Bilmenizde fayda olan en iyi makine öğrenimi araçları

Her geçen yıl dijital dünyaya yepyeni moda sözcükler ve deyimler getiriyor. Yeni terimlerin akını, özellikle de güncel ve modaya uygun olma konusundaki itibarlarını korumak istiyorlarsa, tüm hevesli teknoloji uzmanlarının ayak uydurmak zorunda olduğu anlamına geliyor. Daha fazla görünürlük kazanan en son moda ifadelerden biri de “Makine Öğrenimi”. Onu henüz duymadıysanız, stres yapmayın – bu resme girme şansınız.

Makine Öğrenimi Nedir?

Basitçe ifade etmek gerekirse, makine öğrenimi, veri analizini otomatikleştiren ve bilgisayarların açık bir programlama olmadan görevleri yerine getirmek için deneyim yoluyla öğrenmelerine olanak tanıyan bir yapay zeka biçimidir. Yapay zeka ve makine öğrenimi becerilerinin giderek daha fazla talep gördüğü bir sır değil. Bu kadar hızlı büyüyen bir pazarda, çok sayıda makine öğrenimi aracı mevcuttur. Sizin için doğru olanı seçerseniz, makine öğrenimi çeşitli süreçleri daha hızlı ve daha verimli hale getirebilir. Siz ve kuruluşunuz için doğru seçimi yapmak zor olabilir, ancak başlamanıza yardımcı olmak için size en popüler birkaç tanesini tanıtacağız. En iyi makine öğrenimi araçlarına bir göz atalım.

Microsoft Azure Makine Öğrenimi

Azure Machine Learning, geliştiricilerin yapay zeka modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına olanak tanıyan bir bulut platformudur. Microsoft, makine öğrenimi araçlarında sürekli olarak güncellemeler ve iyileştirmeler yapmaktadır ve yakın zamanda Azure Machine Learning’de değişiklikler yaparak Azure Machine Learning Workbench’i kullanımdan kaldırdığını duyurmuştur.

IBM Watson

Watson Machine Learning, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini üretime sokmak için verileri kullanan bir IBM bulut hizmetidir. Bu makine öğrenimi aracı, kullanıcıların iki temel makine öğrenimi işlemi olan eğitim ve puanlama yapmasına olanak tanır. IBM Watson’ın en çok API bağlantıları aracılığıyla makine öğrenimi uygulamaları oluşturmak için uygun olduğunu unutmayın.

Google TensorFlow

Google’da araştırma ve üretim için kullanılan TensorFlow, veri akışı programlama için açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir. Sonuç olarak, TensorFlow bir makine öğrenimi çerçevesidir. Bu makine öğrenimi aracı piyasada nispeten yenidir ve hızla gelişmektedir. TensorFlow’un sinir ağlarını kolayca görselleştirmesi, geliştiriciler için muhtemelen en çekici özelliktir.

Amazon Makine Öğrenimi

Amazon’un etkileyici sayıda makine öğrenimi aracı sunması şaşırtıcı olmamalı. AWS web sitesine göre Amazon Machine Learning, Makine Öğrenimi modelleri oluşturmak ve tahminler üretmek için yönetilen bir hizmettir. Amazon Makine Öğrenimi, makine öğrenimi aracını kullanıcı için daha da basitleştiren otomatik bir veri dönüştürme aracı içerir. Buna ek olarak Amazon, geliştiricilerin ve veri bilimcilerin makine öğrenimi modellerini kullanmasını kolaylaştıran tam yönetimli bir platform olan Amazon SageMaker gibi başka makine öğrenimi araçları da sunmaktadır.

OpenNN

OpenNN, sinir ağı geliştirme için açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir. Çeşitli sinir ağlarının yüksek performanslı bir uygulamasını sağlar. Çok çeşitli özelleştirme seçenekleri ile kullanımı kolay bir arayüz sunar, bu da onu yeni başlayanlar ve ileri düzey kullanıcılar için uygun hale getirir. Ayrıca, birden fazla işletim sistemini ve programlama dilini destekler ve hesaplama hızı hem CPU hem de GPU mimarileri için optimize edilmiştir. Özellikleri şunları içerir:

Açık kaynaklı sinir ağı yazılım kütüphanesi.
Çeşitli sinir ağı türlerini destekler.
Özelleştirme seçenekleri ile kullanıcı dostu arayüz.

PyTorch

PyTorch, derin öğrenme görevleri için yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Facebook’un yapay zeka araştırma grubu tarafından geliştirilmiştir ve Torch kütüphanesine dayanmaktadır. PyTorch’un dinamik hesaplama grafiği sistemi, esnekliği ve kullanımı kolay arayüzü, onu araştırmacılar ve uygulayıcılar arasında popüler bir seçim haline getirmektedir. Özellikleri şunları içerir:

Dinamik hesaplamalı grafik sistemi.
GPU’lar ile tensör hesaplama desteği.
Kullanımı kolay arayüz ve kapsamlı dokümantasyon.

Vertex AI

Vertex AI, Google tarafından geliştirilen bulut tabanlı bir makine öğrenimi platformudur. Geliştiricilerin ve veri bilimcilerin büyük ölçekli makine öğrenimi modelleri oluşturmasına, dağıtmasına ve yönetmesine olanak tanır. Vertex AI, TensorFlow, PyTorch ve scikit-learn dahil olmak üzere çeşitli popüler makine öğrenimi çerçevelerini ve araçlarını destekler. Özellikleri ve araçları, makine öğrenimi iş akışını kolaylaştırmak ve kullanıcıların daha hızlı ve daha doğru sonuçlar elde etmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Özellikleri şunları içerir:

Otomatik model seçimi ve hiperparametre ayarı için AutoML araçları.
Sorunsuz veri yönetimi ve dağıtımı için diğer Google Cloud hizmetleriyle entegrasyon.
Model adaleti ve güvenilirliğini sağlamaya yardımcı olmak için model izleme ve açıklanabilirlik araçları.

BigML

BigML, kullanıcıların tahmine dayalı modelleri hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanıyan bulut tabanlı bir makine öğrenimi platformudur. Kullanıcı dostu bir arayüz ve güçlü otomasyon araçlarıyla BigML, kuruluşların verilerinden içgörüler elde etmelerini ve daha iyi kararlar almalarını sağlar. Temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

Otomatik makine öğrenimi: BigML’nin AutoML özelliği, belirli bir görev için en iyi algoritmayı ve hiperparametreleri otomatik olarak seçerek doğru modeller oluşturmak için gereken süreyi ve uzmanlığı azaltır.
Model açıklanabilirliği: BigML’nin platformu, modellerin nasıl tahminlerde bulunduğuna dair şeffaflık sağlayarak kullanıcıların sonuçları anlamasına ve doğrulamasına olanak tanır.
Sorunsuz entegrasyon: BigML, çok çeşitli veri kaynakları ve araçlarıyla entegre olarak makine öğrenimini mevcut iş akışlarına dahil eder.

Apache Mahout

Apache Mahout, makine öğrenimi algoritmalarının ölçeklenebilir ve verimli uygulamalarını sağlamak için tasarlanmış açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Diğerlerinin yanı sıra kümeleme, sınıflandırma ve işbirlikçi filtreleme için bir dizi algoritma içerir. Apache Mahout’un temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

Ölçeklenebilirlik: Mahout, büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işleyebilir ve Apache Hadoop’un yardımıyla büyük verileri işlemek için ölçeklenebilir.
Esneklik: Çoklu programlama dillerini destekler.
Genişletilebilirlik: Mahout, özel algoritmalar oluşturmak ve diğer araçlar ve kütüphanelerle entegre olmak için bir çerçeve sağlar.

Weka

Weka, veri ön işleme, sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve görselleştirme için bir algoritma koleksiyonu sağlayan popüler bir açık kaynaklı makine öğrenimi aracıdır. Akademik ve endüstriyel ortamlarda yaygın olarak kullanılır ve çeşitli dosya formatlarını destekler. Weka’nın temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

Kullanıcı dostu arayüz: Weka, kullanıcıların verileri kolayca keşfetmelerini ve analiz etmelerini sağlayan grafiksel bir kullanıcı arayüzü sağlar.
Genişletilebilirlik: Weka, kullanıcıların kendi algoritmalarını ve uzantılarını geliştirmelerine ve araca entegre etmelerine olanak tanır.
Kapsamlı dokümantasyon ve destek: Weka, geniş bir kullanıcı ve geliştirici topluluğuna sahiptir ve destek için kapsamlı belgeler, öğreticiler ve forumlar sağlar.