機械学習ソフトウェアの比較

以下の表は、機械学習に使用されるソフトウェアフレームワーク、ライブラリ、コンピュータプログラムなどの機械学習ソフトウェアの比較です。

• Apache OpenNLP — 自然言語処理ツールキット
• CUDA — 機械学習および深層学習のワークロードを高速化するために使用されるGPUコンピューティングプラットフォーム
• Horovod — ディープラーニングのための分散型トレーニングフレームワーク
• ハグフェイストランスフォーマー— 他の機械学習フレームワークに基づいて構築された事前学習済みトランスフォーマーモデルのライブラリ^{[ 7 ]}
• Kubeflow — Kubernetes向け機械学習プラットフォーム
• Mallet — 自然言語処理とテキスト分析のためのツールキット
• NumPy — 機械学習で使用される数値計算ライブラリ^{[ 8 ] [ 9 ]}
• OpenCV — 機械学習機能を備えたコンピュータビジョンライブラリ
• ONNX — 機械学習モデルを表現するためのオープンフォーマット
• pandas — 機械学習で使用されるデータ分析およびデータ準備ライブラリ
• PlaidML — 機械学習フレームワーク向けのテンソルコンパイラおよびバックエンド
• Polars —機械学習のデータ準備と分析に使用されるデータフレームライブラリ
• PyArrow — 機械学習データ処理で使用される列指向データライブラリ
• ROOT (TMVA) — 機械学習ツールを備えたデータ分析フレームワーク^{[ 10 ]}
• SciPy — 機械学習で使用される科学計算および最適化ライブラリ^{[ 11 ]}

• Google Colab —機械学習や深層学習でよく使われる、ホスト型のJupyter Notebook環境
• JupyterLab — 機械学習とデータサイエンスのためのノートブックベースの開発環境^{[ 12 ]}
• Jupyter Notebook — 機械学習とデータサイエンスに使用される対話型ノートブック環境^{[ 13 ] [ 14 ]}
• Kaggle — オンラインのデータサイエンスおよび機械学習プラットフォーム^{[ 15 ]}

• ディープラーニングソフトウェアの比較
• 統計パッケージの比較
• データマイニング
• ディープラーニング
• 機械学習研究用データセット一覧
• 機械学習アルゴリズム一覧
• Pythonの機械学習および深層学習ソフトウェア一覧
• オープンソースの人工知能ソフトウェア一覧
• 機械学習の概要

• Yellowbrick — モデル選択と診断のための機械学習可視化ライブラリ
• ELI5 — 機械学習モデルの説明とデバッグのためのライブラリ
• InterpretML — 解釈可能な機械学習ツールキット
• SHAP — 機械学習モデルの予測を説明するためのライブラリ