Российские AutoML-платформы 2026
6 платформ в каталоге, 6 в рейтинге. Сравнение по цене, реестру Минцифры, развёртыванию и отзывам. Обновлено 4 октября 2026.
Порядок: по уровню участия компании на платформе, затем по рейтингу и полноте профиля. Уровень участия зависит от тарифа. На рейтинги, «Топ» и «Призму» тариф не влияет — подробнее.
Топ AutoML-платформ 2026
Лидеры рынка по версии Призмы – решения с максимальной функциональностью и опытом применения.
ML Space
Программный комплекс для решения задач автоматического машинного обучения Fedot.Core
CyberStudio
Сравнение AutoML-платформ 2026: топ-6
Весь рейтинг →| # | Продукт | Оценка | Реестр ПО | Зона |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ML SpaceОблачные Технологии | ★ 4,3 · 1 | – | Лидер |
| 2 | Kolmogorov.ai AxiomДАТА САПИЕНС | – | да | Лидер |
| 3 | Программный комплекс для решения задач автоматического машинного обучения Fedot.CoreУниверситет Итмо; НИУ Итмо; ИТМО | – | да | Претендент |
| 4 | BAUM AI PLATFORMСХД БАУМ | – | да | Нишевой |
| 5 | CyberStudioЮридическое лицо скрыто | – | – | Нишевой |
| 6 | AiLineЮридическое лицо скрыто | – | – | Нишевой |
Вопросы и ответы
Какие AutoML-платформы лучшие в 2026 году?
По рейтингу площадки в тройке лидеров – ML Space, Kolmogorov.ai Axiom, Программный комплекс для решения задач автоматического машинного обучения Fedot.Core. Полный список с оценками и зонами – в рейтинге AutoML-платформ.
Сколько AutoML-платформ в каталоге?
В каталоге 6 платформ, в рейтинге – 6. В реестре российского ПО – 3.
Как составлен рейтинг AutoML-платформ?
Автоматически, по данным каталога: функции продукта и полнота карточки, подтверждённые отзывы, закупки заказчиков по 44-ФЗ и 223-ФЗ, стаж на рынке и обращения. Анкеты разработчиков не используются. Рейтинг обновляется ежеквартально.
О категории «AutoML-платформы»
Российское ПО для AutoML решений
Подкатегория решений для автоматизированного машинного обучения. Российские AutoML платформы позволяют компаниям создавать ML модели без глубоких знаний Data Science.
Назначение и область применения
AutoML решения используются компаниями для автоматизации процесса создания ML моделей. Решения позволяют бизнес-аналитикам и инженерам создавать качественные ML модели без привлечения специалистов по Data Science.
Ключевые функции и компоненты
Автоматическая подготовка данных и feature engineering, автоматический выбор алгоритмов, автоматическая настройка гиперпараметров. Система ансамблирования моделей, система оценки и сравнения моделей, система простого интерфейса для бизнес-пользователей.
Рекомендации по выбору
Выбирайте систему с удобным интерфейсом для non-data scientist пользователей. Оцените качество автоматически созданных моделей. Рекомендуется проверить поддержку типичных бизнес-задач.