2022’de En İyi 5 Makine Öğrenimi Aracı ve Çerçeveleri

Makine öğrenimi araçları, yüksek hızlı ve doğru tahminsel analizler için endüstriler genelinde geniş ölçekli uygulamaları nedeniyle aşırı dikkat görüyor. Eğer zor olduğunu düşünüyorsanız, endişelenmeyin; bu makale, makine öğrenimi ve uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olacaktır. Makine öğrenimi (ML), yazılımların davranışları daha iyi bir doğrulukla tahmin etmesini sağlar.

Devrim Niteliğinde Makine Öğrenimi Araçları

ML’nin devrim niteliğinde algoritmaları, mevcut verileri (tarihi veriler olarak da adlandırılır) kullanarak gelecekteki sonuç değerlerini tahmin eder. SEMrush Raporu‘na göre, yaklaşık 97 milyon makine öğrenimi ve AI uzmanı ve veri analisti 2025 yılına kadar ihtiyaç duyulacak. Bu makale, işleriniz için en iyi araçları seçmenize yardımcı olacaktır.

Piyasadaki en iyi 5 makine öğrenimi aracı ve uygulamasının örnekleri aşağıda verilmiştir.

Microsoft Azure’de Makine Öğrenimi

Her sektörde, yapay zeka (AI) hızla yer kazanmaktadır. İş analistleri, geliştiriciler, veri bilimcileri ve makine öğrenimi uzmanları gibi birçok kişi, bugün şirketlerde AI’ı hızlı bir şekilde benimsemektedir. Azure Makine Öğrenimi tasarımcısının sezgisel sürükle ve bırak arayüzü, tüm veri bilim ekibinizin yararlanabileceği bir şekilde makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasını ve dağıtılmasını hızlandırır. Bu, özellikle:

• Veri bilimindeki araştırmacılar, kod yerine görselleştirme araçlarıyla daha rahat çalışırlar.
• Makine öğrenimi deneyimi olmayan kullanıcılar, konuya daha akıcı bir şekilde giriş yapmak isterler.
• Makine öğrenimi uzmanları, hızlı prototipleme ile ilgilenirler.
• Makine öğrenimi mühendisleri, model eğitimi ve dağıtımı üzerinde grafik bir kontrol süreci isterler.

Azure Makine Öğrenimi Tasarımcısı’nda, klasik makine öğrenimi, bilgisayar görme, metin analizi, öneri ve anormallik tespiti gibi son teknoloji makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak makine öğrenimi modellerini geliştirebilir ve eğitebilirsiniz. Ayrıca, özel Python ve R kodu kullanarak modeller oluşturabilirsiniz.

Her modül, ayrı Azure Makine Öğrenimi hesaplarında çalışacak şekilde özelleştirilebilir. Ayrıca, veri bilimcileri, ölçeklenebilirlik sorunları yerine eğitim üzerinde odaklanabilirler.

IBM’in Watson

Doğal dil işleme (NLP), insan konuşmasının anlamını ve dilbilgisini çözen bir tekniktir; IBM Watson, NLP kullanan bir veri analizi işlemcisidir.

IBM Watson, büyük veri kümelerini analiz eder ve insanların sorduğu sorulara saniyeler içinde cevaplar sağlar. Ayrıca, IBM Watson bir bilişsel süper bilgisayardır. Doğal dili anlar ve cevaplar verebilir. Ayrıca, büyük miktarda veri analiz edebilir ve iş zorluklarına cevaplar verebilir.

Watson sistemi, şirketler tarafından dahili olarak işletilir. Pahalıdır, çünkü milyonlarca dolarlık bir bütçeye ihtiyacınız olacaktır. Ancak, Watson, IBM bulut üzerinden çeşitli endüstriler için erişilebilir hale getirilmiştir. Bu, birçok küçük ve orta ölçekli işletme için pratik bir seçim haline getirir.

Amazon ML

Amazon (AMZN ) Makine Öğrenimi, makine öğrenimi modellerini geliştirmek ve tahmin analizi üretmek için yönetilen bir hizmettir. Amazon Makine Öğrenimi, otomatik veri dönüştürme aracıyla kullanıcı için makine öğrenimi sürecini basitleştirir. AWS, her şeyden önce bulut güvenliğini önceliklendirir. AWS müşterisi olarak, en güvenlik bilinçli şirketlerin ihtiyaçlarını karşılayacak bir veri merkezi ve ağ altyapısına erişim hakkına sahip olursunuz.

Ayrıca, Amazon SageMaker, geliştiricilerin tüm seviyelerde makine öğrenimi yapmasını sağlayan güçlü bir bulut tabanlı çözümdür. SageMaker, veri bilimcilerinin ve geliştiricilerin makine öğrenimi modellerini hızlı bir şekilde oluşturmasını, eğitmelerini ve üretim hazır bir ortama dağıtmalarını sağlar. AWS’deki Kubeflow ile, Amazon Web Services (AWS), Kubeflow topluluğuna katkıda bulunarak, athenahealth gibi şirketlerin yüksek güvenilirlik, güvenlik, taşınabilirlik ve ölçeklenebilirlik ile minimal operasyonel yük gerektiren ML iş akışları oluşturmasına yardımcı olan Kubeflow dağıtımı sunar.

TensorFlow

Google’ın TensorFlow’u, veri toplama, model eğitme, tahmin elde etme ve gelecekteki sonuçları iyileştirme işlemlerini çok daha kolay hale getirdi.

TensorFlow, Google’ın Beyin ekibi tarafından sayısal hesaplama ve yüksek performanslı makine öğrenimi için geliştirilen ücretsiz ve açık kaynaklı bir kütüphanedir.

TensorFlow, tanıdık programlama metaforları aracılığıyla çeşitli makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerine ve algoritmalarına kolay erişim sağlar. Uygulamalar, kullanıcı dostu bir ön uç API için Python veya JavaScript ile yazılır ve sonra hızlı ve verimli C++’da çalıştırılır.

TensorFlow, PyTorch ve Apache MXNet gibi diğer çerçevelerle karşılaştırılabilecek bir alternatiftir ve el yazısı karakter tanıma, NLP, PDE tabanlı simülasyonlar gibi görevler için derin sinir ağlarını eğitmek ve çalıştırmak için kullanılabilir. En iyi bölüm, aynı modellerin TensorFlow’da hem eğitim hem de üretim tahmini için kullanılabilmesidir.

TensorFlow ayrıca, girişimlerinizde kullanabileceğiniz önceden eğitilmiş model koleksiyonuna sahiptir. TensorFlow’da modellerinizi eğitiyorsanız, TensorFlow Model Bahçesi’ndeki kod örneklerini rehber olarak kullanabilirsiniz.

PyTorch

Makine öğrenimi (ML), PyTorch ile kolaylaşır; PyTorch, Python’da yazılmış ve Torch kütüphanesini kullanan ücretsiz ve açık kaynaklı bir çerçevedir.

Torch, Lua betik dili ile oluşturulan bir makine öğrenimi kütüphanesidir. PyTorch çerçevesi içinde, 200’den fazla farklı matematiksel işlem bulunmaktadır. PyTorch, yapay sinir ağları modellerini oluşturmayı kolaylaştırdığı için popülerlik kazanmaktadır. PyTorch, bilgisayar görme, görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve daha fazlası için kullanılabilir. Ayrıca, sohbet botları ve dil modelleme için de kullanılabilir.

• Kolayca öğrenilebilir ve uygulamaya koymak daha da kolaydır.
• PyTorch kütüphanelerini genişletmek için eksiksiz ve güçlü bir API seti.
• Çalışma zamanı hesaplı grafik desteği sağlar.
• Uyarlanabilir, hızlı ve optimizasyon özelliklerine sahiptir.
• PyTorch, GPU ve CPU işlemesini destekler.
• Python’ın entegre geliştirme ortamı (IDE) ve hata ayıklama araçları, hataları düzeltmeyi kolaylaştırır.