Inicio Proyectos SynapseML
SynapseML
Scala

SynapseML

Aprendizaje Automático Simple y Distribuido

por microsoft · GitHub
Estrellas
Ramas
Licencia
Creado
Último commit
Categoría
Scala
Lenguaje
aiapache-sparkazureMITScala
Ver en GitHub
En palabras simples

Construye flujos de trabajo escalables de aprendizaje automático para tareas como análisis de texto y reconocimiento de imágenes utilizando una biblioteca simple.

¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
SynapseML — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
5 2315 229
2026-07-042026-08-31
📈 Sigue SynapseML

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

Aprendizaje Automático Simple y Distribuido

SynapseML tiene 5.2k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 863 veces. SynapseML está escrito principalmente en Scala. Se desarrolla activamente desde 2017. SynapseML está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: ai, apache-spark, azure, big-data.

Frequently asked questions

¿Qué es SynapseML?

Aprendizaje Automático Simple y Distribuido

¿SynapseML es de código abierto?

SynapseML es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.

¿SynapseML es gratis?

Sí. SynapseML es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está SynapseML?

SynapseML está disponible bajo la licencia MIT.

¿En qué lenguaje está escrito SynapseML?

SynapseML está escrito principalmente en Scala.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
olud.ai badge — SynapseML

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=microsoft-synapseml)](https://olud.ai/project/microsoft-synapseml.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con🧬 Ver el mapa de ADN →

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.