Uygulama oluşturmak için en iyi yapay zeka aracı hangisidir

Bir uygulama oluşturmak için hangi yapay zeka aracının kullanılacağının seçimi, uygulamanızın özel gereksinimleri, uzmanlık düzeyiniz ve ihtiyaç duyduğunuz özellikler gibi çeşitli faktörlere bağlıdır. Aşağıda, uygulama oluşturmak için geniş çapta kabul gören ve her biri güçlü yönlere sahip olan en iyi yapay zeka araçlarından bazıları verilmiştir.

TensorFlow

Google’ın açık kaynaklı derin öğrenme çerçevesidir ve yapay zeka uygulamaları oluşturmak için son derece erişilebilirdir.

Temel Özellikler:

• Esneklik: Çok çeşitli sinir ağı modellerini destekler ve hem üst düzey hem de alt düzey programlama sağlar.
• Topluluk ve Destek: Büyük topluluk desteği ve dokümantasyon.
• Ölçeklenebilirlik: Araştırma ve Üretim için kullanılabilir ve birden fazla CPU ve GPU üzerinde çalışmak için iyi ölçeklenir.
• Entegrasyon: Modelleri hızlı bir şekilde oluşturmak ve eğitmek için üst düzey bir API olan Keras ile entegre olur.
  

Kullanım Alanları:

• Derin öğrenme uygulamaları.
• Görüntü ve konuşma tanıma.
• Doğal dil işleme.
  

PyTorch

Facebooks AI Research laboratuvarı tarafından geliştirilen PyTorch, bir başka popüler açık kaynaklı derin öğrenme çerçevesidir.

Temel Özellikler:

• Kullanım Kolaylığı: PyTorch, TensorFlow’a göre daha Python tabanlı ve hata ayıklaması daha kolay olduğu için araştırmacılar arasında popülerdir.
• Dinamik Hesaplama Grafikleri: Daha fazla esneklik sağlar ve hata ayıklamayı kolaylaştırır.
• Topluluk ve Destek: Büyüyen bir topluluk ve tonlarca kaynak mevcut.
• Birlikte çalışabilirlik: Diğer yapay zeka ve makine öğrenimi araçlarıyla entegrasyonu destekler.
  

Kullanım Alanları:

• Araştırma ve prototip oluşturma.
• Bilgisayar görüşü.
• Doğal dil işleme uygulamaları.
  

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning, makine öğrenimi modelleri oluşturmaya, eğitmeye ve dağıtmaya yönelik bulut tabanlı bir hizmettir.

Temel Özellikler:

• Tümleşik Ortam: Tüm makine öğrenimi yaşam döngüsünü yönetmek için kapsamlı bir ortam sağlar.
• AutoML: Model seçimini ve hiperparametre ayarını otomatikleştirin.
• Ölçeklenebilirlik: Azure bulut altyapısı ile kolayca ölçeklenir.
• Tümleştirme: Diğer Azure hizmetleri ve Microsoft araçlarıyla sorunsuz bir şekilde tümleştirilir.
  
  

Kullanım Alanları:

• Kurumsal düzeyde yapay zeka uygulamaları.
• Otomatik makine öğrenmesi.
• Büyük ölçekli makine öğrenimi işlemleri.
  

Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform, Google Cloud üzerinde makine öğrenimi modelleri geliştirmek ve dağıtmak için bir dizi araç ve hizmet sunar.

Temel Özellikler:

• Yönetilen Hizmetler: Yönetilen Jupyter çerçeveleri, eğitim ve tahmin hizmetleri sunar.
• AI Hub: Yapay zeka bileşenleri ve modellerinden oluşan bir depo.
• AutoML: Minimum kodlama ile özel bir model oluşturun.
• Ölçeklenebilirlik: Google Cloud’un sağlam altyapısı üzerinde ölçeklendirin.
  

Kullanım Alanları:

• Uçtan uca makine öğrenimi iş akışları.
• Minimum kodlama ile özel bir model oluşturun.
• Büyük ölçekli yapay zeka dağıtımları.
  

IBM Watson

IBM Watson, yapay zeka modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için bir yapay zeka hizmetleri ve araçları paketi sunar.

Temel Özellikler:

• Önceden Oluşturulmuş Modeller: Önceden eğitilmiş çeşitli yapay zeka modellerine erişim sağlar.
• Doğal Dil İşleme: Güçlü doğal dil işleme sunar.
• IBM bulut tarafından sağlanan diğer hizmetlerle kolayca entegre olur.
• Görsel Araçlar: Modellerinizi minimum kodlama ile oluşturmak ve eğitmek için araçlar.
  

Kullanım Alanları:

• Kurumsal yapay zeka uygulamaları.
• Doğal dil işleme.
• Önceden eğitilmiş modellerden yararlanma.
  

Amazon SageMaker

Her geliştiricinin ve veri bilimcinin makine öğrenimi modellerini büyük ölçekte hızlı bir şekilde oluşturmasını, eğitmesini ve dağıtmasını sağlamak için tamamen yönetilen bir hizmettir.

Temel Özellikler:

• Entegre Geliştirme Ortamı: Kolayca bir model geliştirmek için Jupyter çerçeveleri içerir.
• Otomatik Model Ayarlama: SageMakers ayarlama özelliği aracılığıyla hiperparametre optimizasyonu.
• Ölçeklenebilirlik: AWS altyapısı ile sorunsuz bir şekilde ölçeklenir.
• Dağıtım: Kolay model dağıtımı, gerçek zamanlı tahminler için uç noktalar.
  

Kullanım Alanları:

• Uçtan uca makine öğrenimi projeleri.
• AWS’deki hizmetlerle iyi entegre olur.
• Ölçeklendirilebilen yapay zeka çözümleri.
  

H2Oai

H2Oai, makine öğrenimi modellerini geliştirmek ve dağıtmak için açık kaynaklı bir platform sağlar.

Temel Özellikler:

• AutoML: Makine öğrenimi modellerinin eğitimini ve ayarlanmasını otomatikleştirir.
• Yorumlanabilir yapay zeka: Model tahminlerini açıklamak için araçlar.
• Ölçeklenebilirlik: Büyük veri kümeleri için dağıtık hesaplamayı destekler.
• Entegrasyon: Entegre olduğu çeşitli programlama dilleri ve büyük veri platformları.
  

Kullanım Alanları:

• Otomatik makine öğrenimi.
• Yorumlanabilir makine öğrenimi modelleri.
• Büyük ölçekli veri analizi.