10 лучших программ для машинного обучения (январь 2026 г.)

1. Лазурное машинное обучение 

Microsoft Azure предлагает комплексную платформу для машинного обучения под названием Azure Machine Learning. Он предоставляет комплексное решение для жизненного цикла машинного обучения, позволяющее специалистам по данным, инженерам ML и разработчикам создавать, обучать, развертывать модели машинного обучения и управлять ими в любом масштабе. Машинное обучение Azure интегрируется с другими службами Azure и поддерживает популярные платформы с открытым исходным кодом, что делает его универсальным и мощным инструментом для проектов машинного обучения.

Благодаря машинному обучению Azure пользователи могут получить доступ к ряду возможностей и функций, позволяющих оптимизировать рабочие процессы. Он предлагает среду для совместной работы команд над проектами машинного обучения с такими инструментами, как общие блокноты и отслеживание экспериментов. Платформа также предоставляет функции автоматизированного машинного обучения для быстрого создания точных моделей, возможности MLOps для управления моделями и их развертывания, а также ответственные функции искусственного интеллекта для обеспечения честности и прозрачности моделей.

Ключевые особенности машинного обучения Azure включают в себя:

• Обширная поддержка фреймворков с открытым исходным кодом, таких как PyTorch, TensorFlow и scikit-learn.
• Автоматизированное машинное обучение для быстрого создания высококачественных моделей без обширных знаний в области обработки данных.
• Инструменты MLOps для совместной работы, воспроизводимости и эффективного развертывания и мониторинга моделей.
• Интеграция с функциями безопасности Azure, такими как виртуальные сети, Azure Key Vault и реестры контейнеров, для обеспечения безопасности корпоративного уровня.
• Гибкие возможности вычислений, включая кластеры ЦП и графических процессоров, для рабочих нагрузок обучения и вывода.

Посетите Microsoft Azure →

2. Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI — это комплексная платформа для создания и развертывания моделей машинного обучения. Она объединяет решения Google в области искусственного интеллекта в единую, сквозную среду, упрощающую процесс машинного обучения. Vertex AI использует передовые технологии Google, такие как TPU и архитектуру Transformer, которые сыграли решающую роль в разработке крупных языковых моделей, таких как Gemini.

Одно из ключевых преимуществ Vertex AI — его встроенные мультимодальные возможности, примером которых служит модель Gemini. Gemini может одновременно обрабатывать и анализировать текст, изображения, аудио и видео, предоставляя расширенные функции, такие как определение конкретных моментов в видео на основе текстовых подсказок или распознавание сложных мультимодальных подсказок, сочетающих текст и изображения. Этот мультимодальный подход открывает широкий спектр практических приложений: от чат-ботов для обслуживания клиентов до распознавания спортивных событий и даже таких сложных задач, как преобразование кода и анализ финансовых документов.

Ключевые особенности Google Cloud Vertex AI включают в себя:

• Gemini — современная мультимодальная модель, способная обрабатывать текст, изображения, аудио и видео.
• AutoML для начинающих, позволяющий пользователям создавать высококачественные модели с минимальным опытом программирования.
• Обучение пользовательским моделям для экспертов с поддержкой популярных фреймворков, таких как PyTorch, TensorFlow и XGBoost.
• Беспрепятственное развертывание обученных моделей в виде API-интерфейсов реального времени или для пакетного прогнозирования.
• Интеграция с облачными сервисами Google, такими как Cloud Storage для управления данными и Compute Engine для ресурсоемкого обучения.

Посетите Cloud Vertex →

3. Создатель мудреца Амазонки

Amazon SageMaker — это полностью управляемая платформа машинного обучения, которая позволяет ученым и разработчикам данных быстро и легко создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в любом масштабе. Он предоставляет интегрированный экземпляр блокнота для разработки Jupyter для быстрого доступа к вашим источникам данных для исследования и анализа, поэтому вы можете создавать модели машинного обучения с использованием таких популярных платформ, как PyTorch, TensorFlow и scikit-learn.

Одно из ключевых преимуществ SageMaker — поддержка всего процесса машинного обучения: от подготовки данных до построения модели, обучения, настройки и развертывания. SageMaker предлагает специализированные инструменты для каждого этапа, такие как SageMaker Data Wrangler для подготовки данных, SageMaker Experiments для отслеживания итераций модели, SageMaker Debugger для выявления проблем обучения и SageMaker Model Monitor для обнаружения отклонений концепций. SageMaker также предоставляет расширенные возможности, такие как Autopilot для автоматизированного построения моделей и SageMaker Clarify для объяснимости и выявления смещений моделей.

Ключевые особенности Amazon SageMaker включают в себя:

• Широкий набор инструментов ML, охватывающий весь рабочий процесс ML: от маркировки и подготовки данных до построения моделей, обучения, настройки, развертывания и мониторинга.
• Полностью управляемая инфраструктура, которая легко масштабируется для обработки рабочих нагрузок обучения и вывода любого размера.
• Поддержка популярных платформ с открытым исходным кодом, таких как PyTorch, TensorFlow, scikit-learn и других.
• Автоматизированное машинное обучение с помощью SageMaker Autopilot для быстрого создания высококачественных моделей без обширных знаний в области обработки данных.
• Интеграция с Amazon DataZone для оптимизации управления машинным обучением в инфраструктуре, ресурсах данных и проектах машинного обучения.

Посетите SageMaker →

4. PyTorch

PyTorch — это фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанный исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Facebook (ныне Meta). Он известен своим динамическим вычислительным графом, который обеспечивает гибкую и эффективную разработку нейронных сетей и других моделей машинного обучения. PyTorch предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания и обучения моделей, ориентированный на удобство использования и скорость.

Одно из ключевых преимуществ PyTorch — императивный стиль программирования, позволяющий разработчикам писать код более естественно и интуитивно понятно. Это упрощает отладку, модификацию и эксперименты с моделями по сравнению с фреймворками, использующими статический вычислительный граф. PyTorch также предлагает мощную поддержку ускорения на GPU, распределённого обучения и мобильного развёртывания.

Ключевые особенности PyTorch включают в себя:

• Динамический вычислительный граф для гибкой и эффективной разработки моделей
• Императивный стиль программирования, позволяющий легко отлаживать и экспериментировать.
• Обширная библиотека готовых модулей и функций для общих слоев и операций нейронных сетей.
• Автоматическое дифференцирование для вычисления градиента во время обратного распространения ошибки
• Поддержка распределенного обучения на нескольких графических процессорах и машинах с использованием модуля torch.distributed.

Посетите PyTorch →

5. Датаику

Dataiku — это ведущая платформа искусственного интеллекта и машинного обучения, которая позволяет организациям создавать и реализовывать масштабные проекты в области науки о данных и искусственного интеллекта. Он предоставляет профессионалам в области данных комплексную среду для совместной работы, позволяющую проектировать, развертывать, управлять и управлять приложениями искусственного интеллекта и аналитики.

Одно из ключевых преимуществ Dataiku — его способность демократизировать использование ИИ в рамках организации. Сервис предлагает удобный интерфейс, позволяющий людям с разным уровнем технической подготовки участвовать в проектах, связанных с данными. Бизнес-аналитики могут использовать визуальные инструменты и готовые компоненты для подготовки данных, построения моделей и формирования аналитических выводов, а опытные специалисты по анализу данных могут использовать код и интегрировать свои любимые библиотеки и фреймворки.

Ключевые особенности Dataiku включают в себя:

• Совместная централизованная платформа для всего конвейера данных: от подготовки данных до развертывания и мониторинга модели.
• Визуальный интерфейс для подготовки данных, построения моделей и анализа с перетаскиванием компонентов и готовыми рецептами.
• Поддержка кодирования на SQL, Python, R и Scala для опытных пользователей и сложных случаев использования.
• Возможности AutoML для ускорения построения и оптимизации моделей
• Функции MLOps для упрощенного развертывания, мониторинга и управления моделями в производственных средах.

Посетите Датаику →

6. Нейронный дизайнер

Neural Designer — это комплексный программный инструмент машинного обучения, который использует возможности нейронных сетей для выполнения сложных задач анализа данных. Разработанный Artelnics, Neural Designer предоставляет удобный графический интерфейс, который упрощает процесс ввода данных, построения моделей и интерпретации результатов. Он предназначен для обработки широкого спектра приложений, включая регрессию функций, распознавание образов, прогнозирование временных рядов и автоматическое кодирование.

Одной из ключевых сильных сторон Neural Designer является его способность реализовывать глубокую архитектуру с несколькими нелинейными уровнями, что позволяет обнаруживать сложные закономерности и взаимосвязи в данных. Программное обеспечение принимает набор данных в качестве входных данных и генерирует прогнозную модель в качестве выходных данных, которую можно выразить в виде явного математического выражения. Эту модель затем можно легко экспортировать на различные компьютерные языки или системы для интеграции в другие приложения.

Ключевые особенности Neural Designer включают в себя:

• Интуитивно понятный графический интерфейс пользователя для упрощенного ввода данных и интерпретации результатов.
• Поддержка архитектур глубоких нейронных сетей с неограниченным количеством слоев и различными функциями активации.
• Широкий спектр алгоритмов оптимизации для обучения моделей на наборах данных разного размера.
• Инструменты автоматического выбора модели, такие как инкрементный порядок для поиска оптимальной сетевой архитектуры и алгоритмы выбора входных данных для определения важности функций.
• Комплексные возможности тестирования и анализа, включая матрицу ошибок, кривую ROC, диаграммы совокупного прироста и подъема и многое другое.

Посетите Нейронный дизайнер →

7. Анаконда

Anaconda — это популярный дистрибутив языков программирования Python и R с открытым исходным кодом для науки о данных, машинного обучения и крупномасштабной обработки данных. Его цель — упростить управление и развертывание пакетов, предоставляя полную коллекцию из более чем 7,500 пакетов, включая популярные библиотеки, такие как NumPy, pandas, scikit-learn и TensorFlow.

Одно из ключевых преимуществ Anaconda — возможность создавать изолированные среды для различных проектов, гарантируя каждому проекту собственный набор зависимостей и пакетов. Эта функция помогает избежать конфликтов между разными версиями библиотек и обеспечивает воспроизводимость. Anaconda также включает в себя удобный графический интерфейс Anaconda Navigator, который позволяет пользователям запускать приложения и управлять пакетами и средами без использования команд командной строки.

Ключевые особенности Анаконды включают в себя:

• Комплексная коллекция из более чем 7,500 пакетов с открытым исходным кодом для анализа данных, машинного обучения и визуализации данных.
• Менеджер пакетов и среды Conda для простой установки, управления и развертывания пакетов и зависимостей.
• Возможность создавать изолированные среды для разных проектов, чтобы избежать конфликтов пакетов и обеспечить воспроизводимость.
• Графический пользовательский интерфейс Anaconda Navigator для управления пакетами и средами без взаимодействия с командной строкой.
• Поддержка нескольких платформ, включая Windows, macOS и Linux.

Посетите Анаконду →

8. H2O

H2O.ai предлагает комплексную платформу для автоматизации ключевых рабочих процессов машинного обучения, позволяющую пользователям быстро создавать модели и приложения искусственного интеллекта мирового класса без обширных знаний в области науки о данных.

H2O AI Cloud объединяет решения компании в области науки о данных и искусственного интеллекта в единую целостную платформу. Она включает в себя H2O-3 для распределенного машинного обучения, H2O Driverless AI для автоматизированного машинного обучения, H2O Hydrogen Torch для глубокого обучения без программирования, H2O Document AI для интеллектуальной обработки документов, H2O Wave для разработки ИИ-приложений с минимальным кодированием, а также дополнительные возможности для хранилищ функций и многозадачности (MLOps).

Ключевые особенности H2O.ai включают в себя:

• Н2О-3: Распределенная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, предоставляющая широкий спектр алгоритмов для классификации, регрессии, кластеризации и многого другого.
• H2O Беспилотный ИИ: Отмеченная наградами платформа AutoML, которая автоматизирует ключевые задачи машинного обучения, такие как разработка функций, настройка модели и выбор модели, для быстрого создания высокоточных моделей.
• H2O волна: Платформа с низким уровнем кода для быстрой разработки многофункциональных приложений искусственного интеллекта и интерактивных панелей мониторинга.
• Интеграция со Snowflake для упрощения доступа к данным и их обработки с использованием приложений Snowflake Native и Snowpark Container Services.
• Гибкие варианты развертывания, включая полностью управляемые облачные и гибридные облачные среды.

Посетите H2O →

9. TensorFlow

TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для управления потоками данных и дифференцируемого программирования для решения широкого спектра задач. Это символьная математическая библиотека, широко используемая в приложениях машинного обучения, таких как нейронные сети. TensorFlow предоставляет гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества, которая позволяет исследователям внедрять новейшие достижения в области машинного обучения, а разработчикам — создавать и развертывать приложения на основе машинного обучения.

Одно из главных преимуществ TensorFlow — возможность распределенного обучения на нескольких CPU, GPU или TPU, что позволяет разрабатывать крупномасштабные модели машинного обучения. TensorFlow также предоставляет богатый набор инструментов для визуализации, отладки и оптимизации моделей. В TensorFlow 2.0, выпущенном в 2019 году, активное выполнение стало функцией по умолчанию, что упростило процесс разработки моделей и сделало его более интуитивно понятным, особенно для новичков.

Ключевые особенности TensorFlow включают в себя:

• Интеграция Keras для API нейронных сетей высокого уровня, обеспечивающая быстрое прототипирование и простое построение моделей.
• Быстрое выполнение для немедленной итерации и интуитивно понятной отладки.
• Поддержка распределенного обучения на нескольких процессорах, графических процессорах или TPU.
• TensorBoard для визуального контроля и понимания модели посредством интерактивной визуализации
• TensorFlow Lite для развертывания моделей на мобильных и встроенных устройствах

Посетите TensorFlow →

10. Apache mahout

Apache Mahout — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Apache Software Foundation. Он предоставляет широкий спектр алгоритмов машинного обучения, предназначенных для масштабирования и способных работать с большими наборами данных с использованием таких платформ распределенных вычислений, как Apache Hadoop и Apache Spark.

Mahout начинался как подпроект Apache Lucene и фокусировался на задачах машинного обучения, таких как кластеризация, классификация и совместная фильтрация. Со временем он стал поддерживать более широкий набор алгоритмов и сместил акцент с Hadoop MapReduce на более эффективные механизмы распределенных вычислений, такие как Spark.

Ключевые особенности Apache Mahout включают в себя:

• Фреймворк распределенной линейной алгебры и математически выразительный Scala DSL для написания эффективных и масштабируемых алгоритмов машинного обучения.
• Интеграция с Apache Spark, Apache Flink и H2O для распределенной обработки больших наборов данных.
• Алгоритмы совместной фильтрации для построения рекомендательных систем, включая подходы на основе пользователей и элементов, матричную факторизацию и многое другое.
• Алгоритмы кластеризации, такие как k-средние, нечеткие k-средние, потоковые k-средние и спектральная кластеризация.
• Алгоритмы классификации, такие как логистическая регрессия, наивный Байес, случайные леса и скрытые модели Маркова.

Посетите Apache Mahout →

Почему вам следует рассмотреть возможность использования программного обеспечения ML

Эволюция обучение с помощью машины Программное обеспечение произвело революцию в подходе организаций практически ко всем аспектам своего бизнеса. Эти инструменты позволяют ученым и разработчикам данных создавать сложные модели машинного обучения, которые могут решать сложные проблемы в обработке естественного языка, компьютерном зрении и во многих других областях. Диапазон алгоритмов и методов, доступных на этих платформах, от обучения с учителем до машинного обучения без учителя, огромен и постоянно расширяется.

Инструменты машинного обучения демократизировали доступ к передовым технологиям, таким как нейронные сети и глубокое обучение. Они упрощают создание графов потоков данных, оптимизируют разработку проектов машинного обучения и предоставляют надежную среду для обучения и развертывания моделей машинного обучения. Независимо от того, внедряет ли организация один алгоритм машинного обучения или создает целую систему машинного обучения, эти программные решения предлагают гибкость и мощность, необходимые для внедрения инноваций.

Поскольку технологии машинного обучения продолжают развиваться, мы можем ожидать, что эти инструменты станут еще более совершенными и удобными для пользователя. Они, вероятно, будут включать в себя больше автоматизированных функций, которые помогут специалистам по данным в выборе и оптимизации алгоритмов машинного обучения, что еще больше снизит входной барьер для организаций, стремящихся использовать возможности машинного обучения. Будущее бизнес-аналитики и принятия решений на основе данных неразрывно связано с постоянным развитием и внедрением этих мощных программных платформ машинного обучения.