TensorFlow Alternativas

TensorFlow es una excelente herramienta de IA en el campo de Machine Learning. Sin embargo, hay muchas otras excelentes opciones en el mercado. Para ayudarlo a encontrar la solución que mejor se adapte a sus necesidades, hemos seleccionado cuidadosamente más de 30 alternativas para usted. Entre estas opciones, MLflow,Keras and Hugging Face son las alternativas más comúnmente consideradas por los usuarios.

Al elegir una alternativa a TensorFlow, preste especial atención a sus precios, experiencia de usuario, características y servicios de soporte. Cada software tiene sus propias fortalezas únicas, por lo que vale la pena compararlos cuidadosamente de acuerdo con sus necesidades específicas. Comience a explorar estas alternativas ahora y encuentre la solución de software perfecta para usted.

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Las mejores TensorFlow alternativas en 2024

  1. Crea mejores modelos y aplicaciones de IA generativa en una plataforma MLOps integral, de extremo a extremo y de código abierto

  2. Descubre el poder de Keras: una API diseñada para humanos. Reduce la carga cognitiva, mejora la velocidad, la elegancia y la desplegabilidad en aplicaciones de Machine Learning.

  3. Construye, comparte y entrena modelos ML con Hugging Face. Simplifica los flujos de trabajo, personaliza modelos, accede a conjuntos de datos y evalúa el rendimiento. ¡Únete a la comunidad de IA ahora!

  4. Descubre el futuro de la innovación digital con nuestro software basado en IA. Revoluciona tu experiencia digital con una interfaz personalizable y compatibilidad multiplataforma.

  5. Descubre las infinitas posibilidades de la inteligencia artificial con la completa biblioteca de recursos gratuitos de OpenML. ¡Comienza a explorar hoy mismo!

  6. Impulsa tu aprendizaje profundo con Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Crea modelos eficientemente, optimiza parámetros y ahorra tiempo gracias a las capacidades distribuidas y la diferenciación automática de CNTK. Úsalo para reconocimiento de imágenes, PNL y traducción automática.

  7. Caffe es un marco de aprendizaje profundo hecho pensando en expresión, velocidad y modularidad.

  8. Desbloquea innovación impulsada por IA con Roboflow: analiza imágenes/vídeos, optimiza la gestión de datos e implementa modelos personalizados sin esfuerzo. ¡Regístrate ahora!

  9. Descubre el plan de estudios integral de 12 semanas de Microsoft sobre aprendizaje automático, centrado en las técnicas clásicas empleando Scikit-learn. ¡Únete ahora!

  10. Crea modelos de aprendizaje automático de forma fácil y rápida con Teachable Machine. Entrena modelos para clasificación de imágenes y audio, y reconocimiento de posiciones corporales. ¡Explora las posibilidades!

  11. OpenMMLab es una plataforma de código abierto que se enfoca en la investigación de la visión por computadora. Ofrece una base de código

  12. Construye soluciones de IA con NVIDIA LaunchPad. Accede a laboratorios curados, infraestructura lista para usar, aprendizaje a tu propio ritmo y asistencia de expertos para tomar decisiones acertadas.

  13. Aproveche los modelos de aprendizaje automático con facilidad usando StackML, una plataforma web fácil de usar. No es necesario codificar. Acceda a modelos preentrenados y entrene en el navegador.

  14. BigML: Potencie su negocio con la toma de decisiones basada en datos. Desarrolle, entrene e implemente modelos de aprendizaje automatizado sin esfuerzo con nuestra plataforma integral.

  15. Crea modelos de IA personalizados fácilmente usando Ludwig. Escala, optimiza y experimenta sin esfuerzo con la configuración declarativa y el control a nivel de experto.

  16. Kaggle es la comunidad de ciencia de datos más grande del mundo, cuenta con potentes herramientas y recursos para ayudarte a alcanzar tus objetivos de ciencia de datos.

  17. Colab es un servicio alojado de Jupyter Notebook que no requiere configuración y te da acceso gratuito a recursos informáticos, incluyendo GPU y TPU.

  18. Simple ML for Sheets es una extensión para Google Sheets™ del equipo de TensorFlow™ Decision Forests que ayuda a hacer que el aprendizaje automático sea accesible para todos.

  19. Liner.ai: Entrena modelos de ML fácilmente con una herramienta fácil de usar. Importa datos, elige plantillas e implementa en múltiples plataformas. ¡Descárgala ahora!

  20. Desbloquea potentes capacidades de IA con la Plataforma de desarrollo de IA de pila completa. Construye, implementa y administra modelos de IA para diversas aplicaciones. Revoluciona industrias como el comercio electrónico, vehículos autónomos, moderación de contenido, análisis de imágenes médicas y herramientas de edición creativa.

  21. El curso te enseña sobre la aplicación de Transformers a varias tareas, tanto en el procesamiento del lenguaje natural como en otras áreas.

  22. Facilitando a los equipos de aprendizaje automático unas operaciones LLMOps y MLOps rápidas como el rayo, fiables y escalables para ahorrar costes y acelerar la formación y el despliegue de modelos.

  23. Conecta múltiples modelos de IA fácilmente. Aplicación de interfaz de usuario de código abierto y fácil de usar para crear redes interactivas con diferentes modelos de IA.

  24. Impulsa tus proyectos de aprendizaje automático con NetMind Power. Entrena modelos, afina sin esfuerzo y colabora en nuestra comunidad de Discord.

  25. Una familia de modelos de lenguaje pionera para aplicaciones de IA avanzadas. Explore modelos de código abierto eficientes con escalado capa por capa para mayor precisión.

  26. No más molestias ni bloqueo del proveedor. ZenML integra todo el flujo de trabajo de ML con un panel y marco de trabajo sencillo y accesible.

  27. Neuralhub: Simplifica el desarrollo de IA. Crea, experimenta e innova con redes neuronales. Colabora, aprende y accede a los recursos en una sola plataforma.

  28. Investigación en curso para entrenar modelos Transformer a escala

  29. Floom es un Gateway de IA que conecta la IA a sus aplicaciones de forma fluida y escalable en menos de 5 minutos.

  30. CoreNet es un kit de herramientas de redes neuronales profundas que permite a investigadores e ingenieros entrenar modelos estándar y nuevos de pequeña a gran escala para una variedad de tareas

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