Сравнение программного обеспечения для машинного обучения ⇐ Васина Википедия

[wiki_en]

Следующие таблицы представляют собой «сравнение программного обеспечения для машинного обучения», такого как программные платформы, библиотеки (вычисления)|библиотеки и компьютерные программы, используемые для машинного обучения.

==Программное обеспечение для машинного обучения==

==Другие сравнения==

==Вспомогательные библиотеки и платформы машинного обучения==
* CUDA — вычислительная платформа на графическом процессоре, используемая для ускорения рабочих нагрузок машинного и глубокого обучения.
* Хоровод (машинное обучение) | Хоровод — распределенная обучающая среда для глубокого обучения
* Hugging Face Transformer (глубокое обучение) | Трансформеры — библиотека предварительно обученных моделей трансформеров, созданная на основе других платформ машинного обучения https://github.com/huggingface/transformers
* NumPy — библиотека числовых вычислений, используемая в машинном обученииhttps://github.com/ddbourgin/numpy-mlhttps://madewithml.com/courses/foundations/numpy/
* OpenCV — библиотека компьютерного зрения с функциями машинного обучения
* ONNX — открытый формат представления моделей машинного обучения
* Pandas (программное обеспечение)|pandas — библиотека анализа и подготовки данных, используемая в машинном обучении
* PlaidML — тензорный компилятор и серверная часть для фреймворков машинного обучения
* Polars (программное обеспечение)|Polars — библиотека Dataframe, используемая для подготовки и анализа данных машинного обучения
* PyArrow — библиотека столбчатых данных, используемая при обработке данных машинного обучения
* SciPy — библиотека научных вычислений и оптимизации, используемая в машинном обучении |title=Параметры вычислений и редактор блокнотов
|url=https://www.ibm.com/docs/en/ws-and-kc?t ... ook-editor
|website=Документация IBM
|издатель=IBM
|дата доступа=13 апреля 2026 г.


==Интернет-среды разработки для машинного обучения==
* Google Colab — размещенная среда Jupyter Notebook, обычно используемая для машинного и глубокого обучения.
* JupyterLab — среда разработки на основе блокнотов для машинного обучения и обработки данныхhttps://docs.cloudera.com/cdsw/1.10.5/runtimes/topics/ml-runtimes-jupyter.html
* Jupyter Notebook — интерактивная среда блокнотов, используемая для машинного обучения и обработки данных. наукаhttps://developers.redhat.com/articles/2021/05/21/introduction-machine-learning-jupyter-notebookshttps://www.nas.nasa.gov/hecc/support/kb/using- ... s_576.html
* Kaggle — онлайн-платформа для анализа данных и машинного обученияhttps://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/what-is-kaggle/

==См. также==
* Сравнение программного обеспечения глубокого обучения
* Сравнение программного обеспечения для численного анализа
* Сравнение статистических пакетов
* Интеллектуальный анализ данных
* Глубокое обучение
* Список наборов данных для исследований в области машинного обучения
* :Категория:Алгоритмы машинного обучения|Список алгоритмов машинного обучения
* Списки программного обеспечения для искусственного интеллекта с открытым исходным кодом

* [https://www.scikit-yb.org/ Yellowbrick] — библиотека визуализации машинного обучения для выбора модели и диагностики
* [https://eli5.readthedocs.io/ELI5] — библиотека для объяснения и отладки моделей машинного обучения
* [https://interpret.ml/ InterpretML] — набор интерпретируемых инструментов машинного обучения
* [https://shap.readthedocs.io/ SHAP] — библиотека для объяснения прогнозов модели машинного обучения

Машинное обучение
Сравнение программного обеспечения

Подробнее: https://en.wikipedia.org/wiki/Compariso ... g_software