10 En İyi Python Kütüphanesi Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka için

Python, son yıllarda makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) görevleri için en popüler programlama dillerinden biri haline gelmiştir. Endüstride mevcut olan birçok dili yerini almıştır ve bu ana akım programlama dillerine kıyasla daha verimlidir. Ayrıca, İngilizce gibi komutları sayesinde hem başlangıççılara hem de uzmanlara erişilebilir kılmaktadır.

Python’un birçok kullanıcısını çeken bir diğer temel özelliği, açık kaynaklı kütüphanelerinin geniş koleksiyonudur. Bu kütüphaneler, tüm deneyim seviyelerindeki programcılar tarafından makine öğrenimi ve yapay zeka görevleri, veri bilimi, görüntü ve veri manipülasyonu ve daha fazlası için kullanılabilir.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka için Python Neden?

Python’un açık kaynaklı kütüphaneleri, makine öğrenimi ve yapay zeka görevleri için tercih edilmesinin tek nedeni değildir. Python aynı zamanda oldukça esnek ve çok yönlüdür, bu nedenle diğer programlama dilleriyle birlikte kullanılabilmektedir. Ayrıca,几乎 tüm işletim sistemleri ve platformlarda çalışabilmektedir.

Derin sinir ağları ve makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak son derece zaman alıcı olabilir, ancak Python, bu süreyi kısaltan birçok paket sunmaktadır. Ayrıca, nesne yönelimli bir programlama dili (OOP) olduğu için, verilerin verimli kullanımı ve sınıflandırılması için son derece faydalıdır.

Python’u özellikle başlangıççılara tercih ettiren bir diğer faktör, büyüyen kullanıcı topluluğudur. Dünya çapında en hızlı büyüyen programlama dillerinden biri olduğu için, Python geliştiricileri ve geliştirme hizmetlerinin sayısı patlamıştır. Python topluluğu, diliyle birlikte büyümektedir ve aktif üyeleri, işlerde yeni sorunları çözmek için her zaman bu dili kullanmaya çalışmaktadır.

Şimdi neden Python’un en iyi programlama dillerinden biri olduğunu bildiğinize göre, makine öğrenimi ve yapay zeka için en iyi 10 Python kütüphanesini görelim:

1. NumPy

NumPy, makine öğrenimi ve yapay zeka için en iyi Python kütüphanesi olarak kabul edilmektedir. Açık kaynaklı bir sayısal kütüphanedir ve farklı matrisler üzerinde çeşitli matematiksel işlemler gerçekleştirmek için kullanılabilir. NumPy, en çok kullanılan bilimsel kütüphanelerden biri olarak kabul edilir ve birçok veri bilimcisi, verileri analiz etmek için buna güvenmektedir.

NumPy dizileri, diğer Python listelerine kıyasla çok daha az depolama alanı gerektirir ve daha hızlı ve daha kolay kullanılır. Verileri matriste manipüle edebilir, transpozunu alabilir ve yeniden şekillendirebilirsiniz. Tüm bunlar, NumPy’nin, fazla karmaşık iş gerektirmeden makine öğrenimi modellerinin performansını artırmak için harika bir seçenek olduğunu gösterir.

NumPy’nin bazı temel özellikleri şunlardır:

• Yüksek performanslı N-boyutlu dizi nesnesi.
• Şekil manipülasyonu.
• Veri temizleme/manipülasyonu.
• İstatistiksel işlemler ve lineer cebir.

2. SciPy

SciPy, NumPy’ye dayanan ücretsiz ve açık kaynaklı bir kütüphanedir. Büyük veri kümeleri için özellikle faydalıdır ve bilimsel ve teknik hesaplamalar gerçekleştirebilir. SciPy, ayrıca NumPy gibi dizi optimizasyonu ve lineer cebir için gömülü modüllere sahiptir.

SciPy, NumPy’nin tüm işlevlerini içerir, ancak bunları kullanıcı dostu, bilimsel araçlara dönüştürür. Ayrıca, görüntü işleme için temel işleme özellikleri sağlar ve yüksek düzeyli, bilimsel olmayan matematiksel işlevler için temel sağlar.

SciPy, bilimsel analiz ve mühendislikteki rolü nedeniyle temel Python kütüphanelerinden biridir.

SciPy’nin bazı temel özellikleri şunlardır:

• Kullanıcı dostu.
• Veri görselleştirme ve manipülasyonu.
• Bilimsel ve teknik analiz.
• Büyük veri kümelerini hesaplar.

3. Theano

Theano, makine öğrenimi için özel olarak geliştirilmiş bir sayısal hesap kütüphanesidir. Matematiksel ifadelerin ve matris hesaplamalarının tanımlanmasını, optimize edilmesini ve değerlendirilmesini sağlar. Bu, derin öğrenme modellerinin boyutlu dizilerle inşa edilmesini sağlar.

Theano, oldukça spesifik bir kütüphanedir ve genellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme geliştiricileri ve programcılar tarafından kullanılır. NumPy ile entegrasyonu destekler ve merkezi işlem birimi (CPU) yerine bir grafik işlem birimi (GPU) ile kullanılabilir, bu da veri yoğun hesaplamaları 140 kata kadar hızlandırır.

Theano’nun bazı temel özellikleri şunlardır:

• Yerleşik doğrulama ve birim test araçları.
• Hızlı ve稳 định değerlendirmeler.
• Veri yoğun hesaplamalar.
• Yüksek performanslı matematiksel hesaplamalar.

4. Pandas

Pandas, makine öğrenimi için sıkça kullanılan bir diğer üst düzey Python kütüphanesidir. Veri analiz kütüphanesi olarak işlev görür ve geliştiricilerin yapılandırılmış ve zaman serisi kavramları ile çalışmasını sağlar.

Pandas kütüphanesi, verilerin hızlı ve verimli bir şekilde yönetilmesini ve keşfedilmesini sağlar. Diziler ve DataFrames sağlar, bu da verilerin etkili bir şekilde temsil edilmesini ve çeşitli şekillerde manipüle edilmesini sağlar.

Pandas’ın bazı temel özellikleri şunlardır:

• Veri indeksleme.
• Veri hizalama.
• Veri birleştirme/katılması.
• Veri manipülasyonu ve analizi.

5. TensorFlow

Bir diğer ücretsiz ve açık kaynaklı Python kütüphanesi, diferansiyel programlama konusunda uzmanlaşmış TensorFlow’dur. Kütüphane, bir dizi araç ve kaynak içerir ve bu sayede hem başlangıççılara hem de profesyonellere derin öğrenme ve makine öğrenimi modelleri oluşturma imkanı sağlar.

TensorFlow, esnek bir mimari ve çerçeve sunar, bu da çeşitli hesaplama platformlarında çalışabilmesini sağlar. CPU ve GPU gibi platformlarda çalışabilse de, bir tensor işlem birimi (TPU) üzerinde en iyi performansı gösterir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinde pekiştirme öğrenimi uygulamak için sıkça kullanılan bu Python kütüphanesi, makine öğrenimi modellerini doğrudan görselleştirmenize de olanak tanır.

TensorFlow’un bazı temel özellikleri şunlardır:

• Esnek mimari ve çerçeve.
• Çeşitli hesaplama platformlarında çalışır.
• Soyutlama yetenekleri.
• Derin sinir ağlarını yönetir.

6. Keras

Keras, derin öğrenme ve makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi ve değerlendirilmesi için tasarlanmış açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Theano ve TensorFlow’un üzerine çalışabilir, bu da sinir ağlarını az miktarda kodla eğitmeyi sağlar.

Keras kütüphanesi, modüler, genişletilebilir ve esnek olması nedeniyle genellikle tercih edilir, bu da onu başlangıççılara uygun bir seçenek haline getirir. Hedefler, katmanlar, optimizasyonlar ve aktivasyon fonksiyonlarıyla entegre edilebilir. Keras, çeşitli ortamlarda çalışabilir ve CPU ve GPU’larda çalışabilir. Ayrıca, veri türleri için geniş bir yelpaze sunar.

Keras’ın bazı temel özellikleri şunlardır:

• Veri havuzu.
• Sinirsel katman geliştirme.
• Derin öğrenme ve makine öğrenimi modelleri oluşturma.
• Aktivasyon ve maliyet fonksiyonları.

7. PyTorch

Açık kaynaklı bir makine öğrenimi Python kütüphanesi olan PyTorch, Torch adlı bir C programlama dili çerçevesine dayanır. PyTorch, veri biliminde entegre edilebilen bir kütüphanedir ve özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme uygulamaları gibi doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayar görme için faydalıdır.

PyTorch’un bazı önemli satış noktaları, ağır grafiklerde bile yüksek yürütme hızına ulaşabilmesidir. Esnek bir kütüphanedir ve basitleştirilmiş işlemcilerde veya CPU ve GPU’larda çalışabilir. PyTorch, kütüphaneyi genişletmenize olanak tanıyan güçlü API’ler ve bir doğal dil aracı seti sunar.

PyTorch’un bazı temel özellikleri şunlardır:

• İstatistiksel dağılım ve işlemler.
• Veri kümeleri üzerinde kontrol.
• Derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi.
• Çok esnek.

8. Scikit-Learn

Aslen SciPy kütüphanesine bağlı bir üçüncü taraf uzantısı olan Scikit-learn, şimdi Github’da bağımsız bir Python kütüphanesidir. Büyük şirketler gibi Spotify tarafından kullanılır ve birçok avantajı vardır. Klasik makine öğrenimi algoritmaları için son derece faydalıdır, örneğin spam algılama, görüntü tanıma, tahmin ve müşteri segmentasyonu.

Scikit-learn’in bir diğer önemli satış noktası, diğer SciPy stack araçlarıyla kolayca çalışabilmesidir. Scikit-learn, kullanıcı dostu ve tutarlı bir etkileşim sunar, bu da verilerin paylaşılmasını ve kullanılmasını kolaylaştırır.

Scikit-learn’in bazı temel özellikleri şunlardır:

• Veri sınıflandırma ve modelleme.
• Uçtan uca makine öğrenimi algoritmaları.
• Veri ön işleme.
• Model seçimi.

9. Matplotlib

Matplotlib, NumPy ve SciPy’nin bir birleşimidir ve özel MATLAB istatistiksel dilini kullanma ihtiyacını ortadan kaldırmak için tasarlanmıştır. Kapsamlı, ücretsiz ve açık kaynaklı bir kütüphanedir ve Python’da statik, animasyonlu ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturmak için kullanılır.

Python kütüphanesi, makine öğrenimi görevlerine veri işleme ve eğitimi başlamadan önce verilerin anlaşılmasını sağlar. Python GUI araç setlerini kullanarak grafikler ve grafikler üretmek için nesne yönelimli API’ler sağlar. Ayrıca, benzer görevleri gerçekleştirebileceğiniz MATLAB benzeri bir arayüz sağlar.

Matplotlib’in bazı temel özellikleri şunlardır:

• Yayın kalitesinde grafikler oluşturma.
• Görsel stil ve düzeni özelleştirme.
• Çeşitli dosya formatlarına dışa aktarma.
• Etkileşimli grafikler, yakınlaştırma, pan ve güncelleme.

10. Plotly

Makine öğrenimi ve yapay zeka için en iyi 10 Python kütüphanesini tamamlamak için sonuncusu Plotly’dir, bu da geliştiriciler arasında yüksek kaliteli, etkileşimli ve yayın hazır grafiklere sahip olduğu için popüler bir ücretsiz ve açık kaynaklı görselleştirme kütüphanesidir. Plotly ile erişilebilen bazı grafikler arasında kutu grafikleri, ısı haritaları ve balon grafikleri bulunur.

Plotly, piyasadaki en iyi veri görselleştirme araçlarından biridir ve D3.js, HTML ve CSS görselleştirme araç seti üzerine kuruludur. Django çerçevesini kullanan ve Python’da yazılan Plotly, etkileşimli grafikler oluşturmanıza yardımcı olur. Ayrıca, çeşitli veri analizi ve görselleştirme araçlarında çalışır ve size bir grafikte verileri kolayca içe aktarma olanağı sağlar. Plotly ile sunumlar ve paneller oluşturabilirsiniz.

Plotly’nin bazı temel özellikleri şunlardır:

• Grafikler ve paneller.
• Anlık görüntü motoru.
• Python için büyük veri.
• Grafiklere verileri kolayca içe aktarma.