Google Colab (Colaboratory) je cloudová služba spoločnosti Google na spúšťanie kódu v Pythone v notebookoch v štýle Jupyter priamo v prehliadači, bez lokálnej inštalácie. Bezplatná verzia ponúka aj GPU a TPU, podľa dostupnosti a s obmedzeniami doby behu; platené tarify ponúkajú viac výpočtového výkonu. Colab je obľúbený vo výučbe, pri analýze údajov a vyskúšaní modelov a zabudovaný asistent Gemini pomáha písať a opravovať kód (stav k októbru 2026).
Agenti, postupy a šablóny v jednom pracovnom priestore – bezplatné 24-hodinové demo.
Spustiť demoJupyter Notebook je open-source aplikácia bežiaca v prehliadači od projektu Jupyter, ktorá v jednom dokumente spája spustiteľný kód, výsledky, grafy a vysvetľujúci text. Notebooky sa široko používajú v analýze údajov, strojovom učení, výskume a vzdelávaní, pretože každý krok možno zdokumentovať a zdieľať dohľadateľným spôsobom. Najčastejším jazykom je Python. Príklad: analytik načíta údaje o predaji, vyčistí ich a výsledky zobrazí ako graf priamo pod kódom.
Kaggle je online platforma pre dátovú vedu a strojové učenie, ktorú od roku 2017 vlastní Google. Ponúka verejné súbory údajov, súťaže založené na reálnych problémoch, notebooky v prehliadači s výpočtovými zdrojmi a vzdelávacie kurzy. Organizáciám a študentom je užitočná na vyskúšanie metód, porovnanie prístupov alebo vyhľadávanie talentov. Licenciu a pôvod každého súboru údajov by ste mali pred použitím skontrolovať.
TensorFlow je open-source framework na strojové učenie, ktorý vyvinul Google a vydal v roku 2015. Používa sa na vytváranie, trénovanie a nasadzovanie neurónových sietí v aplikáciách, na serveroch alebo na mobilných zariadeniach. Keras poskytuje prístupné rozhranie vyššej úrovne; typické použitia zahŕňajú klasifikáciu obrázkov, predpovedanie a odporúčacie systémy.
PyTorch je open-source framework na strojové učenie a hlboké učenie v programovacom jazyku Python. Pôvodne ho vyvinula spoločnosť Meta (vtedy Facebook) a od roku 2022 ho spravuje PyTorch Foundation pod záštitou Linux Foundation. PyTorch sa široko používa vo výskume aj v praxi, pretože vývojárom umožňuje flexibilne vytvárať modely, trénovať ich na GPU a testovať krok za krokom; vznikli v ňom mnohé známe jazykové a obrazové modely.
