Software
Nós compilamos uma lista de 6 alternativas gratuitas e pagas para o The Microsoft Cognitive Toolkit. Os principais concorrentes incluem: Cloud AutoML, Training Mule. Além disso, os usuários também fazem comparações entre The Microsoft Cognitive Toolkit e CatBoost, mlpack, TensorFlow. Além disso, você pode conferir outras opções semelhantes aqui: Ferramentas de desenvolvimento.
Nós compilamos uma lista de 6 alternativas gratuitas e pagas para o The Microsoft Cognitive Toolkit. Os principais concorrentes incluem: Cloud AutoML, Training Mule. Além disso, os usuários também fazem comparações entre The Microsoft Cognitive Toolkit e CatBoost, mlpack, TensorFlow. Além disso, você pode conferir outras opções semelhantes aqui: Ferramentas de desenvolvimento.
O Training Mule permite que você ou sua equipe rotule facilmente as imagens, fornecendo os conjuntos de dados que ...
O CatBoost é um gradiente de código aberto que aumenta a biblioteca de árvores de decisão com recursos categóricos ...
mlpack is a C++ machine learning library with emphasis on scalability, speed, and ease-of-use.
O TensorFlow é uma biblioteca de software de código aberto para aprendizado de máquina em vários tipos ...
O Microsoft Cognitive Toolkit - CNTK - é um kit de ferramentas de aprendizado profundo unificado da Microsoft Research.
O Microsoft Cognitive Toolkit - CNTK - é um kit de ferramentas de aprendizado profundo unificado da Microsoft Research.
Linux
Windows
O Microsoft Cognitive Toolkit - anteriormente conhecido como CNTK - permite que você aproveite a inteligência em conjuntos de dados massivos por meio de aprendizado profundo, fornecendo escala, velocidade e precisão sem compromissos com qualidade de nível comercial e compatibilidade com as linguagens de programação e algoritmos que você já usa.
Ele pode ser incluído como uma biblioteca em seus programas Python ou C ++, ou usado como uma ferramenta de aprendizado de máquina independente por meio de sua própria linguagem de descrição de modelo (BrainScript).
O CNTK suporta sistemas operacionais Linux ou Windows de 64 bits. Para instalar, você pode escolher pacotes binários pré-compilados ou compilar o Toolkit a partir da fonte fornecida no Github.
Componentes internos altamente otimizados
Os componentes podem manipular dados densos ou esparsos multidimensionais de Python, C ++ ou BrainScript
FFN, CNN, RNN / LSTM, normalização de lotes, sequência a sequência com atenção e muito mais
Aprendizado por reforço, redes adversárias generativas, aprendizado supervisionado e não supervisionado
Capacidade de adicionar novos componentes principais definidos pelo usuário na GPU do Python
Ajuste automático de hiperparâmetro
Leitores integrados otimizados para conjuntos de dados massivos
Uso eficiente de recursos
Paralelismo com precisão em várias GPUs / máquinas via SGD de 1 bit e Momento de Bloqueio
Compartilhamento de memória e outros métodos internos para ajustar até os maiores modelos na memória da GPU
Expresse facilmente suas próprias redes
APIs completas para definir redes, alunos, leitores, treinamento e avaliação de Python, C ++ e BrainScript
Avalie modelos com Python, C ++, C # e BrainScript
Interoperação com NumPy
APIs de alto e baixo nível disponíveis para facilidade de uso e flexibilidade
Inferência automática de forma com base nos seus dados
Loops RNN simbólicos totalmente otimizados (não é necessário desenrolar)
Treinamento e hospedagem com o Azure
Aproveita os recursos de alta velocidade quando usado com a GPU do Azure e as redes do Azure
Hospede modelos treinados facilmente no Azure e adicione treinamento em tempo real, se desejado
Artificial intelligence
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