Лучшие фреймворки для машинного обучения в 2025 году

В 2025 году рынок фреймворков машинного обучения кардинально меняется. PyTorch захватывает первое место по популярности в России, оттесняя TensorFlow на второе место. Эти изменения связаны с переходом российских компаний на собственную инфраструктуру и отказом от зарубежных облачных сервисов.

PyTorch, разработанный Meta AI, привлекает разработчиков динамическими графами вычислений и интуитивным API. Фреймворк идеально подходит для R&D задач и прототипирования. PyTorch Lightning добавляет структурированность коду, автоматизируя рутинные задачи обучения. Fastai предлагает высокоуровневый интерфейс для быстрого старта в глубоком обучении. Согласно экспертам лаборатории ИИ компании Криптонит, PyTorch обеспечивает высокий уровень гибкости и простую конвертацию моделей для продакшена.

TensorFlow от Google Brain сохраняет позиции корпоративного лидера благодаря статическим графам и поддержке TPU. Keras как высокоуровневый API к TensorFlow упрощает создание нейронных сетей в несколько строк кода. JAX от Google Research предлагает функциональное программирование и XLA оптимизацию для высокопроизводительных вычислений.

Для классического машинного обучения scikit-learn остается эталоном простоты. XGBoost доминирует в соревнованиях по ML, CatBoost от Яндекса автоматически обрабатывает категориальные признаки, а LightGBM от Microsoft использует Histogram-based алгоритм для работы с большими данными. Российская специфика заключается в предпочтении open-source решений из-за ограниченного доступа к зарубежным облачным платформам.

Тренды 2025 года указывают на рост AutoML и MLOps инструментов, интеграцию с квантовыми вычислениями через TensorFlow Quantum. Облачные платформы Azure, AWS и Google Cloud продолжают поддерживать основные фреймворки, но в России развиваются отечественные альтернативы. Выбор фреймворка зависит от задач: PyTorch для исследований, TensorFlow для продакшена, scikit-learn для классического ML.

Подписывайтесь в Telegram:
KURIER 🌐 ᴺᴱᵂˢ