En İyi 10 Makine Öğrenme Yazılımı (Şubat 2026)

1. Azure Makine Öğrenimi 

Microsoft Azure, Azure Machine Learning adı verilen makine öğrenimi için kapsamlı bir platform sunar. Makine öğrenimi yaşam döngüsü için uçtan uca bir çözüm sunarak veri bilimcilerin, makine öğrenimi mühendislerinin ve geliştiricilerin makine öğrenimi modellerini geniş ölçekte oluşturmasına, eğitmesine, dağıtmasına ve yönetmesine olanak tanır. Azure Machine Learning, diğer Azure hizmetleriyle entegre olur ve popüler açık kaynaklı çerçeveleri destekler; bu da onu makine öğrenimi projeleri için çok yönlü ve güçlü bir araç haline getirir.

Azure Machine Learning ile kullanıcılar, iş akışlarını kolaylaştırmak için çeşitli yetenek ve özelliklere erişebilir. Paylaşılan not defterleri ve deneme izleme gibi araçlarla ekiplerin makine öğrenimi projelerinde birlikte çalışabileceği işbirliğine dayalı bir ortam sunar. Platform aynı zamanda doğru modelleri hızlı bir şekilde oluşturmak için otomatik makine öğrenimi işlevselliği, model yönetimi ve dağıtımı için MLOps yetenekleri ve modellerin adil ve şeffaf olmasını sağlamak için sorumlu yapay zeka özellikleri sağlar.

Azure Machine Learning'in temel özellikleri şunları içerir:

• PyTorch, TensorFlow ve scikit-learn gibi açık kaynaklı çerçeveler için kapsamlı destek
• Kapsamlı veri bilimi uzmanlığı gerektirmeden hızlı bir şekilde yüksek kaliteli modeller oluşturmak için otomatik makine öğrenimi
• İşbirliği, tekrarlanabilirlik ve verimli model dağıtımı ve izleme için MLOps araçları
• Kurumsal düzeyde güvenlik için sanal ağlar, Azure Key Vault ve kapsayıcı kayıtları gibi Azure güvenlik özellikleriyle entegrasyon
• Eğitim ve çıkarım iş yükleri için CPU ve GPU kümeleri dahil esnek bilgi işlem seçenekleri

Microsoft Azure'u ziyaret edin →

2. Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI, makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve dağıtmak için kapsamlı bir platformdur. Google'ın yapay zeka çözümlerini, makine öğrenimi iş akışını basitleştiren, akıcı ve uçtan uca bir ortamda birleştirir. Vertex AI, Gemini gibi büyük dil modellerinin geliştirilmesinde hayati önem taşıyan TPU'lar ve dönüştürücü mimari gibi Google'ın en son teknolojilerinden yararlanır.

Vertex AI'nın temel güçlü yönlerinden biri, Gemini modeliyle örneklenen yerel çok modlu yetenekleridir. Gemini, metin, resim, ses ve videoyu aynı anda işleyip akıl yürütebilir ve böylece bir videodaki belirli anları metin komutuna göre belirleme veya metin ve resimleri birleştiren karmaşık çok modlu komutları anlama gibi gelişmiş işlevlere olanak tanır. Bu çok modlu yaklaşım, müşteri hizmetleri sohbet robotlarından spor olaylarının belirlenmesine ve hatta kod dönüşümü ve finansal belge analizi gibi karmaşık görevlere kadar geniş bir pratik uygulama yelpazesi sunar.

Google Cloud Vertex AI'nin temel özellikleri şunları içerir:

• Metin, resim, ses ve videoyu işleyebilen son teknoloji ürünü çok modlu bir model olan Gemini
• Yeni başlayanlar için AutoML, kullanıcıların minimum kodlama deneyimiyle yüksek kaliteli modeller oluşturmasına olanak tanır
• Uzmanlar için PyTorch, TensorFlow ve XGBoost gibi popüler çerçeveleri destekleyen özel model eğitimi
• Eğitimli modellerin gerçek zamanlı API'ler olarak veya toplu tahmin için sorunsuz dağıtımı
• Veri yönetimi için Cloud Storage ve kaynak yoğun eğitim için Compute Engine gibi Google Cloud hizmetleriyle entegrasyon

Cloud Vertex'i ziyaret edin →

3. Amazon Adaçayı Yapıcı

Amazon SageMaker, veri bilimcilerin ve geliştiricilerin her ölçekte makine öğrenimi modellerini hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına olanak tanıyan, tam olarak yönetilen bir makine öğrenimi platformudur. Keşif ve analiz amacıyla veri kaynaklarınıza kolay erişim için entegre bir Jupyter yazma not defteri örneği sağlar; böylece PyTorch, TensorFlow ve scikit-learn gibi popüler çerçeveleri kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturabilirsiniz.

SageMaker'ın temel güçlü yönlerinden biri, veri hazırlamadan model oluşturmaya, eğitime, ayarlamaya ve dağıtıma kadar tüm makine öğrenimi iş akışını destekleme becerisidir. Veri hazırlama için SageMaker Data Wrangler, model yinelemelerini izlemek için SageMaker Experiments, eğitim sorunlarını belirlemek için SageMaker Debugger ve kavram kaymasını tespit etmek için SageMaker Model Monitor gibi her adım için özel olarak tasarlanmış araçlar sunar. SageMaker ayrıca, otomatik model oluşturma için Autopilot ve model açıklanabilirliği ve önyargı tespiti için SageMaker Clarify gibi gelişmiş özellikler de sunar.

Amazon SageMaker'ın temel özellikleri şunları içerir:

• Veri etiketleme ve hazırlamadan model oluşturmaya, eğitime, ayarlamaya, dağıtıma ve izlemeye kadar tüm makine öğrenimi iş akışını kapsayan geniş makine öğrenimi araçları seti
• Her boyutta eğitim ve çıkarım iş yükünün üstesinden gelmek için sorunsuz bir şekilde ölçeklenen, tam olarak yönetilen altyapı
• PyTorch, TensorFlow, scikit-learn ve diğerleri gibi popüler açık kaynaklı çerçeveler için destek
• Kapsamlı veri bilimi uzmanlığı gerektirmeden hızlı bir şekilde yüksek kaliteli modeller oluşturmak için SageMaker Autopilot ile otomatik makine öğrenimi
• Altyapı, veri varlıkları ve makine öğrenimi projeleri genelinde makine öğrenimi yönetimini kolaylaştırmak için Amazon DataZone ile entegrasyon

SageMaker'ı ziyaret edin →

4. PyTorch

PyTorch, Facebook'un Yapay Zeka Araştırma Laboratuvarı (şimdiki adıyla Meta) tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir. Sinir ağları ve diğer makine öğrenimi modellerinin esnek ve verimli bir şekilde geliştirilmesine olanak tanıyan dinamik hesaplamalı grafiğiyle bilinir. PyTorch, kullanılabilirlik ve hıza odaklanarak, modeller oluşturmak ve eğitmek için üst düzey bir arayüz sağlar.

PyTorch'un temel güçlü yönlerinden biri, geliştiricilerin daha doğal ve sezgisel bir şekilde kod yazmalarını sağlayan zorunlu programlama stilidir. Bu, statik hesaplamalı grafik kullanan çerçevelere kıyasla modellerde hata ayıklamayı, değişiklik yapmayı ve denemeler yapmayı kolaylaştırır. PyTorch ayrıca GPU hızlandırma, dağıtılmış eğitim ve mobil dağıtım için güçlü destek sunar.

PyTorch'un temel özellikleri şunları içerir:

• Esnek ve verimli model geliştirme için dinamik hesaplamalı grafik
• Kolay hata ayıklama ve denemeye olanak tanıyan zorunlu programlama stili
• Ortak sinir ağı katmanları ve işlemleri için önceden oluşturulmuş modüller ve işlevlerden oluşan kapsamlı kitaplık
• Geri yayılım sırasında gradyan hesaplaması için otomatik farklılaşma
• torch.distributed modülünü kullanarak birden fazla GPU ve makine arasında dağıtılmış eğitim desteği

PyTorch'u ziyaret edin →

5. veriiku

Dataiku, kuruluşların veri bilimi ve yapay zeka projelerini geniş ölçekte oluşturup sunmasına olanak tanıyan lider bir yapay zeka ve makine öğrenimi platformudur. Veri profesyonellerinin yapay zeka ve analiz uygulamalarını tasarlaması, dağıtması, yönetmesi ve yönetmesi için işbirliğine dayalı, uçtan uca bir ortam sağlar.

Dataiku'nun temel güçlü yönlerinden biri, yapay zekayı kuruluş genelinde demokratikleştirme becerisidir. Farklı teknik beceri seviyelerine sahip kişilerin veri projelerine katılmasını sağlayan kullanıcı dostu bir arayüz sunar. İş analistleri, verileri hazırlamak, modeller oluşturmak ve içgörüler oluşturmak için görsel araçlardan ve önceden oluşturulmuş bileşenlerden yararlanabilirken, ileri düzey veri bilimcileri kod kullanabilir ve favori kütüphaneleri ve çerçeveleriyle entegre olabilir.

Dataiku'nun temel özellikleri şunları içerir:

• Veri hazırlamadan model dağıtımına ve izlemeye kadar tüm veri hattı için işbirlikçi, merkezi platform
• Sürükle ve bırak bileşenleri ve önceden oluşturulmuş tariflerle veri hazırlama, model oluşturma ve analitik için görsel arayüz
• İleri düzey kullanıcılar ve karmaşık kullanım örnekleri için SQL, Python, R ve Scala'da kodlama desteği
• Model oluşturmayı ve optimizasyonu hızlandırmaya yönelik AutoML yetenekleri
• Üretim ortamlarında kolaylaştırılmış model dağıtımı, izleme ve yönetim için MLOps özellikleri

Dataiku'yu ziyaret edin →

6. Nöral Tasarımcı

Neural Designer, gelişmiş veri analizi görevlerini gerçekleştirmek için sinir ağlarının gücünden yararlanan kapsamlı bir makine öğrenimi yazılım aracıdır. Artelnics tarafından geliştirilen Neural Designer, veri girişi, model oluşturma ve sonuçların yorumlanması sürecini basitleştiren kullanıcı dostu bir grafik arayüz sağlar. İşlev regresyonu, örüntü tanıma, zaman serisi tahmini ve otomatik kodlama dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamaları ele alacak şekilde tasarlanmıştır.

Neural Designer'ın en önemli güçlü yönlerinden biri, birden çok doğrusal olmayan katmana sahip derin mimarileri uygulama becerisidir; bu da onun veriler içindeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri keşfetmesine olanak tanır. Yazılım, girdi olarak bir veri kümesini alır ve çıktı olarak açık bir matematiksel ifade olarak ifade edilebilecek bir tahmin modeli oluşturur. Bu model daha sonra diğer uygulamalara entegrasyon için çeşitli bilgisayar dillerine veya sistemlerine kolaylıkla aktarılabilir.

Neural Designer'ın temel özellikleri şunları içerir:

• Kolaylaştırılmış veri girişi ve sonuçların yorumlanması için sezgisel grafik kullanıcı arayüzü
• Sınırsız katmanlara ve çeşitli aktivasyon işlevlerine sahip derin sinir ağı mimarileri desteği
• Farklı boyutlardaki veri kümeleri üzerinde modellerin eğitimi için geniş yelpazede optimizasyon algoritmaları
• Optimum ağ mimarisini bulmak için artan sıra ve özelliğin önemine yönelik girdi seçim algoritmaları gibi otomatik model seçim araçları
• Karışıklık matrisi, ROC eğrisi, kümülatif kazanç ve artış grafikleri ve daha fazlasını içeren kapsamlı test ve analiz yetenekleri

Nöral Tasarımcıyı Ziyaret Edin →

7. Dev piton

Anaconda, veri bilimi, makine öğrenimi ve büyük ölçekli veri işleme için Python ve R programlama dillerinin popüler bir açık kaynaklı dağıtımıdır. NumPy, pandas, scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler kütüphaneler de dahil olmak üzere 7,500'den fazla paketten oluşan kapsamlı bir koleksiyon sağlayarak paket yönetimini ve dağıtımını basitleştirmeyi amaçlamaktadır.

Anaconda'nın en güçlü yanlarından biri, farklı projeler için izole ortamlar oluşturabilme ve her projenin kendi bağımlılık ve paket kümesine sahip olmasını sağlayabilmesidir. Bu özellik, farklı kütüphane sürümleri arasında çakışmaları önlemeye yardımcı olur ve yeniden üretilebilirliği kolaylaştırır. Anaconda ayrıca, kullanıcıların komut satırı komutlarını kullanmadan uygulamaları başlatmalarına ve paketleri ve ortamları yönetmelerine olanak tanıyan Anaconda Navigator adlı kullanıcı dostu bir grafik arayüz de içerir.

Anaconda'nın temel özellikleri şunlardır:

• Veri bilimi, makine öğrenimi ve veri görselleştirmeye yönelik 7,500'den fazla açık kaynak paketinden oluşan kapsamlı koleksiyon
• Paketlerin ve bağımlılıkların kolay kurulumu, yönetimi ve dağıtımı için Conda paketi ve ortam yöneticisi
• Paket çakışmalarını önlemek ve tekrarlanabilirliği sağlamak amacıyla farklı projeler için izole ortamlar oluşturabilme yeteneği
• Komut satırı etkileşimi olmadan paketleri ve ortamları yönetmek için Anaconda Navigator grafik kullanıcı arayüzü
• Windows, macOS ve Linux dahil olmak üzere birden fazla platform desteği

Anaconda'yı ziyaret edin →

8. H2O

H2O.ai, temel makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmek için kapsamlı bir platform sunarak kullanıcıların kapsamlı veri bilimi uzmanlığı olmadan hızlı bir şekilde birinci sınıf yapay zeka modelleri ve uygulamaları oluşturmasına olanak tanır.

H2O AI Cloud, şirketin veri bilimi ve yapay zeka çözümlerini tek ve uyumlu bir platformda birleştiriyor. Dağıtık makine öğrenimi için H2O-3, otomatik makine öğrenimi için H2O Driverless AI, kodsuz derin öğrenme için H2O Hydrogen Torch, akıllı belge işleme için H2O Document AI, düşük kodlu yapay zeka uygulaması geliştirme için H2O Wave ve özellik depoları ile MLOps için ek özellikler içeriyor.

H2O.ai'nin temel özellikleri şunları içerir:

• H2O-3: Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve daha fazlası için çok çeşitli algoritmalar sağlayan açık kaynaklı, dağıtılmış bir makine öğrenimi platformu
• H2O Sürücüsüz Yapay Zeka: Hızla son derece doğru modeller oluşturmak için özellik mühendisliği, model ayarlama ve model seçimi gibi temel makine öğrenimi görevlerini otomatikleştiren ödüllü bir AutoML platformu
• H2O Dalgası: Hızla gelişen zengin yapay zeka uygulamaları ve etkileşimli kontrol panelleri için az kodlu bir çerçeve
• Snowflake Yerel Uygulamalarından ve Snowpark Konteyner Hizmetlerinden yararlanarak basitleştirilmiş veri erişimi ve yönetimi için Snowflake ile entegrasyon
• Tam olarak yönetilen bulut ve hibrit bulut ortamları dahil esnek dağıtım seçenekleri

H2O'yu ziyaret edin →

9. TensorFlow

TensorFlow, çeşitli görevlerde veri akışı ve farklılaştırılabilir programlama için Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir yazılım kitaplığıdır. Sembolik bir matematik kütüphanesidir ve sinir ağları gibi makine öğrenimi uygulamalarında yaygın olarak kullanılır. TensorFlow, araştırmacıların ML'deki en son teknolojiyi kullanmasına ve geliştiricilerin ML destekli uygulamalar oluşturup dağıtmasına olanak tanıyan esnek bir araç, kitaplık ve topluluk kaynakları ekosistemi sağlar.

TensorFlow'un temel güçlü yönlerinden biri, birden fazla CPU, GPU veya TPU üzerinde dağıtılmış eğitim gerçekleştirebilmesi ve bu sayede büyük ölçekli makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesine olanak sağlamasıdır. Ayrıca, model görselleştirme, hata ayıklama ve optimizasyon için zengin bir araç seti sunar. 2.0'da piyasaya sürülen TensorFlow 2019, hevesli yürütmeyi varsayılan olarak sunarak, model geliştirme sürecini basitleştirmiş ve özellikle yeni başlayanlar için daha sezgisel hale getirmiştir.

TensorFlow'un temel özellikleri şunları içerir:

• Hızlı prototip oluşturma ve kolay model oluşturma olanağı sağlayan üst düzey sinir ağları API'si için Keras entegrasyonu
• Anında yineleme ve sezgisel hata ayıklama için istekli uygulama
• Birden fazla CPU, GPU veya TPU'ya dağıtılmış eğitim desteği
• Etkileşimli görselleştirmeler aracılığıyla görsel model incelemesi ve anlaşılması için TensorBoard
• Modelleri mobil ve gömülü cihazlara dağıtmak için TensorFlow Lite

TensorFlow'u ziyaret edin →

10 Apache Mahir

Apache Mahout, Apache Software Foundation tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Apache Hadoop ve Apache Spark gibi dağıtılmış bilgi işlem çerçevelerini kullanarak ölçeklenebilir ve büyük veri kümeleri üzerinde çalışabilecek şekilde tasarlanmış çok çeşitli makine öğrenimi algoritmaları sağlar.

Mahout, Apache Lucene'nin kümeleme, sınıflandırma ve işbirliğine dayalı filtreleme gibi makine öğrenimi görevlerine odaklanan bir alt projesi olarak başladı. Zamanla, daha geniş bir algoritma kümesini destekleyecek şekilde gelişti ve odağını Hadoop MapReduce'tan Spark gibi daha verimli dağıtılmış bilgi işlem motorlarına kaydırdı.

Apache Mahout'un temel özellikleri şunları içerir:

• Verimli ve ölçeklenebilir makine öğrenimi algoritmaları yazmak için dağıtılmış doğrusal cebir çerçevesi ve matematiksel olarak ifade edici Scala DSL
• Büyük veri kümelerinin dağıtılmış işlenmesi için Apache Spark, Apache Flink ve H2O ile entegrasyonlar
• Kullanıcı tabanlı ve öğe tabanlı yaklaşımlar, matris çarpanlarına ayırma ve daha fazlasını içeren öneri sistemleri oluşturmak için işbirlikçi filtreleme algoritmaları
• K-Ortalamalar, bulanık k-Ortalamalar, akışlı k-Ortalamalar 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?

Evrimi makine öğrenme yazılım, kuruluşların işlerinin neredeyse tüm yönlerine yaklaşımında devrim yarattı. Bu araçlar, veri bilimcilerine ve geliştiricilerine, doğal dil işleme, bilgisayarlı görme ve diğer birçok alandaki karmaşık sorunların üstesinden gelebilecek gelişmiş makine öğrenimi modelleri oluşturma konusunda güç verir. Denetimli öğrenmeden denetimsiz makine öğrenimine kadar, bu platformlar aracılığıyla kullanılabilen algoritma ve teknik yelpazesi çok geniştir ve sürekli olarak genişlemektedir.

Makine öğrenimi araçları, sinir ağları ve derin öğrenme gibi ileri teknolojilere erişimi demokratikleştirdi. Veri akışı grafiklerinin oluşturulmasını basitleştirir, makine öğrenimi projelerinin geliştirilmesini kolaylaştırır ve makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve dağıtımı için sağlam ortamlar sağlar. Bir kuruluş ister tek bir makine öğrenimi algoritması uyguluyor olsun ister tüm bir makine öğrenimi sistemi oluşturuyor olsun, bu yazılım çözümleri yeniliği teşvik etmek için gereken esnekliği ve gücü sunar.

Makine öğrenimi teknolojisi ilerlemeye devam ettikçe bu araçların daha da karmaşık ve kullanıcı dostu olmasını bekleyebiliriz. Veri bilimcilerin makine öğrenimi algoritmalarını seçmesine ve optimize etmesine yardımcı olmak için muhtemelen daha fazla otomatikleştirilmiş özellik içerecekler ve makine öğreniminin gücünden yararlanmak isteyen kuruluşların giriş engelini daha da azaltacaklar. İş zekasının ve veriye dayalı karar vermenin geleceği, özü itibarıyla bu güçlü makine öğrenimi yazılım platformlarının devam eden gelişimi ve benimsenmesine bağlıdır.