10 En İyi Python Kütüphanesi Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka için

Python, makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) görevleri için en popüler programlama dillerinden biri haline gelmek için yıllar içinde popülerlik kazanmıştır. Endüstride mevcut birçok dili yerini almıştır ve bu ana akım programlama dillerine kıyasla daha verimlidir. Tüm bunlara ek olarak, İngilizce gibi komutları, başlangıççılar ve uzmanlar için erişilebilir kılar.

Python’un birçok kullanıcısını çeken bir başka temel özelliği, geniş açık kaynaklı kütüphane koleksiyonudur. Bu kütüphaneler, tüm deneyim seviyelerindeki programcılar tarafından ML ve AI, veri bilimi, görüntü ve veri manipülasyonu ve daha fazlası gibi görevler için kullanılabilir.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka için Neden Python?

Python’un açık kaynaklı kütüphaneleri, makine öğrenimi ve AI görevleri için onu uygun yapan tek özellik değildir. Python aynı zamanda oldukça esnek ve çok yönlüdür, bu da onu gerektiğinde diğer programlama dilleriyle birlikte kullanabileceği anlamına gelir. Ayrıca,几乎 tüm işletim sistemi ve platformlarda çalışabilir.

Derin sinir ağları ve makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak son derece zaman alıcı olabilir, ancak Python, bu süreyi kısaltan birçok paket sunar. Ayrıca, nesne yönelimli bir programlama (OOP) dili olan Python, verimli veri kullanımı ve kategorizasyonu için son derece yararlıdır.

Python’u özellikle başlangıççılar için uygun kılan bir başka faktör, büyüyen kullanıcı topluluğudur. Dünyadaki en hızlı büyüyen programlama dillerinden biri olduğu için, Python geliştiricileri ve geliştirme hizmetleri sayısı patlamıştır. Python topluluğu, diliyle birlikte büyüyor ve aktif üyeleri, işlerde yeni sorunları çözmek için her zaman kullanmaya çalışıyor.

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

1. NumPy

NumPy, makine öğrenimi ve AI için en iyi Python kütüphanesi olarak kabul edilir. Farklı matrisler üzerinde çeşitli matematiksel işlemler gerçekleştirebilen açık kaynaklı bir sayısal kütüphanedir. NumPy, en çok kullanılan bilimsel kütüphanelerden biri olarak kabul edilir, bu nedenle birçok veri bilimcisi, verileri analiz etmek için ona güvenir.

NumPy dizileri, diğer Python listelerine kıyasla çok daha az depolama alanı gerektirir ve daha hızlı ve daha kolay kullanılır. NumPy ile matrisdeki verileri manipüle edebilir, transpozunu alabilir ve şeklini değiştirebilirsiniz. Tüm bunlar, karmaşık iş gerektirmeden makine öğrenimi modellerinin performansını artırmak için harika bir seçenektir.

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 yararlıdır ve bilimsel ve teknik hesaplamalar gerçekleştirebilir. SciPy, NumPy gibi dizi optimizasyonu ve lineer cebir için gömülü modüllere de sahiptir.

Programlama dili, tüm NumPy işlevlerini içerir, ancak bunları kullanıcı dostu, bilimsel araçlara dönüştürür. Genellikle görüntü işleme için kullanılır ve yüksek düzeyde, bilimsel olmayan matematiksel işlevler için temel işleme özellikleri 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 geliştirilen bir sayısal hesaplama Python kütüphanesidir. Matematiksel ifadelerin ve matris hesaplamalarının tanımlanmasını, optimizasyonunu ve değerlendirmesini sağlar. Bu, derin öğrenme modellerinin oluşturulmasına olanak tanır.

Theano, makine öğrenimi ve derin öğrenimi geliştiren ve programlayan geliştiriciler tarafından kullanılan özel bir kütüphanedir. NumPy ile entegrasyonunu destekler ve merkezi işlem birimi (CPU) yerine bir grafik işlem birimi (GPU) ile kullanılabilecek şekilde tasarlanmıştır, bu da veri yoğun hesaplamaları 140 kata kadar hızlandırır.

Theano’nun bazı temel özellikleri şunlardır:

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

4. Pandas

Pandas, makine öğrenimi için kullanılan bir başka üst düzey Python kütüphanesidir. Veri analizi kütüphanesi olarak çalışır ve yapılandırılmış çok boyutlu veri ve zaman serisi kavramları ile çalışmak için geliştiricilere kolaylık sağlar.

Pandas kütüphanesi, Seri ve DataFrames sağlar, bunlar verileri verimli bir şekilde temsil eder ve çeşitli şekillerde manipüle edilebilir. Verileri yönetmek ve keşfetmek için hızlı ve verimli bir yol sunar.

Pandas’ın bazı temel özellikleri şunlardır:

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

5. TensorFlow

Makine öğrenimi ve AI için ücretsiz ve açık kaynaklı bir Python kütüphanesi olan TensorFlow, diferansiyel programlama konusunda uzmanlaşmıştır. Kütüphane, derin öğrenme ve makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve eğitmek için araçlar ve kaynaklar içerir.

TensorFlow, esnek bir mimari ve çerçeve sunar, bu da çeşitli hesaplama platformlarında çalışmasına olanak tanır. CPU ve GPU gibi platformlarda çalışabilir ve en iyi performansı bir tensor işlem birimi (TPU) ile sağlar. TensorFlow, makine öğrenimi ve derin öğrenimi modellerinde takviye öğrenimi uygulamak için sıklıkla kullanılır ve doğrudan makine öğrenimi modellerini görselleştirebilirsiniz.

TensorFlow’nin bazı temel özellikleri şunlardır:

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

6. Keras

Keras, makine öğrenimi ve derin öğrenimi modelleri içinde sinir ağlarını geliştirmek ve değerlendirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Theano ve TensorFlow üzerinde çalışabilir, bu da sinir ağlarını az miktarda kodla eğitmeyi sağlar.

Keras kütüphanesi, modüler, genişletilebilir ve esnek olması nedeniyle tercih edilir, bu da onu başlangıççılar için kullanıcı dostu bir seçenek haline getirir. Hedefler, katmanlar, optimizatörler ve aktivasyon fonksiyonlarıyla entegre edilebilir. Keras, CPU ve GPU gibi çeşitli ortamlarda çalışabilir ve geniş bir veri türü yelpazesi sunar.

Keras’ın bazı temel özellikleri şunlardır:

• Veri havuzu.
• Sinir katmanları geliştirme.
• Derin öğrenme ve makine öğrenimi modelleri oluşturma.
• Aktivasyon ve maliyet fonksiyonları.

7. PyTorch

Makine öğrenimi için açık kaynaklı bir Python kütüphanesi olan PyTorch, Torch adlı bir C programlama dili çerçevesine dayanır. PyTorch, diğer Python kütüphaneleriyle entegre edilebilen bir veri bilim kütüphanesidir. Çalışma zamanında değiştirilebilen hesaplamalı grafikler oluşturabilir. Özellikle doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayar görme gibi makine öğrenimi ve derin öğrenimi uygulamaları için yararlıdır.

PyTorch’un bazı önemli satış noktaları, ağır grafiklerle bile yüksek hızda çalışabilmesidir. Esnek bir kütüphanedir ve basitleştirilmiş işlemcilerde veya CPU ve GPU’da çalışabilir. PyTorch, kütüphaneyi genişletmenize olanak tanıyan güçlü API’ler ve bir doğal dil araç 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

İlk olarak SciPy kütüphanesine bağlı bir üçüncü taraf uzantısı olarak geliştirilen Scikit-learn, şimdi Github’da bağımsız bir Python kütüphanesidir. Büyük şirketler tarafından kullanılmaktadır ve birçok avantajı vardır. Örneğin, klasik makine öğrenimi algoritmaları için son derece yararlıdır, bunlar arasında spam algılama, görüntü tanıma, tahmin yapma ve müşteri segmentasyonu gibi görevler bulunur.

Scikit-learn’in bir başka önemli satış noktası, diğer SciPy yığın araçlarıyla kolayca çalışabilmesidir. Scikit-learn, kullanıcı dostu ve tutarlı bir etkileşim sunar, bu da verilerinizi paylaşmayı ve kullanmayı 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 kütüphane, Python’da statik, animasyonlu ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturmak için kullanılır.

Python kütüphanesi, makine öğrenimi görevleri için verilerinizi işlemeden ve eğitmeye başlamadan önce verilerinizi anlamak için size yardımcı olur. Python GUI araç takımlarına bağlı olarak grafikler ve grafikler oluşturmak için nesne yönelimli API’ler sağlar. Ayrıca, benzer görevleri gerçekleştirmenize olanak tanıyan MATLAB benzeri bir arayüz sağlar.

Matplotlib’in bazı temel özellikleri şunlardır:

• Yayın kalitesinde grafikler oluşturun.
• Görsel stil ve düzeni özelleştirin.
• Çeşitli dosya formatlarına dışa aktarın.
• Yakınlaştırma, pan ve güncelleme işlemlerine olanak tanıyan etkileşimli grafikler.

10. Plotly

Makine öğrenimi ve AI için en iyi 10 Python kütüphanesini listeleyen son girişimiz Plotly’dir. Plotly, geliştiriciler arasında yüksek kaliteli, etkileşimli ve yayın için hazır grafikler sunması nedeniyle son derece popüler bir ücretsiz ve açık kaynaklı görselleştirme kütüphanesidir. Plotly aracılığıyla erişilebilen bazı grafikler arasında kutu grafikleri, ısı haritaları ve balon grafikleri bulunur.

Plotly, pazarın en iyi veri görselleştirme araçlarından biridir ve D3.js, HTML ve CSS görselleştirme aracı üzerine inşa edilmiştir. Python’da yazılmış ve Django çerçevesini kullanır, bu da etkileşimli grafikler oluşturmanıza olanak tanır. Farklı veri analizi ve görselleştirme araçlarında çalışır ve bir grafiğe kolayca veri import etmenizi sağlar. Plotly’yi ayrıca slayt sunumları ve paneller oluşturmak için de kullanabilirsiniz.

Plotly’nin bazı temel özellikleri şunlardır:

• Grafikler ve paneller.
• Anlık motoru.
• Python için büyük veri.
• Grafiklere kolayca veri import edebilirsiniz.