니다. 이 외에도 사용자들은 The Microsoft Cognitive Toolkit와 CatBoost, mlpack, TensorFlow 간에 비교를 하기도 합니다. 또한 여기서 다른 유사한 옵션을 살펴볼 수 있습니다: 개발 도구.
Linux
Windows
이전에는 CNTK로 알려진 Microsoft Cognitive Toolkit은 상용 수준의 품질과 이미 사용중인 프로그래밍 언어 및 알고리즘과의 호환성으로 타협하지 않는 확장 성, 속도 및 정확성을 제공함으로써 딥 러닝을 통해 대규모 데이터 세트 내에서 인텔리전스를 활용할 수 있도록합니다.
Python 또는 C ++ 프로그램에 라이브러리로 포함되거나 자체 모델 설명 언어 (BrainScript)를 통해 독립형 기계 학습 도구로 사용될 수 있습니다.
CNTK는 64 비트 Linux 또는 64 비트 Windows 운영 체제를 지원합니다. 설치하려면 사전 컴파일 된 바이너리 패키지를 선택하거나 Github에서 제공하는 소스에서 툴킷을 컴파일하십시오.
고도로 최적화 된 내장 구성 요소
컴포넌트는 Python, C ++ 또는 BrainScript의 다차원 밀도 또는 희소 데이터를 처리 할 수 있습니다
FFN, CNN, RNN / LSTM, 배치 정규화, 시퀀스 및 시퀀스 등
강화 학습, 생식 적대적 네트워크, 감독 및 비지도 학습
Python에서 GPU에 새로운 사용자 정의 핵심 구성 요소를 추가하는 기능
자동 하이퍼 파라미터 튜닝
방대한 데이터 세트에 최적화 된 내장 리더
효율적인 리소스 사용
1 비트 SGD 및 블록 모멘텀을 통해 여러 GPU / 컴퓨터에서 정확한 병렬 처리
GPU 메모리에서 가장 큰 모델에도 적합한 메모리 공유 및 기타 내장 방법
자신의 네트워크를 쉽게 표현
Python, C ++ 및 BrainScript의 네트워크, 학습자, 독자, 교육 및 평가를 정의하기위한 전체 API
Python, C ++, C # 및 BrainScript를 사용하여 모델 평가
NumPy와의 상호 운용
사용 편의성과 유연성을 위해 사용 가능한 고급 및 저급 API
데이터를 기반으로 한 자동 형상 추론
완전 최적화 된 기호 RNN 루프 (롤링 불필요)
Azure를 통한 교육 및 호스팅
Azure GPU 및 Azure 네트워크와 함께 사용할 때 고속 리소스 활용
Azure에서 학습 된 모델을 쉽게 호스팅하고 원하는 경우 실시간 교육을 추가
Artificial intelligence
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