Es gibt zahlreiche hervorragende Toolkits, die die Entwicklung von Maschinenlernsoftware in Python, R, Matlab und ähnlichen Umgebungen unterstützen. Dlib-ml ist eine Open-Source-Bibliothek, die sowohl Ingenieuren als auch Forschungswissenschaftlern zugutekommt und darauf abzielt, eine vergleichbar umfassende Entwicklungsumgebung für die Erstellung von Maschinenlernsoftware in der C++-Sprache bereitzustellen. Hierfür enthält dlib-ml ein erweiterbares Lineare-Algebra-Toolkit mit integrierter BLAS-Unterstützung. Zudem bietet die Bibliothek Implementierungen von Algorithmen zur Inferenz in Bayesschen Netzwerken sowie kernelbasierte Methoden für Klassifikation, Regression, Clustering, Anomalieerkennung und Merkmalsrangfolge. Um die einfache Nutzung dieser Werkzeuge zu ermöglichen, wurde die gesamte Bibliothek unter Verwendung von Vertragssprachen (contract programming) entwickelt, was eine vollständige und präzise Dokumentation sowie leistungsstarke Debugging-Tools bietet.