Neuronales-Netzwerk Software im Vergleich

“Neural Network Software“

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Darknet
Darknet ist eine Software für neuronale Netze, mit der du deine eigenen neuronalen Netze erstellen und trainieren kannst. Sie ist in C und CUDA geschrieben und wurde so konzipiert, dass sie effizient und einfach zu bedienen ist. Darknet kann für eine...
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Spell
Spell ist die fortschrittlichste Deep-Learning-Software der Welt. Spell bietet den Nutzern eine benutzerfreundliche Oberfläche, mit der sie ihre Modelle in wenigen Minuten trainieren und einsetzen können. Mit Spell können Nutzer/innen bei einer Vielz...
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Caffe
Caffe ist eine Deep-Learning-Software, mit der Entwickler/innen mühelos anspruchsvolle neuronale Netze und andere Machine-Learning-Modelle erstellen können. Es ist eines der beliebtesten Deep Learning-Frameworks auf dem Markt und wurde bereits in vie...
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LibraryKeras ist eine High-Level-API für neuronale Netze, die in Python geschrieben wurde und auf TensorFlow, CNTK oder Theano laufen kann. Sie wurde mit dem Ziel entwickelt, schnelles Experimentieren zu ermöglichen. Der Schlüssel zu guter Forschung...
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DataRobot
DataRobot ist eine Deep Learning-Software, mit der du schnell und einfach Modelle trainieren und einsetzen kannst. Sie bietet eine durchgängige Lösung, von der Datenaufbereitung über das Modelltraining bis hin zum Einsatz, und ist damit eine der benu...
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Amazon Rekognition
Amazon Rekognition ist eine Deep-Learning-Software, mit der du Objekte, Personen und Szenen in Bildern und Videos identifizieren kannst. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen wie Gesichtserkennung, Objekterkennung, Texterkennung und Szenenanalyse....
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PaddlePaddle ist eine leistungsstarke Deep-Learning-Software, mit der du ganz einfach neuronale Netze trainieren und einsetzen kannst. Sie ist einfach zu bedienen und liefert hervorragende Ergebnisse. Mit PaddlePaddle können Nutzer/innen anspruchsvol...
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Deeplearning4j ist eine leistungsstarke, in Java geschriebene Open-Source-Softwarebibliothek für Deep Learning. Sie bietet eine breite Palette von Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Merkmalsextraktion und mehr. Deeplearning4j ist einfach zu...
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Automation Hero
Wenn du auf der Suche nach einer Software bist, die Deep Learning nutzt, um dein Unternehmen zu automatisieren, dann ist Automation Hero die perfekte Lösung für dich. Diese Software wurde entwickelt, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Produktivität...
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Frequently asked questions

Eine Neuronale Netzwerksoftware ist eine Software, die das Konzept der künstlichen neuronalen Netze nutzt, um Probleme zu lösen. Sie arbeitet mit einem Algorithmus, der nachahmt, wie die Neuronen in unserem Gehirn zusammenarbeiten und aus Erfahrungen lernen. Das Netzwerk besteht aus Knoten, wobei jeder Knoten ein Neuron oder eine Verarbeitungseinheit darstellt. Jeder Verbindung zwischen zwei Knoten ist eine Gewichtung zugeordnet, die bestimmt, wie stark der Ausgabewert die Eingabewerte eines anderen Knotens beeinflusst, wenn sie durch diese Verbindungen (Synapsen) verbunden sind. Wenn du dein Netzwerk trainierst, indem du ihm z. B. einige Datenpunkte zeigst und ihm sagst, wie die richtigen Antworten lauten sollten, werden nach dem Training alle Gewichte so angepasst, dass beim nächsten Mal die Chance größer ist, der richtigen Antwort näher zu kommen als vorher, weil wir jetzt besser wissen, welche Eingaben zu bestimmten Ausgaben führen. Diesen Prozess kann man auch als "Lernen" bezeichnen, da wir unserem Computerprogramm auf der Grundlage früherer Erfahrungen mit ähnlichen Situationen/Datensätzen usw. etwas Neues über seine Umgebung beibringen.

Es gibt viele Arten von Software für neuronale Netze. Einige Beispiele sind die folgenden:

Neuronale Netzwerksoftware wird verwendet, um künstliche Intelligenz zu entwickeln. Sie hilft bei der Entwicklung eines Computerprogramms, das aus Erfahrungen lernen und seine Leistung mit der Zeit verbessern kann. Die Software wurde so konzipiert, dass sie auch von Nicht-Programmierern genutzt werden kann. Sie ist also leicht zu verstehen, auch wenn du keine Programmierkenntnisse hast. Du brauchst auch keine spezielle Hardware - nur einen PC mit Internetanschluss.

Neuronale Netzwerksoftware ist kein perfektes Werkzeug. Sie hat auch einige Nachteile, die im Folgenden aufgelistet sind: Zum Trainieren des Netzwerks sind große Datenmengen erforderlich und das Training dauert seine Zeit. Die Genauigkeit von neuronalen Netzen hängt von der Qualität der Eingabedaten ab, die für das Training verwendet werden. Wenn in den Eingabedaten Fehler oder Rauschen vorhanden sind, wirkt sich das negativ auf die Leistung der NN-Software aus. Wenn du weniger Stichproben hast, als für deine Anwendung erforderlich sind, kann das ein Problem für die Genauigkeit sein, denn mehr Stichproben bedeuten bessere Ergebnisse des NN-Modells, aber wir brauchen trotzdem eine ausreichende Menge, damit unser Modell die verschiedenen Muster und Beziehungen zwischen ihnen richtig lernen kann, ohne während der Lernphase etwas zu verpassen. Versuchen Sie also immer, eine ausreichende Anzahl (mindestens 10-15%) zusätzlicher Stichproben zu verwenden, die über das hinausgehen, was Sie tatsächlich für Ihr Problem benötigen, da sonst die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass Ihr Ergebnis aufgrund einer unzureichenden Stichprobengröße nicht das gewünschte Ergebnis liefert. Ein weiterer Nachteil der Neuronalen Netze ist ihre Geschwindigkeit, d.h. sie benötigen im Vergleich zu anderen Algorithmen des maschinellen Lernens wie SVM, KNN usw. viel mehr Zeit für die Klassifizierung, insbesondere bei großen Datensätzen mit Millionen oder sogar Milliarden von Datensätzen, bei denen jeder Datensatz Folgendes enthält

Jedes Unternehmen, das seine Geschäftsprozesse verbessern und die Effizienz seiner Abläufe steigern will.

Die wichtigsten Kriterien für den Kauf einer Neuronalen Netzwerksoftware sind die folgenden:

Eine Software für neuronale Netze wird mithilfe einer Programmiersprache auf einem Computer implementiert. Die Software kann von jedem Programmierer geschrieben werden, der sich mit neuronalen Netzen und deren Implementierung auskennt.

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