NeoMLБиблиотека машинного обучения с открытым исходным кодом
Поддерживает методы глубокого и классического машинного обучения
Используйте фреймворк NeoML для разработки, обучения и запуска моделей машинного обучения.
Нейронные сети с поддержкой более 100 типов слоев
Традиционное машинное обучение: более 20 алгоритмов (классификация, регрессия, кластеризация и т. д.)
Поддержка CPU и GPU, высокая скорость выполнения модели
Поддержка ONNX
Языки: C ++, Java, Objective С
Кроссплатформенность: один и тот же код можно запустить в Windows, Linux, macOS, iOS и на Android
Как ABBYY использует NeoML?
Разработчики ABBYY используют NeoML для задач компьютерного зрения и обработки естественного языка, включая улучшение изображений, классификацию, анализ структуры документов, распознавание текста, извлечение данных из структурированных и неструктурированных документов.
Кроссплатформенность |
Исходный код |
|
Запускайте модели в облачной среде, на десктопах и мобильных платформах. |
Репозиторий: NeoML Лицензия: Apache 2.0 Github репозиторий |
Кроссплатформенность |
|
Запускайте модели в облачной среде, на десктопах и мобильных платформах. |
Исходный код |
|
Репозиторий: NeoML Лицензия: Apache 2.0 Github репозиторий |