Разработка IT решений с Искусственным интеллектом
Мы используем в своей работе как собственные разработки, так и популярные решения для разработки сервисов искусственного интеллекта и машинного обучения:
-
TensorFlow - Самый популярный фреймворк для создания и обучения нейронных сетей.
-
Keras - Высокоуровневый API для TensorFlow, упрощает процесс разработки моделей машинного обучения.
-
Scikit-Learn (Фонд ПО Scikit-Learn) - Обширная библиотека для машинного обучения в Python, включающая множество алгоритмов.
-
PyTorch - Гибкий и мощный фреймворк для машинного обучения и искусственного интеллекта.
-
Pandas (NumFOCUS) - Библиотека Python для обработки и анализа данных.
-
NumPy (NumFOCUS) - Библиотека Python для вычислительных и математических операций.
-
Jupyter (Project Jupyter) - Проект для поддержки интерактивной науки о данных и обучения.
-
Apache MXNet (Apache Software Foundation) - Быстрый и гибкий фреймворк для обучения глубоких нейронных сетей.
-
Matplotlib (NumFOCUS) - Библиотека Python для визуализации данных.
-
Seaborn (Michael Waskom) - Библиотека визуализации данных Python, основанная на Matplotlib.
-
NLTK (NLTK Team) - Инструменты для работы с человеческим языком для Python.
-
Gensim (Radim Rehurek) - Библиотека Python для моделирования тематических текстов и векторного представления слов.
-
Spacy (Explosion) - Библиотека Python для обработки естественного языка.
-
Caffe (BVLC) - Фреймворк глубокого обучения, ориентированный на скорость и эффективность.
-
OpenCV (OpenCV team) - Библиотека для работы с компьютерным зрением и машинным обучением.
-
Theano - Библиотека Python для эффективных вычислений, оптимизированных для GPU.
-
XGBoost (DMLC) - Оптимизированная библиотека для градиентного бустинга.
-
LightGBM - Быстрый, эффективный и легкий фреймворк для градиентного бустинга.
-
CatBoost (Yandex) - Мощный фреймворк для градиентного бустинга от Яндекса.
-
Eli5 (Eli5 team) - Библиотека Python для отладки машинного обучения и объяснения прогнозов.