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PaperEntry

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PaperEntry은(는) 무엇인가요?

AI를 만들고 배포하기 위한 솔루션입니다. 끌어서 놓기 인터페이스를 사용하여 딥 러닝 모델을 쉽게 설계할 수 있습니다.

PaperEntry은(는) 누가 사용하나요?

사전 학습된 모델, 코드 IDE, 비디오 편집기로 엔지니어, 개발자 및 연구원을 도와주는 AI 배포 및 개발 플랫폼입니다.

PaperEntry 소프트웨어 - 1
PaperEntry 소프트웨어 - 2

PaperEntry에 대해 확실하지 않으세요? 인기 있는 대안 제품과 비교

PaperEntry

PaperEntry

5.0 (7)
발견된 가격 없음
무료 버전
무료 체험판
5
발견된 통합 없음
4.7 (7)
5.0 (7)
5.0 (7)
시작 가격
가격 옵션
특징
통합
사용 편의성
비용 대비 가치
고객 서비스 소프트웨어
발견된 가격 없음
무료 버전
무료 체험판
107
9
4.5 (2,007)
4.4 (2,007)
4.3 (2,007)
녹색 등급 막대는 평균 등급과 리뷰 수에 따라 결정되는 최우수 제품을 보여줍니다.

PaperEntry의 다른 적합한 대안

Google Cloud
최상위 등급 기능
데이터 스토리지 관리
백업 및 복구
보안 데이터 스토리지
Recombee
최상위 등급 기능
기계 학습
자연어 처리
프로세스/워크플로 자동화
Dataiku
최상위 등급 기능
데이터 시각화
예측 분석
워크플로 관리
h2o
최상위 등급 기능
이 제품에 대해 리뷰어가 등급을 매긴 기능이 없습니다.
DataRobot
최상위 등급 기능
ML 알고리즘 라이브러리
딥 러닝
예측 분석
Hopsworks
최상위 등급 기능
이 제품에 대해 리뷰어가 등급을 매긴 기능이 없습니다.

PaperEntry 리뷰

평균 점수

종합
5.0
사용 편의성
4.7
고객 서비스 소프트웨어
5.0
특징
4.9
비용 대비 가치
5.0

회사 규모(직원 수)별 리뷰

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

점수별 리뷰 찾기

5
100%
Viswanath
Viswanath
미국의 CTO and Principal Data Scientist
검증된 LinkedIn 사용자
소프트웨어 사용 목적: 6~12개월
리뷰어 출처

Deep Cognition is my go to AI tool when I have to implement models that need to be put in production

5.0 6년 전

주석: Easy of use. Less head ache configuring GPU drivers and debugging low level code.

장점:

It lets me focus on the Neural Network architectures instead of worrying about low level code details. Their AutoML feature is handy when I have to see what the leading Neural Network architecture for the specific problem is. I also teach Deep Cognition in our Data Science program after making the students go through basics using Tensorflow and Keras. We teach neural networks along side with traditional ML so that students can compare and contrast models and features. For more information, please visit https://divergenceacademy.com/

단점:

This is an upcoming product. Their user base is growing rapidly. It is yet to reach a tipping point for mass enterprise adoption. This is not a Con. I'm sure it will happen.

Ryo
Ryo
일본의 Data Scientist
검증된 LinkedIn 사용자
소프트웨어 사용 목적: 1~5개월
리뷰어 출처

Great software! One of the easiest ways to create your own custom neural learning algorithm.

5.0 6년 전

장점:

You can drag and drop neural network layers and make your custom algorithm. This makes it very iterate many different algorithms, and speeds up the research process.

단점:

Uploading data is a hassle. Wish I could just specify the folder where the images are, instead of creating a csv file.

Nicolás
Nicolás
온두라스의 Software Developer
검증된 LinkedIn 사용자
정보 기술 및 서비스, 201~500 직원
소프트웨어 사용 목적: 1~5개월
리뷰어 출처

Incredibly versatile model training tech.

5.0 5년 전

주석: It's simple to use and the flexibility to use either web or desktop versions of it allows for accessibility to all that want to try it.

장점:

Flexibility to use web version if you do not own a powerful enought computer. Desktop version is free to use if you don't want to or can't upload datasets. Model creation can be done either through code or the GUI and are exportable.

단점:

If you opt for the desktop version, be prepared for a long installation process (might take up to an hour). This tech is GPU intensive, if you don't have a decent one you won't be able to take advantage of this solution.

Román Josué
온두라스의 Data Scientist
컴퓨터 소프트웨어, 10,000+ 직원
소프트웨어 사용 목적: 1~5개월
리뷰어 출처

It's a great platform for developing enterprise Deep Learning models without a single line of code!

5.0 6년 전

주석: Fast development of a deep learning model using minimal or zero code while having full flexibility to customize the architecture of the network and hyperparameters.

장점:

This is a great platform, which will surely help in the goal of simplifying and democratizing AI! I like that you have the freedom of using the Deep Learning Studio Cloud version or run the desktop version on your local machine.

단점:

If you are a Mac user, you only have the choice of running the cloud version. This is a drawback for Mac users which would like to try the desktop version.

Phuc
베트남의 Programmer
소프트웨어 사용 목적: 1~5개월
리뷰어 출처

So great!!!

5.0 6년 전

장점:

I can build AI more easily than ever, it does not require code, too cool!

Robert
미국의 Senior Consultant
소프트웨어 사용 목적: 1~5개월
리뷰어 출처

Easy to Use Deep Learning

5.0 6년 전

주석: Quickly trying different architectures for models.

장점:

The ease to create complex models but the depth of capability to create fine-tuned models. I really like the drag and drop user-interface.

단점:

It can be difficult sometimes to load data. Sometimes the data takes pre-massaging to get it into the correct format so it's not a complete out-of-the-box solution.

Joshue
Joshue
멕시코의 Director General
검증된 LinkedIn 사용자
소프트웨어 사용 목적: 1~5개월
리뷰어 출처

The best desktop app in I.A

5.0 6년 전

장점:

Multilayers in development, python console incorporated, and other functions. Is very instinctive, I don't see another app with a good interface for the casual user that is begging in the A.I world.

단점:

Only few incorporated Recognition of images for import , i wish syncronize with V-REP simulation for robotic in a tunnel.