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Description de TensorFlow

Une plateforme open source qui permet aux développeurs, aux entreprises et aux chercheurs de créer et déployer des algorithmes de machine learning.

Qui utilise TensorFlow ?

Plateforme open source sur site et dans le cloud qui permet aux développeurs, aux entreprises et aux chercheurs de créer et déployer des algorithmes et des modèles de machine learning.

TensorFlow Logiciel - 1
TensorFlow Logiciel - 2
TensorFlow Logiciel - 3

TensorFlow ne vous convainc pas tout à fait ? Comparer avec une alternative populaire

TensorFlow

TensorFlow

4,6 (103)
Prix introuvable
Version gratuite
Version d'essai gratuite
6
Intégrations introuvables
3,9 (103)
4,7 (103)
4,1 (103)
VS.
À partir de
Types de licence
Fonctionnalités
Intégrations
Facilité d'utilisation
Rapport qualité-prix
Service client
Prix introuvable
Version gratuite
Version d'essai gratuite
1
Intégrations introuvables
3,9 (30)
4,3 (30)
4,0 (30)
Les jauges horizontales vertes représentent le logiciel le plus apprécié selon la note globale qui lui a été attribuée ainsi que le nombre d'avis.

Alternatives à TensorFlow

Azure Machine Learning
Fonctionnalités les mieux notées
Modélisation prédictive
Thalox
Fonctionnalités les mieux notées
Analyse prédictive
Qualification de leads
Suivi de l'engagement
MySQL
Fonctionnalités les mieux notées
Gestion de base de données relationnelle
Sauvegarde et récupération
Stockage sécurisé des données
KNIME Analytics Platform
Fonctionnalités les mieux notées
Data discovery
Gestion des flux de travail
Rapports et analyses
Dataiku
Fonctionnalités les mieux notées
Analyse prédictive
Gestion des flux de travail
Visualisation de données
CrossEngage
Fonctionnalités les mieux notées
Aucune fonctionnalité n'a été évaluée par les utilisateurs de ce logiciel.
Pachyderm
Fonctionnalités les mieux notées
Automatisation des processus et flux de travail
Machine learning
Traitement des gros volumes
SAS Customer Intelligence 360
Fonctionnalités les mieux notées
Analyse des campagnes
Planification des campagnes
Suivi des conversions
Rayven
Fonctionnalités les mieux notées
Aucune fonctionnalité n'a été évaluée par les utilisateurs de ce logiciel.

Avis sur TensorFlow

Note moyenne

Note globale
4,6
Facilité d'utilisation
3,9
Service client
4,1
Fonctionnalités
4,6
Rapport qualité-prix
4,7

Avis classés par taille de l'entreprise (nombre d'employés)

  • <50
  • 51-200
  • 201-1 000
  • >1 001

Trouver les avis classés par note

5
66%
4
31%
3
2%
2
1%
Scott W.
Scott W.
Deep Learning and Data Engineer (É.-U.)
Utilisateur LinkedIn vérifié
Conseil en gestion, Auto-entrepreneur
Temps d'utilisation du logiciel : plus de deux ans
Source de l'avis

A Machine and Deep Learner must have Library

5,0 il y a 6 ans

Avantages :

This Library is very flexible for doing Matrices and Tensor So building very deep high level but quick and scalable ready to use neural networks is at your finger tips. The added other Anaconda Library and Keras compatibility

Inconvénients :

Depreciation of the code is frustrating. To use one form just to throw a Error message.

Ben
Software Engineer (É.-U.)
Logiciels, 11–50 employés
Temps d'utilisation du logiciel : 1 à 5 mois
Source de l'avis

Alternatives envisagées précédemment :

Relatively Straightforward Deep Learning Framework

5,0 il y a 5 ans

Commentaires : Human pattern recognization, image recognization. Habits and trends.

Avantages :

The 2.0 version is easy to set up and there are a lot of APIs that are integrated for using various programming languages to do the same thing. I personally have been using python with this application and have had very little problems getting going. There are a lot of tutorials on getting started, some good data available for free to assist with the learning process. Everything can be run locally which makes it easy to expand on-site. Cloud options are also affordable.

Inconvénients :

The learning curve is a bit steep. This isn't specifically an issue because of TensorFlow itself, the idea of neural networks are not simple. TensorFlow has made improvements on 2.0, that make it easier to use compared to previous versions.

shushant
shushant
Machine Learning Engineer (Népal)
Utilisateur LinkedIn vérifié
Services et technologies de l'information, 51–200 employés
Temps d'utilisation du logiciel : plus d'un an
Source de l'avis

Review of Google Cloud ML Engine

3,0 il y a 4 ans

Commentaires : My overall experience with Google Cloud ML platform was very good. I used it's machine learning services to integrate those in my web applications.

Avantages :

The feature of the Google Cloud ML Engine that I most like is the machine learning features that have been provided by this platform. The ML features of this engine provide SOTA results in every task in machine learning and artificial intelligence. The ML features are very handy and easy to use and integrate in other applications as well. I would recommend everyone to use Google Cloud ML Engine for developing AI systems.

Inconvénients :

The pricing, when exceeded the free tier of Google Cloud ML platform, is high. The pricing is high compared to other services like Azure Cloud ML platform.

Thomas
Thomas
Owner, previous CEO (É.-U.)
Utilisateur LinkedIn vérifié
Temps d'utilisation du logiciel : plus de deux ans
Source de l'avis

TensorFlow is useful, although it requires a healthy time commitment to produce accurate models

4,0 il y a 6 ans

Commentaires : The benefits I received from this software is more accurate modeling and an interesting insight into what makes one software better than another. TensorFlow did for me what it says it does - produce high quality models, such as neural networks, with a lot of human capital input.

Avantages :

TensorFlow is fascinating in seeing how it produces results in a reasonable time frame. It is completely flexible compared to its costly competitors. The software connects well with various data sources and in setting up scripts to run automatically.

Inconvénients :

TensorFlow takes a lot of time to become an expert in what it is doing. The programming time-commitment might not be worth it unless you plan on customizing your modeling to work with other software.

Esra
Esra
Research and Development Director (Turquie)
Utilisateur LinkedIn vérifié
Temps d'utilisation du logiciel : 6 à 12 mois
Source de l'avis

Very helpful in the new world of machine learning.

5,0 il y a 6 ans

Commentaires : You will learn a lot from TensorFlow. It is a good way of entering the machine learning world.

Avantages :

I used TensorFlow on AWS which was easier with all the infrastructure AWS built. It was a good start to machine learning with all the AI and neural network popularity going on these days. It was challenging and exciting to prepare datasets, train them and see the satisfactory results in dashboard. It is also open source and this gives an advantage to TensorFlow.

Inconvénients :

There is a long and challenging learning period. Documentation is rich but it would be so much better to learn and use it with some visual aids.

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