10 najlepszych programów do uczenia maszynowego (wrzesień 2025)

1. Uczenie maszynowe Azure 

Microsoft Azure oferuje kompleksową platformę do uczenia maszynowego o nazwie Azure Machine Learning. Zapewnia kompleksowe rozwiązanie dla cyklu życia uczenia maszynowego, umożliwiając badaczom danych, inżynierom uczenia maszynowego i programistom budowanie, trenowanie, wdrażanie modeli uczenia maszynowego i zarządzanie nimi na dużą skalę. Azure Machine Learning integruje się z innymi usługami Azure i obsługuje popularne platformy typu open source, dzięki czemu jest wszechstronnym i wydajnym narzędziem do projektów ML.

Dzięki Azure Machine Learning użytkownicy mogą uzyskać dostęp do szeregu możliwości i funkcji usprawniających przepływy pracy. Oferuje środowisko współpracy dla zespołów, które mogą wspólnie pracować nad projektami ML, z narzędziami takimi jak udostępnione notesy i śledzenie eksperymentów. Platforma zapewnia także funkcję zautomatyzowanego uczenia maszynowego umożliwiającą szybkie tworzenie dokładnych modeli, możliwości MLOps do zarządzania modelami i ich wdrażania, a także odpowiedzialne funkcje sztucznej inteligencji zapewniające uczciwość i przejrzystość modeli.

Kluczowe funkcje Azure Machine Learning obejmują:

• Rozbudowane wsparcie dla frameworków typu open source, takich jak PyTorch, TensorFlow i scikit-learn
• Zautomatyzowane uczenie maszynowe umożliwiające szybkie tworzenie wysokiej jakości modeli bez konieczności posiadania rozległej wiedzy specjalistycznej w zakresie analityki danych
• Narzędzia MLOps do współpracy, powtarzalności oraz wydajnego wdrażania i monitorowania modeli
• Integracja z funkcjami zabezpieczeń platformy Azure, takimi jak sieci wirtualne, Azure Key Vault i rejestry kontenerów, zapewniające zabezpieczenia klasy korporacyjnej
• Elastyczne opcje obliczeniowe, w tym klastry procesorów CPU i GPU, do obsługi obciążeń szkoleniowych i wnioskowania

Odwiedź Microsoft Azure →

2. Sztuczna inteligencja Google Cloud Vertex

Google Cloud Vertex AI to kompleksowa platforma do tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Łączy ona ofertę Google w zakresie sztucznej inteligencji w usprawnione, kompleksowe środowisko, które upraszcza proces uczenia maszynowego. Vertex AI wykorzystuje najnowocześniejsze technologie Google, takie jak TPU i architektura Transformer, które odegrały kluczową rolę w tworzeniu dużych modeli językowych, takich jak Gemini.

Jedną z kluczowych zalet Vertex AI są jego natywne możliwości multimodalne, czego przykładem jest model Gemini. Gemini potrafi przetwarzać i analizować tekst, obrazy, dźwięk i wideo jednocześnie, umożliwiając zaawansowane funkcje, takie jak identyfikacja konkretnych momentów w filmie na podstawie komunikatu tekstowego lub rozumienie złożonych komunikatów multimodalnych łączących tekst i obrazy. To multimodalne podejście otwiera szeroki wachlarz praktycznych zastosowań, od chatbotów obsługi klienta, przez identyfikację najważniejszych wydarzeń sportowych, po złożone zadania, takie jak transformacja kodu i analiza dokumentów finansowych.

Najważniejsze funkcje Google Cloud Vertex AI obejmują:

• Gemini to najnowocześniejszy model multimodalny zdolny do przetwarzania tekstu, obrazów, dźwięku i wideo
• AutoML dla początkujących, umożliwiający użytkownikom generowanie wysokiej jakości modeli przy minimalnym doświadczeniu w kodowaniu
• Niestandardowe szkolenia z modeli dla ekspertów, obsługujące popularne frameworki, takie jak PyTorch, TensorFlow i XGBoost
• Bezproblemowe wdrażanie przeszkolonych modeli jako interfejsów API działających w czasie rzeczywistym lub do przewidywania wsadowego
• Integracja z usługami Google Cloud, takimi jak Cloud Storage do zarządzania danymi i Compute Engine do szkoleń wymagających dużej ilości zasobów

Odwiedź Cloud Vertex →

3. Amazon Sage Maker

Amazon SageMaker to w pełni zarządzana platforma uczenia maszynowego, która umożliwia analitykom danych i programistom szybkie i łatwe budowanie, trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego w dowolnej skali. Zapewnia zintegrowaną instancję notesu do tworzenia treści Jupyter, zapewniającą łatwy dostęp do źródeł danych w celu eksploracji i analizy, dzięki czemu można budować modele uczenia maszynowego przy użyciu popularnych platform, takich jak PyTorch, TensorFlow i scikit-learn.

Jedną z kluczowych zalet SageMakera jest jego zdolność do obsługi całego procesu uczenia maszynowego, od przygotowania danych, przez budowanie modelu, trenowanie, strojenie, aż po wdrożenie. Oferuje on narzędzia dedykowane dla każdego etapu, takie jak SageMaker Data Wrangler do przygotowania danych, SageMaker Experiments do śledzenia iteracji modelu, SageMaker Debugger do identyfikacji problemów z uczeniem oraz SageMaker Model Monitor do wykrywania dryfu koncepcji. SageMaker oferuje również zaawansowane funkcje, takie jak Autopilot do automatycznego budowania modelu oraz SageMaker Clarify do wyjaśniania modelu i wykrywania błędów.

Kluczowe funkcje Amazon SageMaker obejmują:

• Szeroki zestaw narzędzi ML obejmujący cały przepływ pracy ML, od etykietowania i przygotowania danych po budowanie modelu, szkolenie, dostrajanie, wdrażanie i monitorowanie
• W pełni zarządzana infrastruktura, która płynnie się skaluje, aby obsłużyć obciążenia związane ze szkoleniem i wnioskowaniem dowolnej wielkości
• Obsługa popularnych frameworków open source, takich jak PyTorch, TensorFlow, scikit-learn i inne
• Zautomatyzowane uczenie maszynowe za pomocą SageMaker Autopilot umożliwia szybkie tworzenie wysokiej jakości modeli bez konieczności posiadania rozległej wiedzy specjalistycznej w zakresie analityki danych
• Integracja z Amazon DataZone w celu usprawnienia zarządzania ML w całej infrastrukturze, zasobach danych i projektach ML

Odwiedź SageMaker →

4. PyTorch

PyTorch to framework uczenia maszynowego o otwartym kodzie źródłowym, opracowany przez laboratorium badawcze AI Facebooka (obecnie Meta). Znany jest z dynamicznego grafu obliczeniowego, który umożliwia elastyczne i wydajne tworzenie sieci neuronowych i innych modeli uczenia maszynowego. PyTorch zapewnia interfejs wysokiego poziomu do budowania i trenowania modeli, kładąc nacisk na użyteczność i szybkość.

Jedną z kluczowych zalet PyTorcha jest imperatywny styl programowania, który pozwala programistom pisać kod w bardziej naturalny i intuicyjny sposób. Ułatwia to debugowanie, modyfikowanie i eksperymentowanie z modelami w porównaniu z frameworkami wykorzystującymi statyczny graf obliczeniowy. PyTorch oferuje również silne wsparcie dla akceleracji GPU, rozproszonego uczenia i wdrażania mobilnego.

Kluczowe cechy PyTorch obejmują:

• Dynamiczny wykres obliczeniowy umożliwiający elastyczne i wydajne tworzenie modeli
• Imperatywny styl programowania, który pozwala na łatwe debugowanie i eksperymentowanie
• Obszerna biblioteka gotowych modułów i funkcji dla typowych warstw i operacji sieci neuronowych
• Automatyczne różnicowanie do obliczeń gradientu podczas propagacji wstecznej
• Obsługa rozproszonego szkolenia na wielu procesorach graficznych i maszynach przy użyciu modułu torch.distributed

Odwiedź PyTorch →

5. Dataiku

Dataiku to wiodąca platforma sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, która umożliwia organizacjom tworzenie i dostarczanie projektów związanych z analizą danych i sztuczną inteligencją na dużą skalę. Zapewnia wspólne, kompleksowe środowisko dla specjalistów ds. danych, umożliwiające projektowanie, wdrażanie, zarządzanie i zarządzanie aplikacjami AI i analitycznymi.

Jedną z kluczowych zalet Dataiku jest możliwość demokratyzacji sztucznej inteligencji w całej organizacji. Oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs, który umożliwia osobom o różnym poziomie umiejętności technicznych udział w projektach związanych z danymi. Analitycy biznesowi mogą korzystać z narzędzi wizualnych i gotowych komponentów do przygotowywania danych, budowania modeli i generowania analiz, a zaawansowani analitycy danych mogą korzystać z kodu i integrować go z ulubionymi bibliotekami i frameworkami.

Kluczowe cechy Dataiku obejmują:

• Współpracująca, scentralizowana platforma dla całego potoku danych, od przygotowania danych po wdrożenie modelu i monitorowanie
• Wizualny interfejs do przygotowywania danych, budowania modeli i analiz z komponentami typu „przeciągnij i upuść” oraz gotowymi recepturami
• Obsługa kodowania w SQL, Python, R i Scala dla zaawansowanych użytkowników i złożonych przypadków użycia
• Możliwości AutoML przyspieszające budowanie i optymalizację modeli
• Funkcje MLOps umożliwiające usprawnione wdrażanie, monitorowanie i zarządzanie modelami w środowiskach produkcyjnych

Odwiedź Dataiku →

6. Projektant neuronowy

Neural Designer to wszechstronne narzędzie do uczenia maszynowego, które wykorzystuje moc sieci neuronowych do wykonywania zaawansowanych zadań związanych z analizą danych. Opracowany przez Artelnics, Neural Designer zapewnia przyjazny dla użytkownika interfejs graficzny, który upraszcza proces wprowadzania danych, budowania modelu i interpretacji wyników. Został zaprojektowany do obsługi szerokiego zakresu zastosowań, w tym regresji funkcji, rozpoznawania wzorców, prognozowania szeregów czasowych i automatycznego kodowania.

Jedną z kluczowych zalet Neural Designer jest jego zdolność do wdrażania głębokich architektur z wieloma nieliniowymi warstwami, umożliwiając odkrywanie złożonych wzorców i relacji w danych. Oprogramowanie przyjmuje zbiór danych jako dane wejściowe i generuje model predykcyjny jako wynik, który można wyrazić jako jawne wyrażenie matematyczne. Model ten można następnie łatwo wyeksportować do różnych języków komputerowych lub systemów w celu integracji z innymi aplikacjami.

Kluczowe funkcje Neural Designer obejmują:

• Intuicyjny graficzny interfejs użytkownika ułatwiający wprowadzanie danych i interpretację wyników
• Obsługa architektur głębokich sieci neuronowych z nieograniczoną liczbą warstw i różnymi funkcjami aktywacji
• Szeroki zakres algorytmów optymalizacyjnych do uczenia modeli na zbiorach danych o różnej wielkości
• Zautomatyzowane narzędzia do wyboru modelu, takie jak kolejność przyrostowa w celu znalezienia optymalnej architektury sieci i algorytmy wyboru danych wejściowych pod kątem ważności funkcji
• Wszechstronne możliwości testowania i analizy, w tym macierz zamieszania, krzywa ROC, wykresy skumulowanego wzmocnienia i wzrostu oraz wiele innych

Odwiedź Projektanta sieci neuronowych →

7. anakonda

Anaconda to popularna dystrybucja języków programowania Python i R o otwartym kodzie źródłowym do nauki o danych, uczenia maszynowego i przetwarzania danych na dużą skalę. Ma na celu uproszczenie zarządzania pakietami i ich wdrażania poprzez zapewnienie kompleksowej kolekcji ponad 7,500 pakietów, w tym popularnych bibliotek, takich jak NumPy, pandas, scikit-learn i TensorFlow.

Jedną z kluczowych zalet Anacondy jest możliwość tworzenia odizolowanych środowisk dla różnych projektów, zapewniając każdemu projektowi własny zestaw zależności i pakietów. Funkcja ta pomaga uniknąć konfliktów między różnymi wersjami bibliotek i ułatwia powtarzalność. Anaconda zawiera również przyjazny dla użytkownika interfejs graficzny o nazwie Anaconda Navigator, który umożliwia uruchamianie aplikacji oraz zarządzanie pakietami i środowiskami bez użycia poleceń wiersza poleceń.

Kluczowe cechy Anacondy obejmują:

• Obszerny zbiór ponad 7,500 pakietów open source do nauki o danych, uczenia maszynowego i wizualizacji danych
• Menedżer pakietów i środowiska Conda ułatwiający instalację, zarządzanie i wdrażanie pakietów i zależności
• Możliwość tworzenia izolowanych środowisk dla różnych projektów, aby uniknąć konfliktów pakietów i zapewnić powtarzalność
• Graficzny interfejs użytkownika Anaconda Navigator do zarządzania pakietami i środowiskami bez interakcji z wierszem poleceń
• Obsługa wielu platform, w tym Windows, macOS i Linux

Odwiedź Anakondę →

8. H2O

H2O.ai oferuje kompleksową platformę do automatyzacji kluczowych procesów uczenia maszynowego, umożliwiającą użytkownikom szybkie tworzenie światowej klasy modeli i aplikacji AI bez konieczności posiadania rozległej wiedzy z zakresu analityki danych.

Chmura H2O AI łączy ofertę firmy w zakresie analizy danych i sztucznej inteligencji (AI) w jedną, spójną platformę. Obejmuje ona H2O-3 do rozproszonego uczenia maszynowego, H2O Driverless AI do zautomatyzowanego uczenia maszynowego, H2O Hydrogen Torch do głębokiego uczenia bez kodu, H2O Document AI do inteligentnego przetwarzania dokumentów, H2O Wave do tworzenia aplikacji AI z niskim kodem oraz dodatkowe możliwości dla magazynów funkcji i MLOps.

Kluczowe cechy H2O.ai obejmują:

• H2O-3: Rozproszona platforma uczenia maszynowego typu open source, która zapewnia szeroką gamę algorytmów do klasyfikacji, regresji, grupowania i nie tylko
• AI bez sterownika H2O: Wielokrotnie nagradzana platforma AutoML, która automatyzuje kluczowe zadania uczenia maszynowego, takie jak inżynieria funkcji, dostrajanie modelu i wybór modelu, w celu szybkiego tworzenia bardzo dokładnych modeli
• Fala H2O: Struktura o niskim kodzie do szybkiego tworzenia bogatych aplikacji AI i interaktywnych pulpitów nawigacyjnych
• Integracja z Snowflake w celu uproszczenia dostępu do danych i obsługi, wykorzystując natywne aplikacje Snowflake i usługi kontenerowe Snowpark
• Elastyczne opcje wdrażania, w tym w pełni zarządzane środowiska chmurowe i hybrydowe

Odwiedź H2O →

9. TensorFlow

TensorFlow to biblioteka oprogramowania typu open source opracowana przez Google do przepływu danych i programowania różniczkowego w szeregu zadań. Jest to symboliczna biblioteka matematyczna, szeroko stosowana w aplikacjach uczenia maszynowego, takich jak sieci neuronowe. TensorFlow zapewnia elastyczny ekosystem narzędzi, bibliotek i zasobów społeczności, który pozwala badaczom na wprowadzanie najnowocześniejszych rozwiązań w zakresie ML, a programistom na tworzenie i wdrażanie aplikacji opartych na ML.

Jedną z głównych zalet TensorFlow jest możliwość przeprowadzania rozproszonego treningu na wielu procesorach, kartach graficznych lub TPU, co umożliwia tworzenie modeli uczenia maszynowego na dużą skalę. Oferuje również bogaty zestaw narzędzi do wizualizacji, debugowania i optymalizacji modeli. W TensorFlow 2.0, wydanym w 2019 roku, domyślnie wprowadzono funkcję „eather execution”, co uprościło proces tworzenia modelu i uczyniło go bardziej intuicyjnym, zwłaszcza dla początkujących.

Kluczowe cechy TensorFlow obejmują:

• Integracja Keras z API sieci neuronowych wysokiego poziomu, umożliwiająca szybkie prototypowanie i łatwe budowanie modeli
• Chętne wykonanie umożliwiające natychmiastową iterację i intuicyjne debugowanie
• Rozproszona obsługa szkoleń na wiele procesorów, procesorów graficznych lub TPU
• TensorBoard do wizualnej kontroli i zrozumienia modelu poprzez interaktywne wizualizacje
• TensorFlow Lite do wdrażania modeli na urządzeniach mobilnych i wbudowanych

Odwiedź TensorFlow →

10. Kornak Apachów

Apache Mahout to biblioteka uczenia maszynowego typu open source opracowana przez Apache Software Foundation. Zapewnia szeroką gamę algorytmów uczenia maszynowego zaprojektowanych z myślą o skalowalności i możliwości działania na dużych zbiorach danych przy użyciu rozproszonych platform obliczeniowych, takich jak Apache Hadoop i Apache Spark.

Mahout zaczynał jako podprojekt Apache Lucene i skupiał się na zadaniach uczenia maszynowego, takich jak grupowanie, klasyfikacja i filtrowanie oparte na współpracy. Z biegiem czasu ewoluował, aby obsługiwać szerszy zestaw algorytmów i przeniósł nacisk z Hadoop MapReduce na bardziej wydajne rozproszone silniki obliczeniowe, takie jak Spark.

Kluczowe cechy Apache Mahout obejmują:

• Rozproszona struktura algebry liniowej i matematycznie ekspresyjny Scala DSL do pisania wydajnych i skalowalnych algorytmów uczenia maszynowego
• Integracje z Apache Spark, Apache Flink i H2O w celu rozproszonego przetwarzania dużych zbiorów danych
• Wspólne algorytmy filtrowania do tworzenia systemów rekomendacyjnych, w tym podejścia oparte na użytkownikach i elementach, faktoryzacja macierzy i nie tylko
• Algorytmy grupowania, takie jak k-średnie, rozmyte k-średnie, strumieniowe k-średnie i grupowanie widmowe
• Algorytmy klasyfikacji, takie jak regresja logistyczna, naiwny Bayes, lasy losowe i ukryte modele Markowa

Odwiedź Apache Mahout →

Dlaczego warto rozważyć oprogramowanie ML

Ewolucja uczenie maszynowe oprogramowanie zrewolucjonizowało sposób, w jaki organizacje podchodzą do niemal wszystkich aspektów swojej działalności. Narzędzia te umożliwiają badaczom danych i programistom tworzenie wyrafinowanych modeli uczenia maszynowego, które mogą rozwiązywać złożone problemy w przetwarzaniu języka naturalnego, widzeniu komputerowym i wielu innych dziedzinach. Od uczenia nadzorowanego po uczenie maszynowe bez nadzoru – zakres algorytmów i technik dostępnych na tych platformach jest ogromny i stale się rozwija.

Narzędzia do uczenia maszynowego zdemokratyzowały dostęp do zaawansowanych technologii, takich jak sieci neuronowe i głębokie uczenie się. Upraszczają tworzenie wykresów przepływu danych, usprawniają opracowywanie projektów uczenia maszynowego i zapewniają solidne środowiska do szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Niezależnie od tego, czy organizacja wdraża pojedynczy algorytm uczenia maszynowego, czy buduje cały system uczenia maszynowego, te rozwiązania programowe oferują elastyczność i moc potrzebną do napędzania innowacji.

W miarę ciągłego rozwoju technologii uczenia maszynowego możemy spodziewać się, że narzędzia te staną się jeszcze bardziej wyrafinowane i przyjazne dla użytkownika. Prawdopodobnie będą zawierać bardziej zautomatyzowane funkcje, które pomogą analitykom danych w wyborze i optymalizacji algorytmów uczenia maszynowego, co jeszcze bardziej obniży barierę wejścia dla organizacji chcących wykorzystać moc uczenia maszynowego. Przyszłość analityki biznesowej i podejmowania decyzji w oparciu o dane jest nierozerwalnie związana z ciągłym rozwojem i wdrażaniem tych potężnych platform oprogramowania do uczenia maszynowego.