이전에는 CNTK로 알려진 Microsoft Cognitive Toolkit은 상용 수준의 품질과 이미 사용중인 프로그래밍 언어 및 알고리즘과의 호환성으로 타협하지 않는 확장 성, 속도 및 정확성을 제공함으로써 딥 러닝을 통해 대규모 데이터 세트 내에서 인텔리전스를 활용할 수 있도록합니다.Python 또는 C ++ 프로그램에 라이브러리로 포함되거나 자체 모델 설명 언어 (BrainScript)를 통해 독립형 기계 학습 도구로 사용될 수 있습니다.CNTK는 64 비트 Linux 또는 64 비트 Windows 운영 체제를 지원합니다.설치하려면 사전 컴파일 된 바이너리 패키지를 선택하거나 Github에서 제공하는 소스에서 툴킷을 컴파일하십시오.고도로 최적화 된 내장 구성 요소 구성 요소는 Python, C ++ 또는 BrainScript FFN, CNN, RNN / LSTM, Batch 정규화, 시퀀스 별 시퀀스,주의 깊은 학습 및 강화 학습, 생성 적 대적 네트워크,감독 및 비지도 학습 Python에서 GPU에 새로운 사용자 정의 핵심 구성 요소를 추가 할 수있는 기능 자동 하이퍼 파라미터 튜닝 대규모 데이터 세트에 최적화 된 내장 리더기 효율적인 리소스 사용 1 비트 SGD 및 블록 모멘텀 메모리를 통해 여러 GPU / 컴퓨터에서 정확한 병렬 처리GPU 메모리에서 가장 큰 모델에도 적용 할 수있는 공유 및 기타 내장 방법 고유 한 네트워크를 쉽게 표현할 수 있습니다. 네트워크, 학습자, 독자, Python, C ++ 및 BrainScript의 교육 및 평가를 정의하기위한 전체 API Python, C ++, C # 및 BrainScript를 사용하여 모델 평가NumPy와의 상호 운용 용이성 및 유연성을 위해 사용 가능한 고급 및 하위 수준 API 모두 데이터 기반 자동 형상 추론완전히 최적화 된 상징적 RNN 루프 (롤링 필요 없음) Azure를 사용한 교육 및 호스팅 Azure GPU 및 Azure 네트워크와 함께 사용할 때 고속 리소스 활용 이점 Azure에서 학습 된 모델을 쉽게 호스팅하고 원하는 경우 실시간 교육을 추가