Изменения

* Kotlin-statistics<ref>[https://github.com/thomasnield/kotlin-statistics Kotlin-statistics]</ref> {{---}} библиотека с набором функций-расширений для работы с коллекциями, такими как mode, median, range, variance, standardDeviation, geometricMean и др. Также, библиотека предоставляет расширения для трансформации коллекций и агрегации данных. Есть реализации Наивного Баесового Классификаторы, алгоритмов классификации, линейной регрессирегрессии.

 * SMILE<ref>[https://github.com/haifengl/smile SMILE]</ref> {{---}} JVM фреймворк, для которого помимо официального API<ref>[https://github.com/haifengl/smile/blob/master/kotlin/packages.md SMILE-kotlin]</ref> на Kotlin существуют расширения SMILE-NLP-KT<ref>[https://github.com/londogard/smile-nlp-kt SMILE-NLP-KT]</ref>. Фреймворк используется для решения различных задач машинного обучения, таких как: классификация, регрессия, кластеризация, использование генетических алгоритмов, KNN, вывод отсутствующих значений набора данных, обработку естественных языков. Есть встроенная поддержка визуализации данных, средств для чтения и нормализации данных различных форматов (csv, apache arrow, json, jdbc). Так как Kotlin интеропабилен с Java, то помимо специфичных поддерживающих для Kotlin библиотек можно использовать библиотеки для Java, например:* Deeplearning4j<ref>[https://deeplearning4j.konduit.ai/ Deeplearning4j]</ref> {{---}} DSL на Java для конфигурации глубоких нейронных сетей. Библиотека поддерживает распределенные вычисления, используя Apache Spark. Помимо реализаций алгоритмов машинного обучения, библиотека содержит классы для загрузки и нормализации данных.  Также есть возможность<ref>[https://kotlinlang.org/docs/reference/data-science-overview.html Kotlin for Data Science]</ref> работы с NumPy.