Premios Bossies 2017: Machine Learning

Esta es la selección de los editores de InfoWold de los mejores proyectos opensource dedicados a las máquinas de aprendizaje automático.

Synaptic

No tiene nada que ver con el Gestor de paquetes y aunque llama la atención la similitud del diseño de su web con las páginas de Canonical, tampoco parece haber relación. Se trata de una librería que permite crear redes neurales utilizando Node.js y el navegador.
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Scikit-learn

Librería Python para minería y análisis de datos.
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Caffe2

Framework ligero para la creación de proyectos de aprendizaje profundo.
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H20

Facilita la circulación y modelado de datos usando lenguajes como Python, Java, R y Scala.
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PyTorch

Librería Python para la creación de redes neuronales.
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CatBoost

Algoritmo para la creación de árboles de decisión.
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XGBoost

Herramientas para Linux, Windows, Mac y plataformas de nube, que permiten utilizar una técnica de machine learning llamada Gradient Boosting con los lenguajes C++, Python, R, Java, Scala, y Julia entre otros.
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GNU OCTAVE

Alternativa a MatLab con las bendiciones de la Free Software Foundation.
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TensorFLow

Librería para computación numérica utilizando graficación de flujo de datos.
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The Microsoft Cognitive Toolkit

Conjunto de herramientas para la creación de proyectos de aprendizaje profundo.
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Apache MXNET

Librerías para la creación de proyectos de aprendizaje profundo de la Fundación Apache
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Apple Core ML

Un desarrollo de Apple para integrar tecnologías de aprendizaje automático en aplicaciones para iOS y MacOS
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