Google Colab (Colaboratory) je cloudová služba Googlu pro spouštění kódu v Pythonu v noteboocích ve stylu Jupyteru přímo v prohlížeči, bez lokální instalace. Bezplatná verze nabízí také GPU a TPU, podle dostupnosti a s časovými limity běhu; placené tarify nabízejí více výpočetního výkonu. Colab je oblíbený ve výuce, při analýze dat a zkoušení modelů a zabudovaný asistent Gemini pomáhá psát a opravovat kód (stav k říjnu 2026).
Agenti, postupy a šablony v jednom pracovním prostoru – 24hodinové demo zdarma.
Spustit demoJupyter Notebook je open-source aplikace běžící v prohlížeči od projektu Project Jupyter, která v jednom dokumentu spojuje spustitelný kód, výsledky, grafy a vysvětlující text. Notebooky se široce používají v analýze dat, strojovém učení, výzkumu a výuce, protože každý krok lze dokumentovat a sdílet srozumitelným způsobem. Nejběžnějším jazykem je Python. Příklad: analytik načte data o prodeji, vyčistí je a výsledky zobrazí jako graf přímo pod nimi.
Kaggle je online platforma pro datovou vědu a strojové učení, kterou od roku 2017 vlastní Google. Nabízí veřejné datové sady, soutěže založené na reálných problémech, notebooky v prohlížeči s výpočetními prostředky a výukové kurzy. Pro organizace i studující je užitečná k vyzkoušení metod, porovnání přístupů nebo vyhledávání talentů. Před použitím by se měla ověřit licence a původ každé datové sady.
TensorFlow je open-source framework pro strojové učení, který vyvinul Google a vydal v roce 2015. Používá se k tvorbě, trénování a nasazení neuronových sítí v aplikacích, na serverech nebo na mobilních zařízeních. Keras nabízí přístupné vysokoúrovňové rozhraní; typické využití zahrnuje klasifikaci obrázků, předpovědi a doporučovací systémy.
PyTorch je open-source framework pro strojové a hluboké učení v programovacím jazyce Python. Původně jej vyvinula společnost Meta (tehdy Facebook) a od roku 2022 jej zaštiťuje PyTorch Foundation pod hlavičkou Linux Foundation. PyTorch je široce rozšířený ve výzkumu i průmyslu, protože vývojářům umožňuje flexibilně sestavovat modely, trénovat je na GPU a krok za krokem je testovat; je na něm postavena řada známých jazykových a obrazových modelů.
