تتيح لك مجموعة أدوات Microsoft المعرفية - المعروفة سابقًا باسم CNTK - الاستفادة من الذكاء في مجموعات البيانات الضخمة من خلال التعلم العميق من خلال توفير نطاق وسرعة ودقة لا مثيل لهما بجودة الصف التجاري والتوافق مع لغات البرمجة والخوارزميات التي تستخدمها بالفعل.يمكن تضمينه كمكتبة في برامج Python أو C ++ ، أو استخدامه كأداة تعليمية مستقلة من خلال لغة وصف النموذج الخاصة به (BrainScript).CNTK يدعم أنظمة تشغيل Linux 64 بت أو 64 بت.للتثبيت ، يمكنك إما اختيار الحزم الثنائية المترجمة مسبقًا ، أو ترجمة مجموعة الأدوات من المصدر المتوفر في Github.مكونات مدمجة محسّنة للغاية ، يمكن للمكونات معالجة البيانات الكثيفة أو المتفرقة متعددة الأبعاد من Python أو C ++ أو BrainScript FFN أو CNN أو RNN / LSTM ، وتطبيع الدُفعات ، والتسلسل إلى التسلسل مع الانتباه ومزيد من التعلم المعزز ، وشبكات الخصومة التوليفية ،تعلم خاضع للإشراف وغير خاضع للإشراف القدرة على إضافة مكونات أساسية جديدة معرفة من قبل المستخدم على وحدة معالجة الرسومات (GPU) من قِبل Python Automatic hyperparameter tuner. مدمجون مُحسّنون لمجموعات البيانات الضخمة الاستخدام الفعال للموارد استخدام متوازي مع دقة على وحدات معالجة الرسومات متعددة البؤرة عبر 1 بت SGD و Block Momentum Memoryمشاركة وأساليب مضمنة أخرى لتناسب حتى أكبر الموديلات في ذاكرة GPU التعبير بسهولة عن الشبكات الخاصة بك واجهات برمجة التطبيقات الكاملة لتعريف الشبكات والمتعلمين والقراء والتدريب والتقييم من نماذج Python و C ++ و BrainScript ، مع نماذج Python و C ++ و C # و BrainScriptإمكانية التشغيل التفاعلي مع NumPy تتوفر واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى ومنخفضة المستوى لسهولة الاستخدام والمرونةحلقات RNN رمزية محسّنة بالكامل (لا حاجة إلى التمرير)