Міністерство цифрової трансформації підготувало документ з рекомендаціями з відповідальної розробки систем із використанням технологій штучного інтелекту. Окремо у документі — 33 інструменти для розробки рішень із ШІ, виявлення помилок у коді, аудиту упередженості та справедливості в системах тощо. Нижче — весь список.

1. Aequitas Bias and Fairness Audit Toolkit
   Набір інструментів з відкритим кодом для аудиту упередженості та справедливості моделей машинного навчання, розроблений Університетом Чикаго.
2. AI Fairness 360 від IBM
   Набір інструментів з відкритим кодом для забезпечення справедливості штучного інтелекту, призначений для виявлення та усунення упередженостей у моделях.
3. Anthropic Claude
   Генеративна модель штучного інтелекту, використовується для генерації тексту та обробки природної мови.
4. Apache Mahout
   Масштабована бібліотека машинного навчання з відкритим кодом, призначена для створення алгоритмів рекомендацій, кластеризації та класифікації.
5. AWS SageMaker Clarify
   Інструмент для виявлення упередженостей і забезпечення пояснюваності штучного інтелекту, використовується для аналізу моделей на наявність упередженостей.
6. Azure AI
   Хмарна платформа для штучного інтелекту від Microsoft, що надає сервіси для розробки, тренування та розгортання моделей машинного навчання.
7. Caffe
   Фреймворк глибокого навчання з відкритим кодом, розроблений в Університеті Каліфорнії (Берклі), оптимізований для швидкості та модульності.
8. CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)
   Фреймворк глибокого навчання з відкритим кодом, використовується для створення нейронних мереж.
9. Cursor
   Редактор програмного коду, який використовує технології машинного навчання для надання розумних підказок, автодоповнення та виявлення помилок у коді.
10. Deeplearning4j
    Фреймворк глибокого навчання для Java та Scala з підтримкою розподілених обчислень.
11. Fairlearn від Microsoft
    Набір інструментів з відкритим кодом для забезпечення справедливості штучного інтелекту, використовується для оцінки та зменшення упередженостей у моделях.
12. Fast.ai
    Високорівнева бібліотека для глибокого навчання на основі PyTorch, спрямована на спрощення розробки моделей машинного навчання.
13. GitHub Copilot
    Інструмент на основі штучного інтелекту, розроблений GitHub у співпраці з OpenAI. Інтегрується в середовища розробки коду, як-от Visual Studio Code, і надає рекомендації та автодоповнення під час написання програмного коду.
14. Google Gemini
    Генеративна модель штучного інтелекту, використовується для автоматизації завдань та створення контенту.
15. Google Vertex AI
    Хмарна платформа для машинного навчання та генеративного штучного інтелекту, надає інструменти для розробки й розгортання моделей.
16. Google’s AI Explainability 360
    Набір інструментів для забезпечення пояснюваності штучного інтелекту, використовується для аналізу та пояснення рішень моделей.
17. H2O.ai
    Платформа з відкритим кодом для машинного навчання, використовується для створення моделей аналізу даних і прогнозування.
18. Hugging Face Transformers
    Бібліотека з відкритим кодом для обробки природної мови (NLP), надає попередньо навчені моделі та інструменти для роботи з текстом.
19. IBM Watson
    Платформа штучного інтелекту, що надає сервіси для обробки природної мови, машинного навчання та аналізу даних.
20. JAX
    Бібліотека з відкритим кодом для чисельних обчислень від Google Research, використовується для розробки алгоритмів глибинного навчання та оптимізації моделей.
21. Keras
    Високорівнева бібліотека для нейронних мереж, що працює з TensorFlow, використовується для створення моделей машинного навчання.
22. LightGBM
    Високопродуктивний градієнтний бустинг фреймворк від Microsoft, оптимізований для швидкості та продуктивності.
23. Microsoft Copilot
    Інструмент на основі штучного інтелекту, який працює на базі пошукової системи Bing та великих мовних моделей від OpenAI, що використовується для генерування відповідей, пошуку інформації та аналізу даних.
24. Midjourney
    Генеративна модель штучного інтелекту, яка перетворює текстові описи на зображення. Використовується для створення художніх та креативних візуалізацій, надаючи можливість генерувати зображення на основі заданих текстових запитів.
25. MXNet
    Платформа з відкритим кодом для глибинного навчання від Apache Software Foundation, підтримує різні мови програмування.
26. ONNX Runtime
    Інструмент з відкритим кодом для виконання моделей машинного навчання у форматі ONNX, підтримує різні апаратні платформи.
27. OpenAI ChatGPT
    Генеративна модель для обробки природної мови від OpenAI, застосовується для генерації тексту та відповіді на запитання.
28. Perplexity
    Вебсервіс від Perplexity AI, використовується для пошуку та обробки інформації.
29. PyTorch
    Фреймворк з відкритим кодом для машинного навчання від Meta, використовується для розробки та тренування моделей.
30. RapidMiner
    Платформа для аналізу даних та машинного навчання, надає інструменти для побудови моделей без необхідності програмування.
31. Scikit-learn
    Бібліотека Python для машинного навчання, використовується для класифікації, регресії та кластеризації.
32. TensorFlow
    Платформа з відкритим кодом для машинного навчання від Google, застосовується для створення та тренування моделей.
33. Theano
    Бібліотека Python з відкритим кодом для чисельних обчислень, дає змогу ефективно визначати та оптимізувати математичні вирази.