Comparación de software de aprendizaje automático ⇐ Proyectos de artículos

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Las siguientes tablas son una '''comparación de software de aprendizaje automático''', como marcos de software, bibliotecas (biblioteca (informática)) y programas informáticos utilizados para el aprendizaje automático.

==Software de aprendizaje automático==

==Otras comparaciones==

==Bibliotecas y plataformas auxiliares de aprendizaje automático==
* CUDA: plataforma informática GPU utilizada para acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
* Horovod (aprendizaje automático)|Horovod: marco de formación distribuido para el aprendizaje profundo
* Hugging Face Transformer (aprendizaje profundo)|Transformers: biblioteca de modelos de transformadores previamente entrenados creados en otros marcos de aprendizaje automáticohttps://github.com/huggingface/transformers
* NumPy: biblioteca de computación numérica utilizada en aprendizaje automáticohttps://github.com/ddbourgin/numpy-mlhttps://madewithml.com/courses/foundations/numpy/
* OpenCV: biblioteca de visión por computadora con funciones de aprendizaje automático
* ONNX: formato abierto para representar modelos de aprendizaje automático
* Pandas (software)|pandas: biblioteca de preparación y análisis de datos utilizada en el aprendizaje automático
* PlaidML: compilador de tensores y backend para marcos de aprendizaje automático
* Polars (software)|Polars: biblioteca de marcos de datos utilizada para la preparación y análisis de datos de aprendizaje automático
* PyArrow: biblioteca de datos en columnas utilizada en el procesamiento de datos de aprendizaje automático
* SciPy: biblioteca de optimización y computación científica utilizada en el aprendizaje automático |title=Opciones de cálculo y editor de cuadernos
|url=https://www.ibm.com/docs/en/ws-and-kc?t ... ook-editor
|sitio web=Documentación de IBM
|editor=IBM
|fecha-acceso=13 de abril de 2026


==Entornos de desarrollo online para aprendizaje automático==
* Google Colab: entorno Jupyter Notebook alojado que se utiliza habitualmente para aprendizaje automático y aprendizaje profundo
* JupyterLab: entorno de desarrollo basado en portátiles para aprendizaje automático y ciencia de datoshttps://docs.cloudera.com/cdsw/1.10.5/runtimes/topics/ml-runtimes-jupyter.html
* Jupyter Notebook: entorno de cuaderno interactivo utilizado para datos y aprendizaje automático cienciahttps://developers.redhat.com/articles/2021/05/21/introduction-machine-learning-jupyter-notebookshttps://www.nas.nasa.gov/hecc/support/kb/using- ... s_576.html
* Kaggle: plataforma de aprendizaje automático y ciencia de datos en líneahttps://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/what-is-kaggle/

==Ver también==
* Comparación de software de aprendizaje profundo
* Comparación de software de análisis numérico
* Comparación de paquetes estadísticos
* Minería de datos
* Aprendizaje profundo
* Lista de conjuntos de datos para la investigación del aprendizaje automático
* :Categoría:Algoritmos de aprendizaje automático|Lista de algoritmos de aprendizaje automático
* Listas de software de inteligencia artificial de código abierto

* [https://www.scikit-yb.org/ Yellowbrick] — biblioteca de visualización de aprendizaje automático para diagnóstico y selección de modelos
* [https://eli5.readthedocs.io/ ELI5] — biblioteca para explicar y depurar modelos de aprendizaje automático
* [https://interpret.ml/ InterpretML] — kit de herramientas de aprendizaje automático interpretable
* [https://shap.readthedocs.io/ SHAP] — biblioteca para explicar las predicciones de modelos de aprendizaje automático

Aprendizaje automático
Comparaciones de software

More details: https://en.wikipedia.org/wiki/Compariso ... g_software