10 En İyi Makine Öğrenimi Yazılımı (Mayıs 2026)

1. Azure Makine Öğrenimi

Microsoft Azure, Azure Makine Öğrenimi adlı kapsamlı bir platform sunar. Makine öğrenimi yaşam döngüsü için uçtan uca bir çözüm sağlar ve veri bilimcilerin, ML mühendislerinin ve geliştiricilerin makine öğrenimi modellerini ölçeklenebilir şekilde oluşturmasına, eğitmelerine, dağıtmalarına ve yönetmelerine olanak tanır. Azure Makine Öğrenimi, diğer Azure hizmetleriyle entegre olur ve popüler açık kaynaklı çerçeveleri destekler, böylece ML projeleri için esnek ve güçlü bir araç haline gelir.

Azure Makine Öğrenimi ile kullanıcılar, iş akışlarını basitleştirmek için bir dizi olanak ve özellik erişebilir. Birlikte çalışılan bir ortam sunar ve paylaşılan defterler ve deney takibi gibi araçlar sağlar. Platform ayrıca, hızlı ve doğru modeller oluşturmak için otomatik makine öğrenimi işlevselliği, model yönetimi ve dağıtımı için MLOps yetenekleri ve modellerin adil ve şeffaf olduğundan emin olmak için sorumlu AI özellikleri sunar.

Azure Makine Öğreniminin ana özellikleri şunlardır:

• PyTorch, TensorFlow ve scikit-learn gibi açık kaynaklı çerçeveler için kapsamlı destek
• Geniş veri bilimci uzmanlığı olmadan hızlı ve kaliteli modeller oluşturmak için otomatik makine öğrenimi
• İşbirliği, yeniden üretilebilirlik ve verimli model dağıtımı ve izleme için MLOps araçları
• Sanal ağlar, Azure Key Vault ve container kayıt defterleri gibi Azure güvenlik özellikleriyle entegrasyon için kurumsal sınıf güvenlik
• Eğitim ve çıkarım iş yükleri için CPU ve GPU kümeleri dahil esnek hesaplama seçenekleri

Microsoft Azure’i Ziyaret Edin

2. Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI, makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve dağıtmak için kapsamlı bir platformdur. Google’ın AI tekliflerini basitleştirilmiş, uçtan uca bir ortama birleştirmektedir ve makine öğrenimi iş akışını basitleştirir. Vertex AI, Google’ın en son teknolojilerini kullanır, Örneğin TPUs ve transformer mimarisi, Gemini gibi büyük dil modellerinin geliştirilmesinde önemli olmuştur.

Vertex AI’nin ana güçlü yönlerinden biri, yerli çoklu modalite yetenekleridir, Gemini modeli ile gösterilmiştir. Gemini, metin, resim, ses ve videoyu aynı anda işleyebilir ve rozumlayabilir, böylece metin sorgusu temelinde bir videodaki belirli anları tanımlama veya metin ve resim birleştiren karmaşık çoklu modal sorguları anlamak gibi gelişmiş işlevleri sağlar. Bu çoklu modalite yaklaşımı, müşteri hizmetleri sohbet botlarından spor vurgulu tanımlamaya ve hatta kod dönüşümü ve finansal belge analizi gibi karmaşık görevlere kadar geniş bir uygulama yelpazesi sunar.

Google Cloud Vertex AI’nin ana özellikleri şunlardır:

• Metin, resim, ses ve videoyu işleyebilen ve rozumlayabilen Gemini, bir devlet-sanat çoklu modal model
• Başlangıç için AutoML, minimal kodlama deneyimi ile yüksek kaliteli modeller oluşturmak
• Uzmanlar için özel model eğitimi, PyTorch, TensorFlow ve XGBoost gibi popüler çerçeveleri destekler
• Eğitimli modelleri gerçek zamanlı API’ler veya toplu tahmin olarak dağıtmak için sorunsuz dağıtım
• Veri yönetimi için Cloud Storage ve kaynak yoğun eğitim için Compute Engine ile Google Cloud hizmetleriyle entegrasyon

Cloud Vertex’i Ziyaret Edin

3. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker, veri bilimcilerin ve geliştiricilerin makine öğrenimi modellerini hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmasına, eğitmelerine ve dağıtmalarına olanak tanıyan tam olarak yönetilen bir makine öğrenimi platformudur. Veri kaynaklarına erişimi kolaylaştıran entegre bir Jupyter yazar defteri örneği sağlar, böylece PyTorch, TensorFlow ve scikit-learn gibi popüler çerçeveleri kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturabilirsiniz.

SageMaker’in ana güçlü yönlerinden biri, veri hazırlamadan model oluşturmaya, eğitmeye, ayarlamaya ve dağıtmaya kadar makine öğrenimi iş akışının tümünü desteklemesidir. Her adımda özel araçlar sunar, Örneğin SageMaker Data Wrangler veri hazırlama, SageMaker Experiments model iterasyonlarını takip etme, SageMaker Debugger eğitim sorunlarını tanımlama ve SageMaker Model Monitor kavramsal kaymayı tespit etme için. SageMaker ayrıca Otomatik Pilot için otomatik model oluşturma ve SageMaker Clarify için model açıklaması ve önyargı algılama gibi gelişmiş yetenekler sunar.

Amazon SageMaker’in ana özellikleri şunlardır:

• Veri etiketleme ve hazırlamadan model oluşturmaya, eğitmeye, ayarlamaya ve dağıtmaya kadar makine öğrenimi iş akışını kapsayan geniş bir araç seti
• Her boyuttaki eğitim ve çıkarım iş yüklerini işleyebilecek şekilde ölçeklenebilen tam olarak yönetilen altyapı
• PyTorch, TensorFlow, scikit-learn ve diğer popüler açık kaynaklı çerçeveleri destekler
• Geniş veri bilimci uzmanlığı olmadan hızlı ve kaliteli modeller oluşturmak için SageMaker Otomatik Pilot ile otomatik makine öğrenimi
• Altyapı, veri varlıkları ve makine öğrenimi projeleri genelinde makine öğrenimi yönetimini basitleştirmek için Amazon DataZone ile entegrasyon

SageMaker’i Ziyaret Edin

4. PyTorch

PyTorch, Facebook’ın AI Araştırma laboratuvarı (şimdi Meta) tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir. Dinamik hesaplamalı grafik ile bilinir ve sinir ağları ve diğer makine öğrenimi modellerinin esnek ve verimli geliştirilmesine olanak tanır. PyTorch, model oluşturma ve eğitimi için yüksek düzeyli bir arayüz sağlar ve kullanılabilirlik ve hız üzerine odaklanır.

PyTorch’in ana güçlü yönlerinden biri, emirsel programlama stilidir, bu da geliştiricilerin kodu daha doğal ve sezgisel bir şekilde yazmasına olanak tanır. Bu, modelleri hata ayıklamak, değiştirmek ve deneysel yapmak için daha kolay hale getirir, özellikle statik hesaplamalı grafik kullanan çerçevelerle karşılaştırıldığında. PyTorch ayrıca güçlü GPU hızlandırma, dağıtılmış eğitim ve mobil dağıtım desteği sunar.

PyTorch’in ana özellikleri şunlardır:

• Esnek ve verimli model geliştirme için dinamik hesaplamalı grafik
• Kolay hata ayıklama ve deneysel çalışma için emirsel programlama stili
• Yaygın sinir ağı katmanları ve işlemleri için geniş bir önceden oluşturulmuş modül ve fonksiyon kütüphanesi
• Geri yayılım sırasında gradyan hesabı için otomatik diferansiyel
• Birden çok GPU ve makine boyunca dağıtılmış eğitim için torch.distributed modülü desteği

PyTorch’i Ziyaret Edin

5. Dataiku

Dataiku, veri bilimcilerin ve geliştiricilerin birlikte çalışabileceği, uçtan uca bir ortam sunan lider bir AI ve makine öğrenimi platformudur. Veri profesyonellerinin AI ve analitik uygulamaları tasarlamasına, dağıtmaya, yönetmeye ve yönetmesine olanak tanır.

Dataiku’nun ana güçlü yönlerinden biri, AI’yi tüm organizasyon genelinde demokratikleştirmesidir. Farklı teknik beceri seviyelerine sahip kişiler için kullanıcı dostu bir arayüz sunar. İş analistleri, veri hazırlamak, modeller oluşturmak ve içgörüler oluşturmak için görsel araçlar ve önceden oluşturulmuş bileşenler kullanabilirken, gelişmiş veri bilimcileri kodu kullanabilir ve favori kütüphaneleri ve çerçeveleriyle entegre edebilir.

Dataiku’nun ana özellikleri şunlardır:

• Veri işleme, model oluşturma ve analiz için merkezi, işbirliği platformu
• Görsel arayüz, veri hazırlama, model oluşturma ve analitik için sürükle ve bırak bileşenleri ve önceden oluşturulmuş tarifler
• Gelişmiş kullanıcılar ve karmaşık kullanım durumları için SQL, Python, R ve Scala’da kodlama desteği
• Model oluşturma ve optimizasyonu hızlandırmak için Otomatik ML yetenekleri
• Üretim ortamlarında model dağıtımı, izleme ve yönetimi için MLOps özellikleri

Dataiku’yu Ziyaret Edin

6. Neural Designer

Neural Designer, Artelnics tarafından geliştirilen kapsamlı bir makine öğrenimi yazılım aracıdır. Gelişmiş veri analizi görevlerini gerçekleştirmek için sinir ağlarının gücünden yararlanarak, kullanıcı dostu bir grafik arayüzü sunar. İşlev regresyonu, kalıp tanıma, zaman serisi tahmini ve oto-encoding dahil olmak üzere geniş bir uygulama yelpazesi için tasarlanmıştır.

Neural Designer’in ana güçlü yönlerinden biri, çoklu非 doğrusal katmanlarla derin mimarileri uygulayabilmesidir, bu da karmaşık kalıplar ve ilişkiler keşfedilmesine olanak tanır. Yazılım, bir veri kümesini girdi olarak alır ve bir predictive modeli çıktı olarak üretir, bu model açık bir matematiksel ifade olarak ifade edilebilir. Bu model daha sonra kolayca çeşitli bilgisayar dillerine veya sistemlere aktarılabilir ve diğer uygulamalara entegre edilebilir.

Neural Designer’in ana özellikleri şunlardır:

• Veri girişi ve sonuç yorumu için sezgisel grafik kullanıcı arayüzü
• Sınırsız katman ve çeşitli aktivasyon fonksiyonları ile derin sinir ağı mimarileri desteği
• Farklı büyüklükteki veri kümeleri için geniş bir optimize algoritma yelpazesi
• Artırıcı sıralama ve girdi seçim algoritmaları gibi otomatik model seçimi araçları
• Karmaşıklık matrisi, ROC eğrisi, birikimli kazanç ve yükselme grafikleri ve daha fazlası dahil kapsamlı test ve analiz yetenekleri

Neural Designer’ı Ziyaret Edin

7. Anaconda

Anaconda, veri bilimcileri, makine öğrenimi ve büyük ölçekli veri işleme için Python ve R programlama dillerinin popüler bir açık kaynaklı dağıtımıdır. Paket yönetimi ve dağıtımı basitleştirmeyi amaçlar ve 7.500’den fazla paketi içerir, bunlar arasında NumPy, pandas, scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler kütüphaneler bulunur.

Anaconda’nın ana güçlü yönlerinden biri, her proje için ayrı ortamlar oluşturabilmesidir, bu da her projenin kendi bağımlılık ve paket kümesine sahip olmasını sağlar. Bu, farklı kütüphane sürümleri arasındaki çatışmaları önler ve yeniden üretilebilirliği kolaylaştırır. Anaconda ayrıca, uygulamaları başlatmak ve paket ve ortamları yönetmek için komut satırı komutları kullanmadan Anaconda Navigator adlı bir kullanıcı dostu grafik arayüzü içerir.

Anaconda’nın ana özellikleri şunlardır:

• Veri bilimcileri, makine öğrenimi ve veri görselleştirme için 7.500’den fazla açık kaynaklı paketin kapsamlı koleksiyonu
• Paket ve ortam yöneticisi conda için kolay paket ve bağımlılık yönetimi
• Paket çatışmalarını önlemek ve yeniden üretilebilirliği sağlamak için her proje için ayrı ortamlar oluşturma
• Komut satırı etkileşimi olmadan paket ve ortamları yönetmek için Anaconda Navigator grafik kullanıcı arayüzü
• Windows, macOS ve Linux dahil olmak üzere çoklu platform desteği

Anaconda’yı Ziyaret Edin

8. H2O

H2O.ai, makine öğrenimi iş akışlarının anahtarını otomatikleştirmek için kapsamlı bir platform sunar, böylece kullanıcılar, geniş veri bilimci uzmanlığı olmadan dünya sınıfı AI modelleri ve uygulamaları hızla oluşturabilir.

H2O AI Bulut, şirketin veri bilimciliği ve AI tekliflerini tek, uyumlu bir platforma birleştirir. H2O-3 için dağıtılmış makine öğrenimi, H2O Driverless AI için otomatik makine öğrenimi, H2O Hydrogen Torch için kod içermeyen derin öğrenme, H2O Document AI için akıllı belge işleme, H2O Wave için düşük kodlu AI uygulama geliştirme ve özellik mağazaları ve MLOps için ek yetenekler içerir.

H2O.ai’nin ana özellikleri şunlardır:

• H2O-3: Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve daha fazlası için geniş bir algoritma yelpazesi sunan açık kaynaklı, dağıtılmış bir makine öğrenimi platformu
• H2O Driverless AI: Model seçimi, özellik mühendisliği ve model ayarlaması gibi ana makine öğrenimi görevlerini otomatikleştiren ödüllü bir AutoML platformu
• H2O Wave: AI uygulamaları ve etkileşimli panoları hızla geliştirmek için düşük kodlu bir çerçeve
• Veri erişimi ve işleme için Snowflake ile entegrasyon, Snowflake Yerel Uygulamaları ve Snowpark Container Hizmetleri aracılığıyla
• Tamamen yönetilen bulut ve hibrit bulut ortamları dahil esnek dağıtım seçenekleri

H2O’yu Ziyaret Edin

9. TensorFlow

TensorFlow, Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir yazılımdır. Veri akışı ve diferansiyel programlama için kullanılır ve geniş bir görev yelpazesi için kullanılır, özellikle makine öğrenimi uygulamaları için. TensorFlow, Araştırmacıların makine öğreniminde devlet-sanatını ilerletmesine ve geliştiricilerin makine öğrenimi güçlendirilmiş uygulamaları oluşturmasına olanak tanıyan bir dizi araç, kütüphane ve topluluk kaynağından oluşan esnek bir ekosistem sunar.

TensorFlow’in ana güçlü yönlerinden biri, birden çok CPU, GPU veya TPU boyunca dağıtılmış eğitim yapabilmesidir, bu da büyük ölçekli makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesine olanak tanır. Ayrıca, model görselleştirme, hata ayıklama ve optimizasyon için zengin bir araç seti sağlar. TensorFlow 2.0, 2019’da yayınlanan, aceleci yürütme olarak varsayılan bir yürütme getirdi, model geliştirme sürecini basitleştırdı ve özellikle başlangıç için daha sezgisel hale getirdi.

TensorFlow’in ana özellikleri şunlardır:

• Yüksek düzeyli sinir ağı API’si için Keras entegrasyonu, hızlı prototip oluşturma ve kolay model oluşturma
• Anında iterasyon ve sezgisel hata ayıklama için aceleci yürütme
• Birden çok CPU, GPU veya TPU boyunca dağıtılmış eğitim desteği
• Model görselleştirme ve anlaşılma için TensorBoard
• TensorFlow Lite, mobil ve gömülü cihazlarda model dağıtımı

TensorFlow’ü Ziyaret Edin

10. Apache Mahout

Apache Mahout, Apache Yazılım Vakfı tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Büyük veri kümeleri üzerinde çalışan ve dağıtılmış hesaplama çerçeveleri gibi Apache Hadoop ve Apache Spark kullanarak geniş bir makine öğrenimi algoritması yelpazesi sunar.

Mahout, Apache Lucene’nin bir alt projesi olarak başladı ve sınıflandırma, kümeleme ve işbirliği filtreleme gibi makine öğrenimi görevlerine odaklandı. Zamanla, daha geniş bir algoritma setini desteklemeye başladı ve Hadoop MapReduce’den daha verimli dağıtılmış hesaplama motorlarına, özellikle Spark’a kaydı.

Apache Mahout’un ana özellikleri şunlardır:

• Dağıtılmış lineer cebir çerçevesi ve Scala DSL için ölçeklenebilir makine öğrenimi algoritmaları yazmak
• Apache Spark, Apache Flink ve H2O ile entegrasyon, büyük veri kümelerinin dağıtılmış işlenmesini sağlar
• Öneri sistemleri oluşturmak için işbirliği filtreleme algoritmaları, kullanıcı tabanlı ve öğe tabanlı yaklaşımlar, matris faktörleştirme ve daha fazlası
• k-Means, fuzzy k-Means, akış k-Means ve spektral kümeleme gibi kümeleme algoritmaları
• Lojistik regresyon, Naive Bayes, rastgele ormanlar ve gizli Markov modelleri gibi sınıflandırma algoritmaları

Apache Mahout’u Ziyaret Edin

Neden Bir ML Yazılımını Düşünmelisiniz

Makine öğrenimi yazılımlarının evrimi, organizasyonların neredeyse tüm yönleriyle işlerini nasıl ele aldıklarını devrim niteliğinde değiştirdi. Bu araçlar, veri bilimcilerin ve geliştiricilerin, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ve birçok başka alanda karmaşık sorunları çözebilen gelişmiş makine öğrenimi modelleri oluşturmasına olanak tanır. Denetimli öğrenmeden denetimsiz makine öğrenimine kadar, bu platformlar aracılığıyla sunulan algoritmalar ve teknikler yelpazesi geniş ve sürekli genişlemektedir.

Makine öğrenimi araçları, sinir ağları ve derin öğrenme gibi gelişmiş teknolojilere erişimi demokratikleştirdi. Veri akışı grafiklerinin oluşturulmasını basitleştirir, makine öğrenimi projelerinin geliştirilmesini hızlandırır ve makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve dağıtımı için güçlü ortamlar sağlar. Bir organizasyon tek bir makine öğrenimi algoritması uyguluyor olsun veya tüm bir makine öğrenimi sistemini inşa ediyor olsun, bu yazılım çözümleri, inovasyonu sürmek ve veri odaklı karar vermeyi güçlendirmek için gerekli esneklik ve gücü sağlar.

Makine öğrenimi teknolojisi ilerledikçe, bu araçların daha da sofistike ve kullanıcı dostu hale geleceğini bekleyebiliriz. Veri bilimcilerin makine öğrenimi algoritmalarını seçmesine ve optimize etmesine yardımcı olmak için daha fazla otomatikleştirilmiş özellik içerecektir, böylece organizasyonların makine öğrenimi gücünden yararlanmasını kolaylaştıracaktır. İş zekası ve veri odaklı karar vermenin geleceği, makine öğrenimi yazılım platformlarının sürekli geliştirilmesine ve benimsenmesine bağlıdır.