10 En İyi Makine Öğrenimi Yazılımı (Ağustos 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, veri bilimcilerin, makine öğrenimi mühendislerinin ve geliştiricilerin büyük ölçekte makine öğrenimi modellerini oluşturmasına, eğitime ve yönetmesine olanak tanır. Azure Makine Öğrenimi, diğer Azure hizmetleriyle entegre olur ve popüler açık kaynaklı çerçeveleri destekler, böylece makine öğrenimi projeleri için güçlü ve esnek bir araç haline gelir.

Azure Makine Öğrenimi ile kullanıcılar, iş akışlarını basitleştirmek için bir dizi özellik ve yeteneklere erişebilir. İşbirliği ortamı sunar, paylaşılan defterler ve deney takip araçları gibi araçlar ile takımların birlikte makine öğrenimi projeleri üzerinde çalışmasına olanak tanır. Platform ayrıca, hızlı ve doğru modeller oluşturmak için otomatik makine öğrenimi işlevselliği, model yönetimi ve dağıtımı için MLOps yetenekleri ve modellerin adil ve şeffaf olmasını sağlamak için sorumlu AI özellikleri sunar.

Azure Makine Öğrenimi’nin ana özellikleri şunlardır:

• PyTorch, TensorFlow ve scikit-learn gibi açık kaynaklı çerçeveler için geniş destek
• Geniş veri bilimci uzmanlığına gerek kalmadan hızlı ve kaliteli modeller oluşturmak için otomatik makine öğrenimi
• İşbirliği, tekrar üretilebilirlik ve verimli model dağıtımı ve izleme için MLOps araçları
• Sanal ağlar, Azure Key Vault ve konteyner kayıtları gibi Azure güvenlik özellileri ile entegrasyon için kurumsal düzeyde güvenlik
• Eğitim ve çıkarım iş yükleri için esnek hesap seçenekleri, CPU ve GPU kümeleri dahil

Microsoft Azure’ı 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 ortamda birleştirir ve makine öğrenimi iş akışını basitleştirir. Vertex AI, Google’ın son teknoloji ürünleri gibi TPUs ve transformer mimarisi gibi teknolojilerini kullanır, bu teknolojiler büyük dil modellerinin geliştirilmesinde kritik öneme sahiptir.

Vertex AI’nin birincil gücü, yerli çoklu.modal yeteneklerine sahip olmasıdır, bu da metin, resim, ses ve video gibi farklı veri türlerini aynı anda işleyebilir. Bu, müşteri hizmetleri sohbet botlarından spor vurgulu tanımlamaya kadar çeşitli uygulamaları mümkün kılar.

Google Cloud Vertex AI’nin ana özellikleri şunlardır:

• Metin, resim, ses ve video gibi çoklu veri türlerini işleyebilen Gemini gibi çoklu.modal modeller
• Az kodlama deneyimi ile yüksek kaliteli modeller oluşturmak için AutoML
• Uzmanlar için özel model eğitimi, PyTorch, TensorFlow ve XGBoost gibi popüler çerçeveleri destekler
• Eğittiğiniz modelleri gerçek zamanlı API’ler veya toplu tahmin olarak dağıtmak için kolay dağıtım
• Veri yönetimi için Cloud Storage ve kaynak yoğun eğitim için Compute Engine gibi Google Cloud hizmetleriyle entegrasyon

Cloud Vertex’a ziyaret edin

3. Amazon SageMaker

Amazon (AMZN ) SageMaker, veri bilimcilerin ve geliştiricilerin büyük ölçekte makine öğrenimi modellerini hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmasına, eğitime ve dağıtmasına olanak tanıyan bir platformdur. Jupyter defterleri gibi araçlar ile veri kaynaklarına erişimi kolaylaştırır ve PyTorch, TensorFlow ve scikit-learn gibi popüler çerçeveleri kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturmanıza olanak tanır.

SageMaker’ın birincil gücü, makine öğrenimi yaşam döngüsünün tümünü desteklemesidir, veri hazırlamadan model oluşturma, eğitime, ayarlamaya ve dağıtıma kadar. Her adımda özel araçlar sunar, örneğin veri hazırlama için SageMaker Data Wrangler, model iterasyonlarını takip etmek için SageMaker Experiments, eğitim sorunlarını tanımlamak için SageMaker Debugger ve kavram kaymasını tespit etmek için SageMaker Model Monitor.

Amazon SageMaker’ın ana özellikleri şunlardır:

• Makine öğrenimi yaşam döngüsünün tümünü kapsayan geniş bir araç seti, veri etiketleme ve hazırlamadan model oluşturma ve dağıtıma kadar
• Tüm eğitim ve çıkarım iş yükleri için ölçeklenebilir, tam olarak yönetilen altyapı
• PyTorch, TensorFlow, scikit-learn gibi popüler açık kaynaklı çerçeveler için destek
• Geniş veri bilimci uzmanlığına gerek kalmadan yüksek kaliteli modeller oluşturmak için otomatik makine öğrenimi
• Altyapı, veri varlıkları ve makine öğrenimi projeleri boyunca makine öğrenimi yönetimini basitleştirmek için Amazon DataZone ile entegrasyon

SageMaker’ı ziyaret edin

4. PyTorch

PyTorch, Facebook’ (META ) ın AI Araştırma laboratuvarı (şimdi Meta) tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir. Dinamik hesaplamalı grafik ile bilinir, bu da nöral ağları ve diğer makine öğrenimi modellerinin esnek ve verimli geliştirilmesini sağlar. PyTorch, model oluşturma ve eğitimi için yüksek seviyeli bir arayüz sunar, kullanışlılık ve hız odaklıdır.

PyTorch’un birincil gücü, emirleri veren programlama stilidir, bu da geliştiricilerin kodu daha doğal ve sezgisel bir şekilde yazmasına olanak tanır. Bu, statik hesaplamalı grafik kullanan çerçevelere kıyasla modelleri hata ayıklamak, değiştirmek ve denemek daha kolay hale getirir. PyTorch ayrıca güçlü GPU hızlandırma, dağıtılmış eğitim ve mobil dağıtım desteği sunar.

PyTorch’un ana özellikleri şunlardır:

• Esnek ve verimli model geliştirme için dinamik hesaplamalı grafik
• Kolay hata ayıklama ve deneysel çalışma için emirleri veren programlama stili
• Yaygın nöral ağ katmanları ve operasyonları için geniş bir önceden oluşturulmuş modül ve fonksiyon kütüphanesi
• Geriye doğru propagasyon sırasında gradyan hesaplaması için otomatik diferansiyel
• Birden fazla GPU ve makine arasında dağıtılmış eğitim için torch.distributed modülü

PyTorch’u ziyaret edin

5. Dataiku

Dataiku, AI ve makine öğrenimi projelerini büyük ölçekte oluşturmak ve sunmak için önde gelen bir platformdur. Veri profesyonellerinin AI ve analitik uygulamalarını tasarlamak, dağıtmak, yönetmek ve izlemek için işbirliği ortamı sunar.

Dataiku’nun birincil gücü, AI’yi tüm organizasyon boyunca demokratikleştirmesidir. Farklı teknik seviyedeki kişiler için kullanıcı dostu bir arayüz sunar. İş analistleri, görsel araçlar ve önceden oluşturulmuş bileşenler kullanarak verileri hazırlayabilir, modeller oluşturabilir ve içgörüler oluşturabilirken, gelişmiş veri bilimcileri kod kullanabilir ve favori kütüphaneleri ve çerçeveleri ile entegre edebilir.

Dataiku’nun ana özellikleri şunlardır:

• Veri hazırlamadan model dağıtımına ve izlemeye kadar merkezi, işbirliği platformu
• Veri hazırlama, model oluşturma ve analitik için sürükle ve bırak bileşenleri ve önceden oluşturulmuş tarifler ile görsel arayüz
• Gelişmiş kullanıcılar ve karmaşık kullanım durumları için SQL, Python, R ve Scala’da kodlama desteği
• Model oluşturma ve optimizasyonu için AutoML 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. Kullanıcı dostu bir grafik arayüzü sunar, bu da veri girişi, model oluşturma ve sonuçların yorumlanması işlemlerini basitleştirir. Fonksiyon regresyonu, desen tanıma, zaman serisi tahmini ve oto-encoding gibi çeşitli uygulamaları destekler.

Neural Designer’ın birincil gücü, derin mimarilerde birden fazla非 doğrusal katmanları uygulayabilmesidir, bu da karmaşık kalıpları ve ilişkileri verilerin içinde keşfetmesine olanak tanır. Girdi olarak bir veri kümesi alır ve bir predictive model olarak çıktı üretir, bu model bir açık matematiksel ifade olarak ifade edilebilir. Bu model daha sonra diğer uygulamalara entegre edilmek üzere çeşitli bilgisayar dillerine veya sistemlere kolayca ihraç edilebilir.

Neural Designer’ın ana özellikleri şunlardır:

• Kullanıcı dostu grafik arayüzü, veri girişi ve sonuçların yorumlanması için
• Sınırsız katman ve çeşitli aktivasyon fonksiyonları ile derin nöral ağ mimarileri
• Farklı büyüklükteki veri kümeleri için geniş bir dizi optimizasyon algoritması
• Optimal ağ mimarisini bulmak için artan sıralama ve girişi seçme algoritmaları gibi otomatik model seçimi araçları
• Karmaşıklık matrisi, ROC eğrisi, kümülatif kazanç ve yükselme grafikleri gibi 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 dilleri için popüler bir açık kaynaklı dağıtımdır. Paket yönetimi ve dağıtımı basitleştirmeyi amaçlar, 7.500’den fazla paketi, NumPy, pandas, scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler kütüphaneleri içerir.

Anaconda’nın birincil gücü, farklı projeler için izole ortamlar oluşturabilmesidir, bu da her projenin kendi bağımlılıklarını ve paketlerini garantiler. Bu, farklı kütüphane sürümleri arasında çatışmaları önler ve yeniden üretilebilirliği kolaylaştırır. Anaconda, paketlerin ve ortamların yönetilmesi için bir grafik arayüzü olan Anaconda Navigator’ı da içerir.

Anaconda’nın ana özellikleri şunlardır:

• Veri bilimcileri, makine öğrenimi ve veri görselleştirme için 7.500’den fazla açık kaynaklı paket
• Paket ve ortam yöneticisi Conda, paketlerin ve bağımlılıkların kolay kurulumu, yönetimi ve dağıtımı için
• Çatışmaları önlemek ve yeniden üretilebilirliği sağlamak için farklı projeler için izole ortamlar oluşturma
• Paketlerin ve ortamların yönetilmesi için grafik arayüzü Anaconda Navigator
• Windows, macOS ve Linux dahil olmak üzere çoklu platform desteği

Anaconda’yı ziyaret edin

8. H2O

H2O.ai, anahtar makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmek için kapsamlı bir platform sunar, böylece kullanıcılar, geniş veri bilimci uzmanlığına gerek kalmadan dünya sınıfı AI modelleri ve uygulamaları oluşturabilir.

H2O AI Bulut, şirketin veri bilimi ve AI tekliflerini tek, tutarlı bir platformda birleştirir. H2O-3, H2O Driverless AI, H2O Hydrogen Torch, H2O Document AI, H2O Wave ve özellikler 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 makine öğrenimi platformu
• H2O Driverless AI: Yüksek doğrulukta modeller oluşturmak için otomatik makine öğrenimi görevlerini, özellik mühendisliği, model ayarlaması ve model seçimi gibi görevleri otomatikleştiren ödüllü bir AutoML platformu
• H2O Wave: AI uygulamaları ve etkileşimli panelleri hızla geliştirmek için düşük kodlu bir çerçeve
• Snowflake ile entegrasyon, Snowflake Yerel Uygulamalar ve Snowpark Container Hizmetleri gibi veri erişimini ve işlenmesini basitleştirmek için
• Tamamen yönetilen bulut ve hibrit bulut ortamları dahil esnek dağıtım seçenekleri

H2O’yı ziyaret edin

9. TensorFlow

TensorFlow, Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir yazılımdır, veri akışı ve diferansiyel programlama için kullanılır. Semantik bir matematik kütüphanesidir ve makine öğrenimi uygulamaları için yaygın olarak kullanılır. TensorFlow, araştırmacıların makine öğrenimini geliştirmesine ve geliştiricilerin makine öğrenimi tabanlı uygulamaları oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanıyan esnek bir araç seti ve kütüphane sunar.

TensorFlow’un birincil gücü, çoklu CPU, GPU veya TPUs arasında dağıtılmış eğitim yeteneğidir, bu da büyük ölçekli makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini sağlar. Ayrıca model görselleştirme, hata ayıklama ve optimizasyon için zengin bir araç seti sunar. TensorFlow 2.0, 2019’da yayınlandı ve acele yürütme olarak varsayılanı tanıttı, bu da model geliştirme sürecini basitleştirdi ve özellikle başlangıç için daha sezgisel hale getirdi.

TensorFlow’un ana özellikleri şunlardır:

• Yüksek seviyeli nöral ağ API’si için Keras entegrasyonu, hızlı prototip oluşturma ve kolay model oluşturma
• Acele yürütme, anında iterasyon ve sezgisel hata ayıklama için
• Çoklu CPU, GPU veya TPUs arasında dağıtılmış eğitim
• Etkileşimli görselleştirmeler için TensorBoard
• Mobil ve gömülü cihazlarda model dağıtımı için TensorFlow Lite

TensorFlow’u ziyaret edin

10. Apache Mahout

Apache Mahout, Apache Yazılım Vakfı tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Büyük veri kümeleri üzerinde çalışabilen ve Apache Hadoop ve Apache Spark gibi dağıtılmış işlem çerçeveleri kullanarak ölçeklenebilen bir dizi makine öğrenimi algoritması sağlar.

Mahout, Apache Lucene’nin bir alt projesi olarak başladı, kümeleme, sınıflandırma ve işbirliği filtreleme gibi makine öğrenimi görevlerine odaklanıyordu. Zaman içinde, daha geniş bir algoritma setini desteklemeye başladı ve Hadoop MapReduce’den daha verimli dağıtılmış işlem motorlarına, özellikle Spark’a odaklanmaya başladı.

Apache Mahout’un ana özellikleri şunlardır:

• Dağıtılmış lineer cebir çerçevesi ve makine öğrenimi algoritmalarının yazılması için Scala DSL
• Apache Spark, Apache Flink ve H2O ile entegrasyon, büyük veri kümelerinin dağıtılmış işlenmesini sağlar
• Kullanıcı tabanlı ve öğe tabanlı yaklaşımlar, matris faktörleştirme ve daha fazlası dahil olmak üzere işbirliği filtreleme algoritmaları
• 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 Makine Öğrenimi Yazılımını Düşünmelisiniz

Makine öğrenimi yazılımının evrimi, organizasyonların işin几乎 tüm yönlerine yaklaşımını devrimleştirdi. Bu araçlar, veri bilimcilerin ve geliştiricilerin karmaşık sorunları çözebilen gelişmiş makine öğrenimi modelleri oluşturmasına olanak tanır. Doğru öğrenmeden denetimli makine öğrenimine kadar, bu platformlar aracılığıyla kullanılabilen algoritmalar ve teknikler yelpazesi geniş ve sürekli genişlemektedir.

Makine öğrenimi araçları, nöral ağlar ve derin öğrenme gibi gelişmiş teknolojilere erişimi demokratikleştirdi. Veri akışı grafiklerinin oluşturulmasını basitleştirdiler, makine öğrenimi projelerinin geliştirilmesini hızlandırdılar ve makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve dağıtımı için güçlü ortamlar sağladılar. Bir organizasyon tek bir makine öğrenimi algoritması uyguluyor olsun veya tüm bir makine öğrenimi sistemi oluşturuyor olsun, bu yazılım çözümleri, inovasyonu sürdürebilmek için gereken esneklik ve gücü sağlar.

Makine öğrenimi teknolojisi ilerledikçe, bu araçların daha da sofistike ve kullanıcı dostu hale geleceğini bekleyebiliriz. Veri bilimcilerin makine öğrenimi algoritmalarını seçme ve optimize etme işlemlerinde onlara yardımcı olmak için daha fazla otomatikleştirilmiş özellik içerecektir, böylece makine öğrenimi gücünden yararlanmak isteyen organizasyonlar için giriş engellerini daha da azaltacaktır. İş zekası ve veri odaklı karar vermenin geleceği, bu güçlü makine öğrenimi yazılım platformlarının sürekli geliştirilmesi ve benimsenmesine bağlıdır.