En İyi 10 Makine Öğrenimi Aracı ve Çerçevesi

Makine öğrenimi projeleri, eğitim verilerine uyum sağlayan bir modelden fazlasına ihtiyaç duyar. Tekrarlanabilir bir ön işleme süreci, işe yarar bir değerlendirme yöntemi, uygun bir yürütme ortamı ve hangi denemenin hangi sonucu verdiğini takip etmenin bir yolu da gerekir. Aşağıdaki araçlar, klasik tahmin yöntemlerinden ve artırmalı ağaçlardan derin öğrenmeye, önceden eğitilmiş modellere ve deney yönetimine kadar bu ihtiyaçları karşılar.

Bu rehber, kendi makine öğrenimi iş akışlarını oluşturmak için kullanılabilecek yazılımlara odaklanıyor. Yönetilen bulut ortamları ve kurumsal çalışma alanları için makine öğrenimi yazılım platformları rehberimize göz atın. Buradaki araçların birçoğu birlikte kullanılabilir: Bir ekip, scikit-learn veya PyTorch ile model eğitip deneylerini MLflow ile takip edebilir.

Makine Öğrenimi Araçları ve Çerçevelerinin Karşılaştırması

En İyi 10 Makine Öğrenimi Aracı ve Çerçevesi

1. scikit-learn

scikit-learn, yaygın makine öğrenimi algoritmalarını ve bunların değerlendirme iş akışını tutarlı bir Python arayüzünde bir araya getirir. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut indirgeme ve ön işlemeyi kapsar. Yapılandırılmış iş verileriyle çalışan bir ekip için bu kapsam, onu kullanışlı bir başlangıç noktası hâline getirir: kestirici her değiştirildiğinde tüm deneyi baştan kurmadan çeşitli yaklaşımları karşılaştırabilirsiniz.

scikit-learn’ün uygulamadaki güçlü yanı, veri hazırlama ile model seçimini bir araya getirmesidir. İşlem hatları, dönüşümleri bir kestiriciyle birleştirmenizi sağlarken çapraz doğrulama ve parametre aramaları seçenekleri karşılaştırmaya yardımcı olur. Değerlendirme verilerindeki bilgilerin eğitim sürecine sızmaması için ön işlemeyi doğrulama iş akışının içinde tutun. Özenle oluşturulmuş bir doğrusal model veya ağaç topluluğu, daha karmaşık bir yaklaşımın gerçekten değer katıp katmadığını ortaya koyabilir.

Kolayca deney yapabilmek, küçük ve orta ölçekli tablo verisi problemleri ve okunaklı koda önem veren ekipler için scikit-learn’ü tercih edin. Bu araç, genel amaçlı bir sinir ağı eğitim çerçevesi veya yönetilen bir dağıtım hizmeti değildir. Bir deneyi genişletmeden önce bellek gereksinimlerini, kestiricinin ölçeklenme özelliklerini ve yeni kayıtlar geldiğinde ön işleme işlem hattının nasıl çalışacağını kontrol edin. Başarı, algoritma kadar verilerin bölünme biçimine ve hedefin nasıl tanımlandığına da bağlıdır.

scikit-learn’ü ziyaret edin

2. PyTorch

PyTorch, özel derin öğrenme sistemleri oluşturmak için gereken tensör işlemlerini, otomatik türev almayı ve sinir ağı bileşenlerini sunar. Geliştiricilere model mimarisi ve eğitim davranışı üzerinde doğrudan denetim olanağı verir; bu nedenle mevcut bir tahminleyici problemi ifade edemediğinde kullanışlıdır. Kullanım alanları arasında bilgisayarlı görü, dil işleme, ses ve yalnızca parametreleri seçmek yerine modelin kendisini değiştirmeyi gerektiren araştırmalar yer alır.

Tipik bir iş akışında veri kümesi ve veri yükleyici; model, kayıp fonksiyonu ve iyileştiriciyle birlikte kullanılır. Geliştiriciler ara tensörleri inceleyebilir, eğitim döngüsünü özelleştirebilir ve destekleyici kütüphanelerle sistemi genişletebilir. İş yükü tek bir aygıtın kapasitesini aştığında dağıtık eğitim ek seçenekler sunar; ancak birden fazla hızlandırıcıya geçerken veri yükleme, iletişim, kontrol noktaları oluşturma ve tekrarlanabilirlik konularına dikkat etmek gerekir. Daha fazla donanım, eğitimin verimli olmasını kendiliğinden sağlamaz.

PyTorch, esnekliğe ihtiyaç duyan ve çevresindeki yazılımın sorumluluğunu üstlenmeye hazır mühendisler için uygundur. Bu özgürlük; deney yapılandırması, bağımlılık yönetimi, değerlendirme ve dağıtım sorumluluğunu da beraberinde getirir. Performansı iyileştirmeden önce çalışan küçük bir modelle başlayın ve çıkarım yolunu eğitimden ayrı olarak test edin. Başarılı bir not defteri, güvenilir bir hizmet veya uygulama sunmanın yalnızca bir parçasıdır.

PyTorch’u ziyaret edin

3. XGBoost

XGBoost, yapılandırılmış veriler üzerinde tahmin görevlerinde yaygın olarak kullanılan bir gradyan artırma kütüphanesidir. Önceki tahminleri iyileştiren topluluk modelleri oluşturur ve model karmaşıklığı ile eğitim davranışını denetlemeye yönelik seçenekler sunar. Satırların ham görüntüler veya uzun belgeler yerine ölçülmüş değerlerle mühendislik yoluyla oluşturulmuş özelliklerin bir karışımını içerdiği sınıflandırma, regresyon ve sıralama problemleri için kullanışlı bir seçenektir.

Uygulamada iş akışına, dağıtım koşullarını yansıtan makul bir başlangıç modeli ve doğrulama ayrımıyla başlanmalıdır. Tek bir parametreye odaklanmak yerine ağaç karmaşıklığını, öğrenme oranını ve eğitim süresini birlikte ayarlayın. Erken durdurma, ek artırma turlarının doğrulama performansını artık iyileştirmediği noktayı belirlemeye yardımcı olabilir. CPU ve GPU seçenekleri farklı yürütme yolları sunar; ancak hız ve bellek kullanımı veri kümesine, donanıma ve seçilen yapılandırmaya bağlıdır.

Uydurma ve düzenlileştirme üzerinde kapsamlı denetim sunan, odaklı bir tablo verisi modelleme aracı arıyorsanız XGBoost’u tercih edin. Eksik değerleri, özelliklerin kullanılabilirliğini veya dağılım değişikliklerini inceleme gereğini ortadan kaldırmaz. Ek karmaşıklığı kabul etmeden önce daha basit tahminleyicilerle karşılaştırın ve tahmin kalitesinin yanı sıra çıkarım maliyetini de ölçün. Yüksek hacimli bir uygulamada doğruluktaki küçük bir artış, daha yavaş veya bakımı daha zor bir modeli haklı çıkarmayabilir.

XGBoost’u ziyaret edin

4. LightGBM

LightGBM, eğitim verimliliği ve daha büyük veri kümeleri göz önünde bulundurularak tasarlanmış, ağaç tabanlı bir gradyan artırma çerçevesidir. Özellikle büyük tablolar, çok sayıda özellik veya tekrarlanan parametre aramaları içeren deneylerde kullanışlıdır. Eksiksiz bir makine öğrenimi platformu sunmak yerine modelleme katmanına odaklanır ve daha kapsamlı bir Python veri işleme ve değerlendirme iş akışının bileşenlerinden biri olabilir.

Histogram tabanlı yaklaşımı ve yaprak bazlı ağaç büyütmesi, diğer bazı ağaç uygulamalarından farklı performans ve ayarlama ödünleşimleri yaratır. Yaprak sayısını, derinliği ve bir yaprak için gereken veri miktarını denetleyen parametreler, özellikle daha küçük veri kümelerinde dikkatle ele alınmalıdır. Paralel, dağıtık ve GPU ile öğrenme seçenekleri zorlu iş yüklerine yardımcı olabilir; ancak destek ve performans, ürün kategorisinden hareketle varsayılmamalı, gerçek kurulum ve donanım üzerinde kontrol edilmelidir.

Eğitim süresi veya bellek tüketimi denemeleri kısıtlıyorsa LightGBM’yi değerlendirmeye değer. Karşılaştırmanın anlamlı kalması için XGBoost veya CatBoost ile karşılaştırırken aynı katlamaları, metrikleri ve özellik tanımlarını kullanın. Özellikle çok karmaşık ağaçlara izin verirken aşırı uyuma karşı dikkatli olun. En yararlı sonuç, kendi iş yükünüzde tahmin performansı, eğitim maliyeti ve üretim gecikmesi arasında denge kuran bir modeldir.

LightGBM’yi ziyaret edin

5. CatBoost

CatBoost, kategorik özellikler için özel destek sunan açık kaynaklı bir gradyan artırma kütüphanesidir. Bu özelliğiyle ürün türleri, bölgeler, hesap kategorileri veya sayısal olmayan diğer nitelikleri içeren veri kümeleri için özellikle kullanışlıdır. Metin ve gömme özellikleri için de olanaklar sunar; ancak bu özellikler, genel amaçlı bir dil veya çok modlu modelleme yığınının yerine geçecek şekilde değil, belirli göreve uygunlukları açısından değerlendirilmelidir.

İş akışındaki başlıca avantajı, tablo verilerine dayalı bir model oluştururken normalde gereken bazı manuel kodlama işlemlerini azaltmasıdır. Geliştiriciler özellik türlerini belirler, modeli eğitir ve davranışını incelemek için doğrulama ve model analizi araçlarından yararlanır. Çapraz doğrulama, aşırı uyum tespiti ve özellik önemini belirleme araçları, deneme sürecini düzenlemeye yardımcı olur. Kategorik verilerin yerleşik biçimde işlenmesine rağmen ekipler, her girdinin tahmin sırasında gerçekten kullanılabilir olduğundan ve müşteri ya da varlık bilgilerinin veri bölümleri arasında sızmadığından yine de emin olmalıdır.

Kategorik verilerin sorunun merkezinde olduğu ve diğer artırma kütüphanelerine odaklı bir alternatifle karşılaştırma yapmak istediğiniz durumlarda CatBoost’u tercih edin. Dağıtıma geçmeden önce eğitim maliyeti, bellek gereksinimleri, dışa aktarma biçimleri ve CPU ile GPU arasındaki davranış test edilmelidir. Kullanım kolaylığı değerlidir; ancak rakip yöntemlerden daha yüksek doğruluk sağlayacağını garanti etmez ve verilerin dikkatle hazırlanması ve izlenmesi gereğini ortadan kaldırmaz.

CatBoost’u ziyaret edin

6. TensorFlow

TensorFlow, sayısal hesaplama ve sinir ağı geliştirme için açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir. Değeri, model tanımlamanın ötesine uzanır: çevresindeki ekosistem; veri hazırlama, eğitim, görselleştirme ve dağıtım iş akışlarını destekler. TensorFlow modellerini hâlihazırda sürdüren, teknoloji yığınında deneyimli mühendislere sahip olan veya eğitimi uyumlu bir üretim ortamına bağlaması gereken kuruluşlar için özellikle uygundur.

Uygulamadaki bir TensorFlow projesi; girdi işlemeyi model tanımı, optimizasyon ve değerlendirmeyle bir araya getirir. Üst düzey arayüzler yaygın mimarileri basitleştirirken alt düzey işlemler özel davranışları destekler. Buradaki önemli mühendislik kararı, hedeflenen çalışma ortamını en baştan göz önünde bulundurmaktır. Başarıyla eğitilen bir modelin başka bir ortamda doğru çalışması için yine de dışa aktarma çalışmaları, desteklenen işleçler veya ön işleme adımlarında değişiklikler gerekebilir.

Ekosistemi ve mevcut altyapısı dağıtım gereksinimlerinize uyuyorsa TensorFlow’u tercih edin. Eski bir öğreticide evrensel varsayılan seçenek olarak sunuluyor diye TensorFlow’u seçmeyin. Özellikle eski örnekleri uyarlarken TensorFlow, Keras, destekleyici paketler ve dağıtım bileşenleri arasındaki uyumluluğu kontrol edin. Yeni bir proje için yalnızca ilk eğitim betiğinin ne kadar hızlı çalıştığına bakmak yerine, geliştirme ve sunum iş akışının tamamını alternatiflerle karşılaştırın.

TensorFlow’u ziyaret edin

7. Keras

Keras, sinir ağları oluşturmak, eğitmek, değerlendirmek ve kaydetmek için üst düzey bir arayüz sunar. Keras 3; TensorFlow, JAX ve PyTorch arka uçlarını destekleyerek ekiplere çeşitli yürütme ortamlarında kullanabilecekleri ortak bir modelleme arayüzü sağlar. Gereksinimleri geliştikçe daha özel eğitim iş akışlarına geçme olanağını korurken kısa ve anlaşılır model tanımları kullanmak isteyen öğrenciler ve uygulayıcılar için yararlıdır.

Uygulamadaki temel faydası, tekrarlayan eğitim kodlarını azaltmasıdır. Yerleşik katmanlar, optimize ediciler, kayıp işlevleri, metrikler ve geri çağırma işlevleri, alışıldık eğitim ve değerlendirme yöntemleriyle birlikte çalışır. Arka uçlar arasında taşınabilirlik, en yüksek düzeyde, model bileşenleri desteklenen Keras arayüzlerini ve işlemlerini kullandığında sağlanır. Tek bir arka uca doğrudan bağımlı olan özel kod bu esnekliği azaltabilir; bu nedenle taşınabilirlik varsayılmamalı, test edilmelidir. Arka uç seçimi ayrıca performansı, dağıtım özelliklerini ve projede kullanılabilecek çevre ekosistemi de etkiler.

Okunabilirlik ve hızlı yineleme önemliyse ya da ekibiniz her model bileşenini yeniden yazmadan birden fazla arka ucu denemek istiyorsa Keras’ı tercih edin. Keras ayrı bir bulut hizmeti değil, bir arayüz katmanıdır; ayrıca verileri, optimizasyonu ve değerlendirmeyi anlamayı gerektirir. Uzun süre kullanılacak bir uygulamada arka uç seçmeden önce gerçek modeli hedeflenen donanımda kıyaslayın; serileştirme ve dağıtımın beklendiği gibi çalıştığını doğrulayın.

Keras’ı ziyaret edin

8. JAX

JAX; otomatik türev alma, tam zamanında derleme ve vektörleştirme gibi birleştirilebilir dönüşümleri dizi hesaplamayla bir araya getirir. Özel sayısal çalışmalar, alışılmadık optimizasyonlar veya hesaplamayı dönüşümlere tabi tutulabilen işlevlerle ifade etmenin yarar sağladığı araştırmalar söz konusu olduğunda kullanışlıdır. Sinir ağları kullanım alanlarından biridir; ancak bu çerçeve, geleneksel bir model eğitimi arayüzüne uymayan türevlenebilir simülasyonlar ve bilimsel iş akışları için de uygundur.

Geliştirme biçimi, alışılmış emir kipli Python programlamasından farklıdır. Geliştiricilerin, dönüştürülmüş işlevlerin durum, dizi boyutları, rastgelelik ve derlemeyle nasıl etkileşime girdiğini anlaması gerekir. Tasarım sağlam olduğunda bu kısıtlar kodu optimize etmeyi kolaylaştırabilir; ancak öğrenme sürecini de beraberinde getirir. Ekosistemdeki destekleyici kütüphaneler, daha üst düzey sinir ağı ve optimizasyon bileşenleri sunar. JAX’ı, eksiksiz bir deney yönetimi ürünü olarak değil, hesaplamaya yönelik bir temel olarak değerlendirmek gerekir.

Programlama modeli teknik sorunu doğrudan destekliyorsa ve ekip bu modeli anlamak için zaman ayırabilecekse JAX’ı tercih edin. Performansı ölçerken derleme yükünü hesaba katın ve ilk çalıştırmayla kararlı durumdaki çalıştırmaları birbirinden ayırın. Rutin bir tablo verisiyle tahmin görevi için daha basit bir kütüphanenin bakımı daha kolay olabilir. Özel hızlandırıcı odaklı araştırmalarda ise dönüşümleri birleştirebilme olanağı, ek kavramsal çabayı haklı çıkarabilir.

JAX’ı ziyaret edin

9. Hugging Face’in Transformers’ı

Hugging Face Transformers; dil, görüntü, ses ve çok modlu görevlerde önceden eğitilmiş modellerle çalışmak için arayüzler sunar. Başlıca avantajı, model mimarilerini girdileri doğru biçimde hazırlamak için gereken belirteçleyiciler veya işlemcilerle buluşturmasıdır. Bu sayede geliştiriciler, her yeni uygulama için tüm mimarileri baştan uygulayıp bir sistemi sıfırdan eğitmek yerine mevcut model yeteneklerinden yararlanabilir.

Tipik bir projede uygun bir model kontrol noktası seçilir, buna karşılık gelen işleme bileşenleri yüklenir ve uyarlama ya da ince ayar düşünülmeden önce model temsili örnekler üzerinde değerlendirilir. Kütüphane eğitim ve çıkarım arayüzleri sunar; ancak izlenecek iş akışı mimariye ve göreve göre değişir. Model kartları, desteklenen girdi biçimleri, bağlam sınırları ve donanım gereksinimleri, öne çıkarılan bir kıyaslama sonucu kadar dikkate alınmalıdır. Kontrol noktalarını değiştirmek, çıktı davranışını ve işletim gereksinimlerini de değiştirebilir.

Önceden eğitilmiş modeller uygulama için yararlı bir temel sağlıyorsa Transformers’ı tercih edin. Kütüphanenin lisansı, indirilen ağırlıklar için geçerli olan ayrı lisansları veya kullanım koşullarını geçersiz kılmaz. Büyük modeller önemli miktarda bellek gerektirebilir; üretim ortamında hizmet sunmak için de kütüphanenin ötesinde ek araçlar gerekebilir. Uygun modeller arasından en küçüğüyle başlayın, göreve özgü kaliteyi ve gecikmeyi ölçün, ayrıca veri işleme ve modele erişimin dağıtım gereksinimlerinizi karşıladığını doğrulayın.

Hugging Face Transformers’ı ziyaret edin

10. MLflow

MLflow, ekiplerin makine öğrenimi çalışmalarını deneyler ve model sürümleri genelinde düzenli tutmasına yardımcı olur. Parametreler, ölçümler ve yapıtlar gibi bilgileri kaydederek bir sonucun, onu üreten çalıştırmaya kadar izlenebilmesini sağlar. Yukarıda ele alınan modelleme kütüphanelerinden farklı olarak MLflow’un temel işlevi başka bir sınıflandırma algoritması veya sinir ağı mimarisi sunmak değil, modellerin çevresindeki iş akışını yönetmektir.

Uygulamada geliştiriciler; veri hazırlama yöntemlerini, model ayarlarını ve değerlendirme sonuçlarını karşılaştırırken çalıştırma kayıtları tutar. Model paketleme ve kayıt defteri özellikleri, deneyleri dağıtım için değerlendirilen sürümlerle ilişkilendirmeye yardımcı olur. Bir projeye birkaç kişi katkıda bulunduğunda veya özgün not defteri değiştikten sonra sonuçlara yeniden bakılması gerektiğinde bu özelliklerin faydası artar. İzlemeden verim almak için adların tutarlı biçimde kullanılması, anlamlı ölçümler belirlenmesi ve ilgili veriyle koda açıkça atıfta bulunulması gerekir.

Deney geçmişini ve model devrini elle yönetmek zorlaşmaya başladığında MLflow’u tercih edin. Kendi sunucunuzda barındırılan bir kurulum için depolama, erişim denetimleri, yedekleme ve operasyonel sorumluluk gerekir; bir izleme aracı kurmak, eksiksiz bir yönetişim süreci oluşturmaz. Hangi yapıtların hassas veriler içerebileceğine ve bunlara kimlerin erişebileceğine karar verin. Tutarlı biçimde kullanıldığında MLflow, modelleme yığınını tamamlar ve karşılaştırmaların ve sürüm çıkarma kararlarının daha kolay incelenmesini sağlar.

MLflow’u ziyaret edin

Makine Öğrenmesi Yığınınızı Nasıl Seçersiniz?

Veriyle ve görevle başlayın. Yapılandırılmış bir tabloyla çalışıyorsanız, bir sinir ağına yatırım yapmadan önce klasik bir temel model oluşturun. Görüntü, ses veya karmaşık dil görevlerinde sıfırdan eğitim vermeden önce uygun bir önceden eğitilmiş modeli değerlendirin. Farklı araçlar iş akışının farklı aşamalarını çözer; bu nedenle yeni bir yazılım eklemek, gerçek bir sınırlamayı gidermelidir.

İnce ayar yapmadan önce değerlendirme sürecini tasarlayın. Eğitim ve değerlendirme verilerini gelecekteki kullanıma uygun biçimde ayırın. Zamana bağlı tahminlerde, birbirinden bağımsız kayıtlar içeren sıradan bir sınıflandırma görevindekinden farklı bir veri bölme yöntemi gerekir. Gerektiğinde ilişkili varlıkları aynı grupta tutun ve modelleri aynı girdiler, ölçütler ve değerlendirme yöntemiyle karşılaştırın.

İşletim maliyetlerini hesaba katın. Açık kaynaklı yazılımlar da işlem gücü, depolama, mühendislik ve bakım gerektirir. Bellek kullanımını, eğitim süresini, çıkarım gecikmesini ve bir deneyi yeniden üretmek için gereken çabayı ölçün. Açıklaması, bakımı veya belirli bir gecikme bütçesi içinde çalıştırılması daha kolaysa, biraz daha düşük doğruluğa sahip bir model daha kullanışlı bir seçenek olabilir.

Not Defterinden Güvenilir Bir Uygulamaya

Ön işleme ile çıkarım davranışlarının uyumlu olmasını sağlayın, her deneyle ilişkili kod ve veri sürümünü kaydedin ve dışa aktarılan modeli kullanılacağı çalışma ortamında test edin. Eksik girdiler, alışılmadık kategoriler ve eğitim dağılımından farklı örnekler karşısındaki davranışını doğrulayın. Bir model başka ekipler için bağımlılık hâline gelmeden önce nasıl izleneceğini, değiştirileceğini veya önceki sürüme döndürüleceğini planlayın.

Python ekosistemine daha yakından bakmak için makine öğrenmesi ve yapay zekâ için Python kütüphaneleri ve derin öğrenme için Python kütüphaneleri rehberlerimize göz atın. Bu rehberler paket seçimini daha ayrıntılı ele alıyor; buradaki konu ise her bileşenin modelleme iş akışının tamamına nasıl uyduğudur.

Hangi Makine Öğrenmesi Aracını Kullanmalısınız?

Klasik temel modeller için scikit-learn ile başlayın. Yapılandırılmış verilerde tahmin yapmak temel zorluk olduğunda XGBoost, LightGBM ve CatBoost araçlarını karşılaştırın; veri kümeniz için en yararlı ödünleşimi belirlemek üzere aynı doğrulama yöntemini kullanın.

Esnek derin öğrenme için PyTorch‘u, eğitim ve dağıtım ekosistemi ihtiyaçlarınıza uygunsa TensorFlow‘u, üst düzey ve çoklu arka uç desteği sunan bir arayüz için Keras‘ı veya türevlenebilir sayısal araştırmalar için JAX‘i kullanın. Hugging Face Transformers, önceden eğitilmiş modellere erişim sağlarken MLflow, uygun herhangi bir modelleme yığını etrafındaki deneyleri ve sürümleri düzenlemeye yardımcı olur.

Problemi güvenilir biçimde çözen en küçük iş akışını oluşturun. Model kalitesi, ölçek, iş birliği veya dağıtım alanlarında ölçülen sınırlamalar ek karmaşıklığı haklı çıkarıyorsa iş akışını genişletin.