10 найкращих програм для машинного навчання (вересень 2025 р.)

1. Лазурне машинне навчання 

Microsoft Azure пропонує комплексну платформу для машинного навчання під назвою Azure Machine Learning. Він надає наскрізне рішення для життєвого циклу машинного навчання, дозволяючи дослідникам даних, інженерам ML і розробникам створювати, навчати, розгортати та керувати моделями машинного навчання в масштабі. Машинне навчання Azure інтегрується з іншими службами Azure і підтримує популярні фреймворки з відкритим кодом, що робить його універсальним і потужним інструментом для проектів ML.

Завдяки машинному навчанню Azure користувачі можуть отримати доступ до ряду можливостей і функцій для оптимізації робочих процесів. Він пропонує середовище для спільної роботи команд над проектами ML із такими інструментами, як спільні блокноти та відстеження експериментів. Платформа також надає функції автоматизованого машинного навчання для швидкого створення точних моделей, можливості MLOps для керування та розгортання моделей, а також функції відповідального штучного інтелекту для забезпечення справедливості та прозорості моделей.

Основні функції машинного навчання Azure включають:

• Широка підтримка фреймворків з відкритим кодом, таких як PyTorch, TensorFlow і scikit-learn
• Автоматизоване машинне навчання для швидкого створення високоякісних моделей без великого досвіду в галузі обробки даних
• Інструменти MLOps для співпраці, відтворюваності та ефективного розгортання та моніторингу моделі
• Інтеграція з функціями безпеки Azure, такими як віртуальні мережі, сховище ключів Azure та реєстри контейнерів для безпеки корпоративного рівня
• Гнучкі параметри обчислення, включаючи кластери CPU та GPU, для навчання та робочих навантажень

Відвідайте Microsoft Azure →

2. Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI — це комплексна платформа для створення та розгортання моделей машинного навчання. Вона об'єднує пропозиції Google щодо штучного інтелекту в оптимізоване, комплексне середовище, яке спрощує робочий процес машинного навчання. Vertex AI використовує передові технології Google, такі як TPU та архітектуру трансформатора, які відіграли вирішальну роль у розробці великих мовних моделей, таких як Gemini.

Однією з ключових переваг Vertex AI є його вбудовані мультимодальні можливості, прикладом яких є модель Gemini. Gemini може одночасно обробляти та аналізувати текст, зображення, аудіо та відео, що дозволяє використовувати розширені функції, такі як визначення певних моментів у відео на основі текстової підказки або розуміння складних мультимодальних підказок, що поєднують текст і зображення. Такий мультимодальний підхід відкриває широкий спектр практичних застосувань, від чат-ботів для обслуговування клієнтів до ідентифікації спортивних моментів і навіть складних завдань, таких як перетворення коду та аналіз фінансових документів.

Основні функції Google Cloud Vertex AI включають:

• Gemini, найсучасніша мультимодальна модель, здатна обробляти текст, зображення, аудіо та відео
• AutoML для початківців, що дозволяє користувачам створювати високоякісні моделі з мінімальним досвідом кодування
• Навчання спеціальної моделі для експертів із підтримкою таких популярних фреймворків, як PyTorch, TensorFlow і XGBoost
• Безпроблемне розгортання навчених моделей як API реального часу або для пакетного прогнозування
• Інтеграція з хмарними службами Google, такими як Cloud Storage для керування даними та Compute Engine для ресурсомісткого навчання

Відвідайте Cloud Vertex →

3. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker — це повністю керована платформа машинного навчання, яка дозволяє науковцям і розробникам даних швидко й легко створювати, навчати та розгортати моделі машинного навчання в будь-якому масштабі. Він надає інтегрований екземпляр блокнота Jupyter для створення легкого доступу до ваших джерел даних для дослідження й аналізу, тож ви можете створювати моделі машинного навчання за допомогою популярних фреймворків, таких як PyTorch, TensorFlow і scikit-learn.

Однією з ключових переваг SageMaker є його здатність підтримувати весь робочий процес машинного навчання, від підготовки даних до побудови моделі, навчання, налаштування та розгортання. Він пропонує спеціально розроблені інструменти для кожного кроку, такі як SageMaker Data Wrangler для підготовки даних, SageMaker Experiments для відстеження ітерацій моделі, SageMaker Debugger для виявлення проблем навчання та SageMaker Model Monitor для виявлення концептуального дрейфу. SageMaker також надає розширені можливості, такі як Autopilot для автоматизованого створення моделі та SageMaker Clarify для пояснювальності моделі та виявлення упередженості.

Основні функції Amazon SageMaker включають:

• Широкий набір інструментів ML, що охоплює весь робочий процес ML, від маркування та підготовки даних до створення моделі, навчання, налаштування, розгортання та моніторингу
• Повністю керована інфраструктура, яка плавно масштабується для обробки робочих навантажень будь-якого розміру з навчання та висновків
• Підтримка популярних фреймворків з відкритим кодом, таких як PyTorch, TensorFlow, scikit-learn та інших
• Автоматизоване машинне навчання за допомогою SageMaker Autopilot для швидкого створення високоякісних моделей без великої експертизи в галузі обробки даних
• Інтеграція з Amazon DataZone для оптимізації управління ML в інфраструктурі, ресурсах даних і проектах ML

Відвідайте SageMaker →

4. PyTorch

PyTorch — це фреймворк для машинного навчання з відкритим кодом, розроблений лабораторією досліджень штучного інтелекту Facebook (тепер Meta). Він відомий своїм динамічним обчислювальним графом, який дозволяє гнучко та ефективно розробляти нейронні мережі та інші моделі машинного навчання. PyTorch надає високорівневий інтерфейс для побудови та навчання моделей з акцентом на зручність використання та швидкість.

Однією з ключових переваг PyTorch є його імперативний стиль програмування, який дозволяє розробникам писати код більш природним та інтуїтивним способом. Це спрощує налагодження, модифікацію та експерименти з моделями порівняно з фреймворками, які використовують статичний обчислювальний граф. PyTorch також пропонує потужну підтримку прискорення на графічному процесорі, розподіленого навчання та розгортання на мобільних пристроях.

Ключові особливості PyTorch:

• Динамічний обчислювальний графік для гнучкої та ефективної розробки моделі
• Імперативний стиль програмування, який дозволяє легко налагоджувати та експериментувати
• Велика бібліотека готових модулів і функцій для звичайних рівнів і операцій нейронної мережі
• Автоматичне диференціювання для обчислення градієнта під час зворотного поширення
• Підтримка розподіленого навчання на кількох графічних процесорах і машинах за допомогою модуля torch.distributed

Відвідайте PyTorch →

5. Датайку

Dataiku — це провідна платформа штучного інтелекту та машинного навчання, яка дозволяє організаціям створювати та реалізувати масштабні проекти з науки про дані та штучного інтелекту. Він забезпечує наскрізне середовище для спільної роботи для фахівців з обробки даних для проектування, розгортання, управління та керування програмами штучного інтелекту та аналітики.

Однією з ключових переваг Dataiku є її здатність демократизувати штучний інтелект в організації. Вона пропонує зручний інтерфейс, який дозволяє людям з різним рівнем технічних навичок брати участь у проектах обробки даних. Бізнес-аналітики можуть використовувати візуальні інструменти та попередньо створені компоненти для підготовки даних, побудови моделей та створення аналітичних висновків, тоді як досвідчені фахівці з обробки даних можуть використовувати код та інтегруватися зі своїми улюбленими бібліотеками та фреймворками.

Ключові особливості Dataiku включають:

• Спільна централізована платформа для всього каналу даних від підготовки даних до розгортання моделі та моніторингу
• Візуальний інтерфейс для підготовки даних, побудови моделей і аналітики з компонентами, які можна перетягнути, і готовими рецептами
• Підтримка кодування в SQL, Python, R і Scala для досвідчених користувачів і складних випадків використання
• Можливості AutoML для прискорення створення та оптимізації моделі
• Функції MLOps для спрощеного розгортання моделі, моніторингу та керування у виробничих середовищах

Відвідайте Dataiku →

6. Нейронний конструктор

Neural Designer — це комплексне програмне забезпечення для машинного навчання, яке використовує потужність нейронних мереж для виконання розширених завдань аналітики даних. Розроблений Artelnics Neural Designer надає зручний графічний інтерфейс, який спрощує процес введення даних, створення моделі та інтерпретацію результатів. Він призначений для роботи з широким спектром програм, включаючи регресію функцій, розпізнавання образів, прогнозування часових рядів і автокодування.

Однією з ключових сильних сторін Neural Designer є його здатність реалізовувати глибокі архітектури з кількома нелінійними шарами, що дає змогу виявляти складні закономірності та зв’язки в даних. Програмне забезпечення приймає набір даних як вхідні дані та генерує прогностичну модель як вихідні дані, яку можна виразити як явний математичний вираз. Потім цю модель можна легко експортувати на різні комп’ютерні мови або системи для інтеграції в інші програми.

Основні функції Neural Designer включають:

• Інтуїтивно зрозумілий графічний інтерфейс користувача для спрощеного введення даних та інтерпретації результатів
• Підтримка глибоких нейронних мережевих архітектур з необмеженою кількістю рівнів і різними функціями активації
• Широкий вибір алгоритмів оптимізації для навчання моделей на наборах даних різного розміру
• Інструменти автоматичного вибору моделі, такі як інкрементний порядок для пошуку оптимальної архітектури мережі та алгоритми вибору вхідних даних для важливості функцій
• Комплексні можливості тестування та аналізу, включаючи матрицю помилок, криву ROC, кумулятивні діаграми посилення та підйому тощо

Відвідайте Neural Designer →

7. Анаконда

Anaconda — популярний дистрибутив із відкритим кодом мов програмування Python і R для обробки даних, машинного навчання та великомасштабної обробки даних. Він спрямований на спрощення керування пакетами та їх розгортання, надаючи повну колекцію з понад 7,500 пакунків, включаючи такі популярні бібліотеки, як NumPy, pandas, scikit-learn і TensorFlow.

Однією з ключових переваг Anaconda є її здатність створювати ізольовані середовища для різних проектів, гарантуючи, що кожен проект має власний набір залежностей та пакетів. Ця функція допомагає уникнути конфліктів між різними версіями бібліотек та сприяє відтворюваності. Anaconda також включає зручний графічний інтерфейс під назвою Anaconda Navigator, який дозволяє користувачам запускати програми та керувати пакетами й середовищами без використання команд командного рядка.

Ключові особливості Anaconda:

• Велика колекція з понад 7,500 пакетів з відкритим кодом для науки про дані, машинного навчання та візуалізації даних
• Менеджер пакетів і середовища Conda для легкого встановлення, керування та розгортання пакетів і залежностей
• Можливість створювати ізольовані середовища для різних проектів, щоб уникнути конфліктів пакетів і забезпечити відтворюваність
• Графічний інтерфейс користувача Anaconda Navigator для керування пакетами та середовищами без взаємодії з командним рядком
• Підтримка кількох платформ, включаючи Windows, macOS і Linux

Відвідайте Анаконду →

8. H2O

H2O.ai пропонує комплексну платформу для автоматизації ключових робочих процесів машинного навчання, що дозволяє користувачам швидко створювати моделі штучного інтелекту та додатки світового класу без великого досвіду в галузі обробки даних.

Хмарна платформа H2O AI об'єднує пропозиції компанії в галузі науки про дані та штучного інтелекту в єдину цілісну платформу. Вона включає H2O-3 для розподіленого машинного навчання, H2O Driverless AI для автоматизованого машинного навчання, H2O Hydrogen Torch для глибокого навчання без коду, H2O Document AI для інтелектуальної обробки документів, H2O Wave для розробки low-code-додатків на основі штучного інтелекту, а також додаткові можливості для сховищ функцій та MLOps.

Ключові особливості H2O.ai:

• H2O-3: Розподілена платформа машинного навчання з відкритим кодом, яка надає широкий спектр алгоритмів для класифікації, регресії, кластеризації тощо
• H2O Driverless AI: Відзначена нагородами платформа AutoML, яка автоматизує ключові завдання машинного навчання, як-от розробка функцій, налаштування моделі та вибір моделі для швидкого створення високоточних моделей
• Хвиля H2O: Фреймворк із низьким кодом для швидкого розвитку багатофункціональних програм ШІ та інтерактивних інформаційних панелей
• Інтеграція зі Snowflake для спрощеного доступу до даних і обробки, використання Snowflake Native Apps і Snowpark Container Services
• Гнучкі варіанти розгортання, включаючи повністю керовані хмарні та гібридні хмарні середовища

Відвідайте H2O →

9. TensorFlow

TensorFlow — це бібліотека програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом, розроблена Google для потоку даних і диференційованого програмування для ряду завдань. Це символічна математична бібліотека, яка широко використовується для програм машинного навчання, таких як нейронні мережі. TensorFlow надає гнучку екосистему інструментів, бібліотек і ресурсів спільноти, що дозволяє дослідникам просувати найсучасніші технології машинного навчання, а розробникам – створювати й розгортати програми на основі машинного навчання.

Однією з головних сильних сторін TensorFlow є його здатність виконувати розподілене навчання на кількох процесорах, графічних процесорах або процесорах TPU, що дозволяє розробляти великомасштабні моделі машинного навчання. Він також надає багатий набір інструментів для візуалізації, налагодження та оптимізації моделей. TensorFlow 2.0, випущений у 2019 році, запровадив швидке виконання за замовчуванням, спростивши процес розробки моделей та зробивши його більш інтуїтивно зрозумілим, особливо для початківців.

Ключові особливості TensorFlow:

• Інтеграція Keras для API високорівневих нейронних мереж, що забезпечує швидке створення прототипів і легке створення моделей
• Завзяте виконання для негайної ітерації та інтуїтивно зрозумілого налагодження
• Розподілена підтримка навчання між кількома ЦП, ГП або ТП
• TensorBoard для візуального огляду та розуміння моделі за допомогою інтерактивної візуалізації
• TensorFlow Lite для розгортання моделей на мобільних і вбудованих пристроях

Відвідайте TensorFlow →

10. Apache mahout

Apache Mahout — це бібліотека машинного навчання з відкритим кодом, розроблена Apache Software Foundation. Він надає широкий спектр алгоритмів машинного навчання, призначених для масштабування та здатних працювати на великих наборах даних за допомогою розподілених обчислювальних інфраструктур, таких як Apache Hadoop і Apache Spark.

Mahout розпочався як підпроект Apache Lucene, зосереджуючись на задачах машинного навчання, таких як кластеризація, класифікація та спільна фільтрація. З часом він розвинувся, щоб підтримувати ширший набір алгоритмів і переніс свою увагу з Hadoop MapReduce на більш ефективні механізми розподілених обчислень, такі як Spark.

Ключові особливості Apache Mahout включають:

• Структура розподіленої лінійної алгебри та математично виразний Scala DSL для написання ефективних і масштабованих алгоритмів машинного навчання
• Інтеграція з Apache Spark, Apache Flink і H2O для розподіленої обробки великих наборів даних
• Алгоритми спільної фільтрації для створення систем рекомендацій, включаючи підходи на основі користувачів і елементів, матричну факторізацію тощо
• Алгоритми кластеризації, такі як k-середні, нечіткі k-середні, потокові k-середні та спектральна кластеризація
• Алгоритми класифікації, такі як логістична регресія, наївний Байєс, випадкові ліси та приховані моделі Маркова

Відвідайте Apache Mahout →

Чому вам варто розглянути програмне забезпечення для ML

Еволюція навчання за допомогою машини програмне забезпечення революціонізувало підхід організацій майже до всіх аспектів свого бізнесу. Ці інструменти дають змогу науковцям і розробникам даних створювати складні моделі машинного навчання, які можуть вирішувати складні проблеми обробки природної мови, комп’ютерного зору та багатьох інших галузей. Діапазон алгоритмів і методів, доступних через ці платформи, величезний і постійно розширюється, від навчання під наглядом до машинного навчання без нагляду.

Інструменти машинного навчання демократизували доступ до передових технологій, таких як нейронні мережі та глибоке навчання. Вони спрощують створення графіків потоку даних, оптимізують розробку проектів машинного навчання та забезпечують надійне середовище для навчання та розгортання моделей машинного навчання. Незалежно від того, чи впроваджує організація єдиний алгоритм машинного навчання, чи створює цілу систему машинного навчання, ці програмні рішення пропонують гнучкість і потужність, необхідні для впровадження інновацій.

Оскільки технологія машинного навчання продовжує розвиватися, ми можемо очікувати, що ці інструменти стануть ще більш досконалими та зручнішими. Ймовірно, вони включатимуть більше автоматизованих функцій, щоб допомогти дослідникам обробки даних у виборі та оптимізації алгоритмів машинного навчання, що ще більше знизить бар’єр входу для організацій, які прагнуть використовувати можливості машинного навчання. Майбутнє бізнес-аналітики та прийняття рішень на основі даних нерозривно пов’язане з постійною розробкою та впровадженням цих потужних програмних платформ машинного навчання.