Kategorie: Deep Learning - tools - Gutscheine.AI

Caffe

Caffe ist eine freie Deep Learning-Software-Framework, die von dem freien Forschungslabor Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) am University of California, Berkeley entwickelt wurde. Caffe verfügt über eine niedrigschwellige und modulare Oberfl_che, die eine effiziente Prototyping-Umgebung für Deep Learning-Anwendungen bereitstellt. Mit Caffe k_nnen Entwickler bastelnd eine Deep Learning-Infrastruktur erstellen. Caffe kann unter Verwendung der Abstraktionsebene Support-Vector-Maschinen (SVMs), Convolutional Neural Networks (CNNs) und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) verwenden und gleichzeitig mehrere Datens_tze verarbeiten. Caffe ist ein sehr m_chtiges und schnelles Deep Learning-Tool, das für die Verarbeitung gro_er Datens_tze hervorragend geeignet ist. Es verfügt über ein eigenst_ndiges Framework, das eine Vielzahl von h_ufig verwendeten Computervision-Aufgaben abdeckt. Au_erdem k_nnen Entwickler mit Leichtigkeit Deep Learning-Architekturen erstellen, starke Modellleistungen erzielen und selbstlernende Systeme schreiben.

Deep Learning Framework

Apache MXNet

Apache MXNet ist eine leistungsstarke, skalierbare und modulare Open-Source-DL-Bibliothek und ein Match für KI-Stack. Es ist eine einfach zu installierende und leicht zu verwendende Software, die es Entwicklern erm_glicht, leistungsstarke Deep-Learning-Anwendungen zu erstellen. Es hat eine starke Community, die sich der Weiterentwicklung und dem Support von MXNet widmet. In MXNet stehen viele Funktionen zur Verfügung, die eine leistungsstarke Kompatibilit_t bei der Unterstützung von TensorFlow, Caffe2 und anderen Technologien bieten. Mit restriktiven Einschr_nkungen, die zur Skalierbarkeit und Zuverl_ssigkeit des Produkts beitragen, sorgt MXNet für ein erstklassiges Deep Learning Framework. Mit MXNet kannst du Data Science und Machine Learning auf unterschiedlichsten Infrastrukturen ausführen, einschlie_lich GPUs, x86, ARM und PPC. MXNet ist ein gro_artiges Werkzeug für Entwickler, die leistungsstarke, leicht zu verwendende und skalierbare DL-Anwendungen erstellen m_chten.

Deep Learning Framework Open Source

Keras

Keras ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework, das auf der Programmiersprache Python basiert. Es erleichtert die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen, da es die Programmierung von Netzwerken vereinfacht. Keras kann in kürzester Zeit ein vorkonfiguriertes Netzwerk bauen und hat APIs, die es Entwicklern erm_glichen, komplexe Neuronale Netzwerke in ein paar Zeilen Code zu implementieren. Keras-Modelle sind auch dadurch bekannt, dass sie sich schnell entwickeln und trainieren lassen, und sie k_nnen auch auf Computersystemen und Ger_ten mit begrenzten Ressourcen wie dem Raspberry Pi eingesetzt werden. Keras verfügt auch über eine Reihe von vorgefertigten Deep-Learning-Modellen, die problemlos über eine intuitive Benutzeroberfl_che angepasst werden k_nnen, sowie eine Reihe von praktischen Hilfsprogrammen und Tools, die den Entwicklern dabei helfen, ihr Projekt effizienter und schneller zu verwalten.

API Deep Learning

fast.ai

Fast.ai ist ein gemeinnütziges Unternehmen, das sich dem Ziel verschrieben hat, das Lernen von Kunstintelligenz für jedermann zug_nglich und kostengünstig zu machen. Fast.ai hat einen einzigartigen Ansatz, um das maschinelle Lernen lehren, indem sie eine Reihe von Open-Source-Tools, Code-Bibliotheken und Tutorials anbieten. Sie bieten auch Kurse an, in denen Menschen mithilfe dieser Tools lernen k_nnen, wie KI-Modelle mit komplexem Datenmaterial trainiert und produktiv eingesetzt werden k_nnen. Dieser Ansatz macht es Benutzern viel einfacher, KI und maschinelles Lernen zu verstehen und anzuwenden, als es je zuvor m_glich war. Durch die Benutzung der Tools und Techniken von Fast.ai kann jeder das Potenzial der KI für seine eigenen Projekte optimieren.

Gemeinschaft Deep Learning Bildung Forschung und Entwicklung (F&E)

PaddlePaddle

PaddlePaddle ist eine Open-Source Deep Learning Bibliothek, die von Baidu Research entwickelt wurde. Sie ist die erste Deep Learning Bibliothek auf dem Markt, die Forschern und Ingenieuren das Training und das Verst_ndnis von Deep Learning Modellen erm_glicht. PaddlePaddle bietet die aktuelle GPU- und NLP-Unterstützung und erm_glicht den Einsatz von Komplexit_ten zu handhaben, die für Deep-Learning-Frameworks einzigartig sind. Mit PaddlePaddle k_nnen Entwickler Applikationen für Machine Learning erstellen und mehrtechnische Anwendungen besser verstehen. Es wurde mit hoher Skalierbarkeit, _bersichtlichkeit, Effizienz und Produktivit_t entwickelt und erm_glicht Entwicklern ihren Maschinenlerncode zu optimieren. Mit PaddlePaddle k_nnen Entwickler alle Stufen des Machine Learning einbeziehen, von der Datenanalyse bis hin zur Produktionsphase. Es l_sst sich einfach und intuitiv verwenden und ist eine einfache Alternative zu anderen Frameworks wie Tensorflow und Caffe. PaddlePaddle ist ein leistungsstarkes Werkzeug und erm_glicht Entwicklern problemlos Machine Learning mit einem produktiven und skalierbaren Ansatz zu betreiben.

KI-Modelle Deep Learning Machine Learning Open Source