Google Colab (Colaboratory) on Google'i pilveteenus Pythoni koodi käitamiseks Jupyteri stiilis märkmikes otse brauseris, ilma kohaliku paigalduseta. Tasuta paketis on saadaval ka GPU-d ja TPU-d, sõltuvalt saadavusest ja koos tööaja piirangutega; tasulised paketid pakuvad rohkem arvutusvõimsust. Colab on populaarne õpetamisel, andmeanalüüsis ja mudelite katsetamisel ning sisseehitatud Gemini assistent aitab koodi kirjutada ja parandada (seisuga oktoober 2026).
Jupyter Notebook on Project Jupyteri avatud lähtekoodiga brauseripõhine rakendus, mis ühendab käivitatava koodi, tulemused, diagrammid ja selgitava teksti ühes dokumendis. Märkmikke kasutatakse laialdaselt andmeanalüüsis, masinõppes, uurimistöös ja õpetamisel, sest iga sammu saab dokumenteerida ja jagada jälgitaval viisil. Python on kõige levinum keel. Näide: analüütik laadib müügiandmed, puhastab need ja näitab tulemusi otse allpool diagrammina.
Kaggle on andmeteaduse ja masinõppe veebiplatvorm, mis kuulub alates 2017. aastast Google'ile. See pakub avalikke andmehulki, päris probleemidel põhinevaid võistlusi, brauseripõhiseid märkmikke koos arvutusressurssidega ja õppekursusi. Organisatsioonidele ja õppijatele on see kasulik meetodite katsetamiseks, lähenemisviiside võrdlemiseks või talentide märkamiseks. Enne kasutamist tuleks kontrollida andmehulga litsentsi ja päritolu.
TensorFlow on Google'i välja töötatud ja 2015. aastal avaldatud avatud lähtekoodiga masinõppe raamistik. Seda kasutatakse närvivõrkude ehitamiseks, treenimiseks ja kasutuselevõtuks rakendustes, serverites või mobiilseadmetes. Keras pakub ligipääsetavat kõrgetasemelist liidest; tüüpilised kasutusalad on piltide klassifitseerimine, prognoosimine ja soovitussüsteemid.
PyTorch on avatud lähtekoodiga raamistik masinõppeks ja süvaõppeks Pythoni programmeerimiskeeles. See töötati algselt välja Metas (tollal Facebook) ning seda haldab alates 2022. aastast Linux Foundationi alla kuuluv PyTorch Foundation. PyTorchi kasutatakse laialdaselt teaduses ja tööstuses, sest see võimaldab arendajatel mudeleid paindlikult ehitada, GPU-del treenida ja samm-sammult testida; paljud tuntud keele- ja pildimudelid on sellega ehitatud.
