NeoML NeoML

Библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом

Поддерживает методы глубокого и классического машинного обучения

Используйте фреймворк NeoML для разработки, обучения и запуска моделей машинного обучения.

Features 279B3 55X55

Нейронные сети с поддержкой более 100 типов слоев

Features 277Lb3 55X55

Традиционное машинное обучение: более 20 алгоритмов (классификация, регрессия, кластеризация и т. д.)

Features 177Lb3 55X55

Поддержка CPU и GPU, высокая скорость выполнения модели

Features 178B3 55X55

Поддержка ONNX

Features-157b3-55x55

Языки: C ++, Java, Objective С

Features-145lb3-55x55

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

Запускайте модели в облачной среде, на десктопах и мобильных платформах.

Исходный код

Репозиторий: NeoML

Лицензия: Apache 2.0

Github репозиторий