467-.Petastorm: Librería que permite en máquinas simples o distribuidas entrenar y evaluar modelos de deep learning con conjunto de datos en formato Apache Parquet. Soporte para Tensorflow, PyTorch y PySpark.

Distribuido con licencia Apache-v2.0.

Para mas información visitar GitHub http://bit.ly/2QmP6TK
#deeplearning
Buen día y mañana mas.

557.-NeuPy: Librería para prototipado y desarrollo de redes neuronales usando Tensorflow como backend para modelos de Deep Learning.

Distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar su web http://bit.ly/2UjXt4F
GitHub http://bit.ly/2NJnuYy
#deeplearning
Buen día y mañana mas.

503.-Chainer: Framework flexible para redes neuronales para deep learning, proporciona un API para construir y entrenar. También proporciona soporte para CUDA/cuDNN usando CuPy para conseguir una alto rendimiento en el entrenamiento y inferencia.

Distribuido con licencia MIT.
Para mas información visitar su web http://bit.ly/2Jr0Oxw
GitHub http://bit.ly/2MgGNr3
#IA #framework #deeplearning
Buen día y mañana mas.

506.-TensorWatch: Herramienta de visualización y depuración diseñada para deep learning, permite aprovechar un notebook de Jupyter para visualizar en tiempo real el proceso de entrenamiento.

Soporte para Python 3.
Distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2HyRRQc
#deeplearning #debug #notebook
Buen día y mañana mas.

544.-Gobbli: Librería que proporciona una interfaz uniforme para varios modelos de Deep Learning, usando Docker y puede utilizar la GPU para el entrenamiento.

Distribuido con licencia Apache-v2.0.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2ogy6Gc
#deeplearning #IA
Buen día y el Miércoles mas.

391.-Thinc: Librería de Deep Learning con una aproximación a la programación funcional, que soporta otros framework como PyTorch, TensorFlow y MXNet. Ofrece una sencilla configuración, API, type-checked(soporte para mypy).

Distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar su web https://kutt.it/QKwkgx
GitHub https://kutt.it/C97cJI
#deeplearning
Buen día y el Viernes masn

395.-PlaidML: Framework para el desarrolla de Deep Learning, que permite que puedas trabajar en cualquier lugar, utilizando portátiles o dispositivos embebidos. Soporta Keras, ONNX y nGraph.

Distribuido con licencia Apache-v2.0

Para mas información visitar su GitHub https://kutt.it/CEJEkv
#deeplearning #framework

Buen día y el Miércoles mas.
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622.-Jina: Framework para búsquedas que emplea deep-learning que permite crear sistemas de búsquedas para texto,imágenes, video y audio. Es un proyecto nativo en la nube.

Distribuido con licencia Apache-v2.0.

Disponible para Linux, MacOS,con versión para Docker.

Para mas información visitar su web https://bit.ly/3igP5z1
GitHub https://bit.ly/3bFFBuH
#deeplearning #framework #busquedas

Buen día y próximamente mas
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645.-Tensorly: Librería que ayuda en el proceso de aprendizaje de un tensor, matrices multidimensionales que se utilizan en Deep Learning, que se pueden ejecutar tanto en CPU como GPU.

Distribuido con licencia BSD 3 Clausulas.

Para mas información visitar su web http://bit.ly/2MbpKvw
#monografico #deeplearning

Buen día .
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652.-PySyft: Librería para Deep Learning que te permite desacoplar los datos privado de un modelo de entrenamiento utilizando diversas técnicas ; Federated Learning, Differential Privacy, y Encrypted Computation.

Distribuido con licencia Apache-v2.0

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/2QcRlOB
#deeplearning #IA

Buen día y próximamente mas.
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657-.VisualDL: Herramienta para visualización de modelos de Deep Learning ,soporta modelos de Keras,ONNX,Core ML, Caffe y otros. Proporciona gráficas de tendencias de los parámetros, de las estructuras de los modelos, histrogramas, curvas PR curvas OR y otros.

Distribuido con licencia Apache-v2.0

Para mas información visitar su GitHub https://bit.ly/3s98ypf
#deeplearning #visualizacion

Buen día y próximamente mas.
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