En İyiler
10 En İyi Makine Öğrenimi Yazılım Platformu (Eylül 2026)
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Makine öğrenimi yazılımları, yönetilen bulut platformlarından yönetilen kurumsal çalışma masalarına, araştırmacılara doğrudan model kontrolü sağlayan açık çerçevelere kadar çeşitlilik gösterir. Doğru seçim, sistemin kim tarafından oluşturulduğu, verilerin nerede yaşadığı, modellerin nasıl üretim aşamasına ulaştığı ve organizasyonun entegre operasyonları, taşınabilirlik, otomatik modelleme veya düşük seviye esneklik değerlendirmesi gibi faktörlere bağlıdır.
Ekibimiz, aşağıdaki platformları yaşam döngüsü kapsamına, geliştirici ve analist iş akışlarına, dağıtım olgunluğuna, yönetişime ve ekosistem gücüne göre bağımsız olarak değerlendirdi. Bu kategorideki Artılar ve Eksiler önemli çünkü kolaylık, altyapı kontrolü, bulut bağımlılığı, yeniden üretilebilirlik ve operasyonel mülkiyet, iki ürün aynı algoritmayı eğitebilse bile önemli ölçüde farklılık gösterebilir.
En İyi Makine Öğrenimi Yazılımları Karşılaştırıldı
| Yapay Zeka Aracı | En İyi Kullanım | Özellikler |
|---|---|---|
| Google Vertex AI | Google Cloud'da birleşik yönetilen ML ve üretken AI | Çalışma masası, eğitim, AutoML, boru hatları, kayıt defteri, özellik yönetimi, uç noktalar, izleme ve Model Garden |
| Amazon SageMaker AI | AWS organizasyonları için uçtan uca makine öğrenimi | Stüdyo, yönetilen eğitim ve ayar, AutoML, boru hatları, özellik deposu, kayıt defteri, uç noktalar ve izleme |
| Azure Machine Learning | Microsoft Azure'de kurumsal ML | Yönetilen çalışma alanları, otomatik ML, boru hatları, kayıt defterleri, uç noktalar, izleme ve sorumlu-AI araçları |
| Dataiku | Analystler ve veri bilimcileri arasında yönetilen işbirliği | Görsel veri hazırlama, defterler, AutoML, dağıtım, izleme, uygulamalar, soy ve onaylar |
| Databricks Mosaic AI | Bir lakehouse üzerine inşa edilmiş makine öğrenimi | İşbirliği defterleri, özellik mühendisliği, MLflow, AutoML, model sunumu, izleme, Unity Catalog yönetişimi |
| H2O AI Cloud | Otomatik makine öğrenimi ve açıklanabilirlik | Sürücüsüz AI, AutoML, özellik mühendisliği, açıklanabilirlik, model dağıtımı, izleme ve uygulama araçları |
| Anaconda | Veri bilimcileri için güvenli Python ve paket yönetimi | Python ve R dağıtımları, paket depoları, ortamlar, bağımlılık yönetimi, kurumsal kürasyon ve yönetişim |
| PyTorch | Araştırmadan üretime derin öğrenme için Python kontrolü | Dinamik tensör çerçevesi, otomatik gradyan, dağıtılmış eğitim, derleme, ekosistem kütüphaneleri ve dağıtım entegrasyonları |
| TensorFlow | Kurulu üretim ve kenar ML ekosistemleri | Keras, dağıtılmış eğitim, TensorFlow Serving, TensorFlow Lite, JavaScript desteği, veri ve model araçları |
| MLflow | Açık deneysel, model ve üretken-AI yaşam döngüsü yönetimi | İzleme, model paketleme ve kayıt defteri, dağıtım arayüzleri, izleme, değerlendirmeler,.prompt kayıt defteri ve geniş entegrasyonlar |
10 En İyi Makine Öğrenimi Yazılım Platformu
1. Google Vertex AI
Vertex AI, not defterleri, özel eğitimi, otomatik makine öğrenimini, boru hatlarını, model kayıt defterini, sunumunu, izlemeyi ve üretken-AI geliştirmesini yönetilen bir Google Cloud ortamında birleştirir. Özellikle kaynak verilerin already BigQuery veya Google Cloud Storage’da yaşadığı ve ekiplerin öngörülü modeller, Gemini ve seçilen üçüncü taraf modelleri için bir bulut platformu üzerinden yönetilen bir deneyim istediğinde güçlüdür.
Entegre deneyim, Google Cloud kimlik, veri, boru hattı ve sunum hizmetlerine derin bağımlılıklar oluşturabilir. Ekipler, eğitim kodunu ve değerlendirme veri kümelerini taşınabilir tutmalı, sürümlanmış boru hatlarını kullanmalı ve bölgesel kullanılabilirlik ve kota gereksinimlerini erken aşamada doğrulamalıdır. Platform, altyapı çalışmalarını azaltır, ancak veri kalitesi, model incelemesi ve üretim mülkiyeti için sorumlulukları ortadan kaldırmaz.
Artılar ve Eksiler
- Öngörülü ve üretken AI için geniş yönetilen yaşam döngüsü
- Google Cloud veri hizmetleriyle güçlü entegrasyon
- Kod, AutoML, boru hatları, kayıt defteri ve uç noktalar için destek
- Bulut özgü iş akışları taşınabilirliği azaltabilir
- Hizmet kapsamı ve bölgesel farklılıklar platform uzmanlığını gerektirir
Google Vertex AI’yi Ziyaret Edin
2. Amazon SageMaker AI
Amazon SageMaker AI, veri hazırlama, not defterleri, eğitim, ayar, boru hatları, model kayıt defteri, özellik yönetimi, dağıtım ve izleme için yönetilen araçlar sağlar. AWS depolama, kimlik, ağ ve gözlem hizmetlerini kullanan organizasyonlar için uygundur, çünkü makine öğrenimi iş yükleri, ayrı bir platform sınırı oluşturmak yerine, mevcut bulut hesapları ve yönetişim yapıları içinde çalışabilir.
Bileşenlerin ve yapılandırma seçeneklerinin sayısı, bir öğrenme eğrisi oluşturur ve maliyet, izinler, görüntüler, ağ ve ortam tutarlılığı önemli platform sorumlulukları haline gelir. Ekipler, her proje farklı bir SageMaker yığını oluşturmak yerine, desteklenen kalıpları tanımlamalıdır. Çerçeve kodu taşınabilir kalabilir, ancak operasyonel boru hatları AWS hizmetlerine sıkıca bağlı olabilir.
Artılar ve Eksiler
- Yönetilen makine öğrenimi yaşam döngüsü
- Derin AWS altyapısı ve güvenlik entegrasyonu
- Geniş eğitim, sunum ve otomasyon seçenekleri
- Ürünün geniş yüzeyi karmaşıklık oluşturur
- Derin operasyonel entegrasyonlar bulut kilitlenmesine neden olabilir
Amazon SageMaker AI’yi Ziyaret Edin
3. Azure Machine Learning
Azure Machine Learning, not defterleri, eğitim, otomatik makine öğrenimi, boru hatları, kayıt defterleri, dağıtım ve sorumlu-AI analizleri için yönetilen çalışma alanları sağlar. Microsoft Entra Kimlik, Azure ağları ve veri hizmetleri kullanan kurumsal müşteriler için uygundur, çünkü model varlıkları ve hesaplama, mevcut erişim ve uyumluluk kalıplarını takip edebilir.
Hizmet, SDK ve varlık nesilleri boyunca gelişmiştir, bu nedenle organizasyonlar güncel arayüzlere standartlaştırmalı ve test edilmeyen göçleri denemelidir. Özel ağlar, yeniden kullanılabilir ortamlar, CI/CD, uç nokta güvenilirliği ve maliyet yönetimi bilinçli mühendislik gerektirir. Azure entegrasyonu değerli olsa da, taşınabilirlik zayıflar nếu boru hatları ve özellikler birçok özel hizmete bağlıysa.
Artılar ve Eksiler
- Derin kurumsal kimlik ve politika entegrasyonu
- Geniş yönetilen eğitim ve dağıtım yetenekleri
- Otomatik ML ve sorumlu-AI analizi
- Arayüz evrimi eski projeleri karmaşıklaştırabilir
- Effective operasyonel kullanım önemli Azure bilgisini gerektirir
Azure Machine Learning’i Ziyaret Edin
4. Dataiku
Dataiku, görsel veri hazırlama, otomatik makine öğrenimi, kod defterleri, dağıtım, izleme ve yönetişim için kurumsal bir çalışma alanı sunar. Analystler, her dönüşümü yazmak zorunda kalmadan akışlar oluşturabilir, veri bilimcileri ise paylaşılan standartlar altında Python, R ve SQL kullanabilir. Bu karma tasarım, makine öğreniminin küçük bir uzman ekibinin ötesine geçmesi gerektiğinde değerli olur.
Platform, mevcut depolarda, iş akışlarında, defterlerde, kataloglarda ve MLOps araçlarında çakışabilir, bu nedenle alıcılar, her varlık için yetkili sistemi tanımlamalıdır. Görsel erişilebilirlik, istatistiksel inceleme veya yazılım mühendisliğini ortadan kaldırmaz. Yönetişim, risk temelli onayları desteklemek için yapılandırılmalıdır, aksi takdirde deneyler ve üretim kararları için aynı ağır süreci eklersiniz.
Artılar ve Eksiler
- Karma kod ve görsel işbirliği
- Derin yönetişim, soy ve üretim iş akışları
- Veri hazırlamadan model uygulamalarına kadar kapsar
- Mevcut bir veri platformu ile çakışabilir
- Geniş yetenekler, düşünceli standartlar ve mülkiyet gerektirir
5. Databricks Mosaic AI
Databricks, veri mühendisliği, analitik ve makine öğrenimini bir lakehouse mimarisi etrafında birleştirir. Mosaic AI, özellik mühendisliği, eğitim, otomatik modelleme, MLflow tabanlı deneysel ve model yönetimi, yönetilen sunum, izleme ve üretken-AI iş akışları ekler, Unity Catalog ise veri ve AI varlıkları boyunca erişim kontrolü ve soy sağlar.
Platform, bir organizasyonun zaten Databricks’te standartlaştırılmış veri varsa en çekici olur; aksi takdirde, göç ve platform kapsamı, tek bir ML projesine orantısız olabilir. Ekipler, üretim boru hatları olarak defterleri kullanmaktan kaçınmalı, küme ve sunum tüketimini kontrol etmeli ve lakehouse ile entegre edilmiş olsa bile, çerçeve seviyesinde taşınabilirliği korumalıdır.
Artılar ve Eksiler
- Veri mühendisliği ve ML arasında güçlü bağlantı
- Entegre MLflow, özellik, sunum ve yönetişim iş akışları
- İşbirliği analitiği ve makine öğrenimini ölçeklendirir
- En iyi değer, daha geniş Databricks benimsemesini varsayar
- Defter ve hesaplama yayılması yönetişimi gerektirir
Databricks Mosaic AI’yi Ziyaret Edin
6. H2O AI Cloud
H2O AI Cloud, yapılandırılmış, zaman serisi, metin, görüntü ve belge kullanım durumları boyunca otomatik özellik mühendisliği, model seçimi, ayar, açıklanabilirlik ve dağıtımı vurgular. Sürücüsüz AI, deneyimli uygulayıcılar için geniş otomatik modelleme kontrolü sağlar, H2O MLOps ise H2O ve seçilen üçüncü taraf modellerini kaydeder, dağıtır, karşılaştırır, izler ve açıklar.
Otomasyon, deneyimi hızlandırır, ancak hedefin, bölünmüş doğrulamanın, sızıntı kontrollerinin veya iş hedefinin doğru olup olmadığını belirlemez. Ekipler, oluşturulan özellikleri ve açıklamaları incelemeli, bir gösteride sonuçları yeniden üretmeli ve hedef ortamda dağıtım varlıklarını doğrulamalıdır. Tam platform, gelişmiş AutoML ve yorumlanabilirlik, önemli bir kurumsal sistemi haklı çıkardığında en uygundur.
Artılar ve Eksiler
- Derin ve olgun otomatik makine öğrenimi
- Strong açıklanabilirlik ve özellik mühendisliği araçları
- Esnek dağıtım ve üçüncü taraf model operasyonları
- Kurumsal platform, küçük ekipler için fazla olabilir
- Otomatik sonuçlar, katı istatistiksel inceleme gerektirir
7. Anaconda
Anaconda, makine öğrenimi yaşam döngüsü platformu yerine, Python ve R veri bilimcileri için bir ortam ve paket yönetim temelidir. Dağıtımı, conda ortam yöneticisini, paket ekosistemini ve kurumsal depo araçlarını, ekiplerin bağımlılıkları yeniden üretmesini, onaylanmış paketleri küratmesini ve analizcilere tutarlı bir yerel veya sunucu tabanlı geliştirme ortamı sağlamasını sağlar.
Anaconda, yönetilen eğitim, boru hatları, model sunumu veya izleme sağlamaz. Ortam dosyaları, kanallar, derlemeler ve işletim sistemleri kontrol edilmezse kırılgan olabilir. Organizasyonlar, kilitli özellikler, iç paket politikaları, güvenlik süreçleri ve konteynır veya dağıtım standartları kullanmalıdır, böylece bir çalışma defteri ortamı üretim ortamında yeniden oluşturulabilir.
Artılar ve Eksiler
- Büyük bilimsel Python ve R ekosistemi
- Strong ortam ve bağımlılık yönetimi
- Kurumsal araçlar, onaylanmış paket yönetişimini destekler
- Uçtan uca ML dağıtım platformu değildir
- Ortam yeniden üretilebilirliği, katı kontrolleri gerektirir
8. PyTorch
PyTorch, araştırmacılara ve mühendislere doğrudan model mimarisi, eğitim döngüleri, diferansiyel ve dağıtılmış hesaplama kontrolü sağlayan açık bir çerçevedir. Python-öncelikli tasarımı, geniş ekosistemi, hızlandırıcı desteği ve araştırma depoları boyunca benimsenmesi, bir makale veya açık modelden özel bir üretim uygulamasına köprü oluşturur.
Bir çerçeve, yönetilen bir ML platformu sağlamaz. Ekipler, PyTorch etrafında veri boru hatları, deneysel izleme, kayıt defterleri, sunum, izleme, güvenlik ve yeniden üretilebilir ortamlar oluşturmalıdır. Esneklik, iç soyutlamaların tutarlılığını azaltabilir ve zor güncellemelere neden olabilir, bu nedenle organizasyonlar, eğitim şablonlarını standartlaştırmalı, sayısal davranışı sürümler arasında test etmeli ve model kodunu defter durumundan ayırmalıdır.
Artılar ve Eksiler
- Mükemmel esneklik ve araştırma ekosistemi
- Strong hızlandırıcı ve dağıtılmış eğitim desteği
- Modern açık modelleri özelleştirmek için doğal yol
- MLOps ve sunum yığını etrafında oluşturulmalıdır
- Düşük seviye esneklik, iç tutarlılığı azaltabilir
9. TensorFlow
TensorFlow, sayısal hesaplama ve makine öğrenimi için önemli bir açık ekosistemdir, Keras yüksek seviyeli model API’si ve ilgili projeler sunum, mobil ve kenar dağıtımı, tarayıcılar, veri boru hatları ve model analizini destekler. Kurulu TensorFlow varlıkları veya cihazlar ve kısıtlanmış ortamlar boyunca dağıtım gereksinimleri olan organizasyonlar için hala geçerlidir.
Çok sayıda ön cephe araştırma deposu artık PyTorch’ta görünür, TensorFlow’un çeşitli yürütme ve dağıtım katmanları güncellemeleri karmaşıklaştırabilir. Yeni ekipler, específik model aileleri için ekosistem momentumunu karşılaştırmalıdır, histórik popülerlikten değil. Mevcut kullanıcılar, uyumluluk testleri, bağımlılık sabitleme ve uzun süreli üretim modellerini korumak veya göç ettirmek için bir yol haritasına ihtiyaç duyar.
Artılar ve Eksiler
- Deneyimli eğitim, sunum, mobil ve web için ekosistem
- Keras, yüksek seviyeli bir iş akışı sağlar
- Geniş üretim dağıtımları
- Şu anda ön cephe araştırmalarında baskın değil
- Çoklu araçlar ve uyumluluk katmanları bakımı karmaşıklaştırabilir
10. MLflow
MLflow, bir eğitim çerçevesi değil, açık bir yaşam döngüsü katmanıdır. Deneyleri kaydeder, birçok kütüphane modelini paketler, bir kayıt defterini yönetir ve dağıtım arayüzlerini destekler. Yeni izleme, değerlendirme ve.prompt yönetimi yetenekleri, dil modeli ve ajan iş akışlarına uzanır, MLflow’u heterojen projeler için ortak bir meta veri olarak yararlı kılar.
MLflow’u güvenli ve ölçeklenebilir bir şekilde çalıştırmak, dayanıklı depolama, kimlik doğrulama, kullanılabilirlik, yedekleme, güncellemeler ve yönetişim gerektirir, yoksa yönetilen bir platform bunları sağlar. Ayrıca, her ortamda özellik boru hatları, zamanlayıcılar, hesaplama ve üretim izlemesi yerine geçmez. Ekipler, hangi meta verinin yetkili olduğunu belirlemeli ve kayıt defteri geçişlerini, gerçek kod incelemeli dağıtım otomasyonuna bağlamalıdır.
Artılar ve Eksiler
- Açık ve geniş entegre yaşam döngüsü standardı
- Çok sayıda eğitim çerçevesi ile çalışır
- Klasik ML ve dil modeli için izleme ve değerlendirme
- Kendin yapma barındırma, platform mühendisliğini gerektirir
- Önemli boru hattı ve üretim katmanları ayrı kalır
Makine Öğrenimi Yazılımları Hakkında Son Düşünceler
Google Vertex AI, Amazon SageMaker AI ve Azure Machine Learning en geniş yönetilen bulut yaşam döngüsünü sağlar. Dataiku en güçlü karma görsel ve kod platformudur, Databricks Mosaic AI makine öğrenimini doğrudan yönetilen bir lakehouse’a bağlar.
H2O AI Cloud gelişmiş AutoML’yi liderlik eder, Anaconda ortam ve paket temelini sağlar, PyTorch ve TensorFlow açık modelleme çerçeveleridir, MLflow heterojen ekiplere ortak bir yaşam döngüsü kaydını sağlar. Mülkiyet ve mimariye göre, ürün sayfasındaki özellik sayısına göre değil, seçin.
