Daha önce CNTK olarak bilinen Microsoft Bilişsel Araç Seti, ticari sınıf kalite ve zaten kullandığınız programlama dilleri ve algoritmalarıyla uyumsuz ödün vermeyen ölçeklendirme, hız ve doğruluk sağlayarak derin öğrenme yoluyla büyük veri kümeleri içindeki zekayı kullanmanıza olanak tanır.Python veya C ++ programlarınıza kütüphane olarak dahil edilebilir veya kendi model tanımlama dili (BrainScript) aracılığıyla bağımsız bir makine öğrenme aracı olarak kullanılabilir.CNTK, 64 bit Linux veya 64 bit Windows işletim sistemlerini destekler.Yüklemek için önceden derlenmiş ikili paketleri seçebilir veya Araç Seti'ni Github'da sağlanan kaynaktan derleyebilirsiniz.Son derece optimize edilmiş, yerleşik bileşenler Bileşenler, Python, C ++ veya BrainScript FFN, CNN, RNN / LSTM, Toplu normalleştirme, Dikkatli Sekanstan Sıralamaya ve daha fazla Güçlendirme öğrenimi, üretken çekişmeli ağlardan çok boyutlu yoğun veya seyrek verileri işleyebilir,denetimli ve denetimsiz öğrenme Python'dan GPU'ya yeni kullanıcı tanımlı çekirdek bileşenler ekleme yeteneği Otomatik hiperparametre ayarlama Büyük veri kümeleri için optimize edilmiş yerleşik okuyucular Verimli kaynak kullanımı 1 bit SGD ve Blok Momentum Belleği aracılığıyla birden fazla GPU / makinede doğrulukla paralellikGPU belleğindeki en büyük modelleri bile sığdıracak paylaşım ve diğer yerleşik yöntemler Kendi ağlarınızı kolayca ifade edin Python, C ++ ve BrainScript'ten ağları, öğrencileri, okuyucuları, eğitimi ve değerlendirmeyi tanımlamak için tam API'ler Python, C ++, C # ve BrainScript ile modelleri değerlendirinNumPy ile birlikte çalışma Kullanım kolaylığı ve esneklik için hem yüksek seviye hem de düşük seviye API'ler kullanılabilir.a Tamamen optimize edilmiş sembolik RNN ​​döngüleri (açma gerektirmez) Azure ile eğitim ve barındırma Azure GPU ve Azure ağları ile birlikte kullanıldığında yüksek hızlı kaynaklardan yararlanır Eğitimli modelleri Azure'da kolayca barındırın ve isterseniz gerçek zamanlı eğitim ekleyin