En Popüler Makine Öğrenim Araçlarından 8 Tanesi

Öğrenmeniz Gereken Makine Öğrenimi Araçları Neler?

Makine öğrenimi araçları, kendi kendine süren arabalar, dil çevirme uygulamaları ve hatta Siri ve Alexa gibi kişisel asistanlar gibi şeyler inşa etmemize yardımcı olabilecek özel yazılımlara benziyor.

Bir sürü veriyi analiz ederek ve kalıplar bularak çalışırlar, tıpkı beyninizin yeni bir dil öğrenirken kalıpları tanımaya çalıştığı gibi.

Öğrenirken tahminler yapabilir, bir şeyleri sınıflandırabilir ve hatta kendi kararlarını verebilirler. Ama, makinelerin öğrenmesinin çevremizde olduğunu biliyor muydunuz?

Örneğin, Netflix'te ne izleyeceğinizi öneren algoritma bir tür makine öğrenmesidir. Amazon'da ne satın alacağınızı öneren algoritma da öyle.

Makine öğrenimi, verilerden öğrenmek için algoritmaları eğitmeyi içeren bir tür yapay zeka (AI) dır.

Bir çocuğa yeni bir numara yapmayı öğretmek gibi düşün.

Onlara birkaç kez gösterirsin, sonra kendi başlarına yapabilirler.

Makine öğrenimi algoritmaları da aynı şekilde çalışır.

Onlara görüntüler, kelimeler ya da rakamlar gibi çok fazla veri veriyoruz ve neye bakmaları gerektiğini ve neyin önemli olduğunu söylüyoruz.

O zaman kendi öngörüleri ve kararları vermeye başlayabilirler.

Ama bunu nasıl yapıyorlar?

Farklı türde makine öğrenimi vardır.

Denetimli öğrenme(Supervised Learning):

Biz algoritmaya ne yapması gerektiğini söyler ve o da bizim geri bildirimlerimizden öğrenir.

"Bu resim kedi, bu resim köpek".
Denetimsiz öğrenme(Unsupervised Learning):
Algoritmanın kendi başına bir şeyleri çözdüğü, benzer şeyleri gruplandırması gibi.

Güçlendirme öğrenimi(Reinforcement Learning):

Algoritma farklı şeyler deneyerek ve ödül veya ceza alarak öğrenir.

"Eğer bunu yaparsam kurabiye alacağım. "Gazlamı pişiriyorsun yoksa bir avuç teknoloji saçmalığı mı ?" .Kısacası bu bir makine öğrenmesi örneği.

1. Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning, veri bilimcilerinin ve geliştiricilerin makine öğrenimi projelerinin yaşam döngüsünü daha hızlı ve daha güvenli bir şekilde oluşturmalarını, dağıtmalarını ve yönetmelerini sağlamak için oluşturulmuş, tam olarak yönetilen bir bulut hizmetidir. Yani platform, makine öğrenimi işlemleri (MLOps), açık kaynak birlikte çalışabilirliği ve tümleşik araçlarıyla değer elde etme süresini hızlandırmayı amaçlamaktadır. Ayrıca sorumlu yapay zeka göz önünde bulundurularak tasarlanmıştır ve güvenliği büyük ölçüde vurgular.

Responsible Aİ Öğreniyoruz.

Neler Yapabiliriz ?

Yararlı Bilgiler

Veri Hazırlama: Geliştiricilerin Apache Spark kümelerinde büyük ölçekte veri hazırlamayı hızla yinelemesine olanak tanır ve Azure Databricks ile birlikte çalışabilir.

Not Defterleri: geliştiriciler Jupyter Notebooks veya Visual Studio Code kullanarak işbirliği yapabilir.

Sürükle ve Bırak Makine Öğrenimi: Kullanıcılar, makine öğrenimi işlem hatları oluşturmak için sürükle ve bırak kullanıcı arabirimi olan Tasarımcı'yı kullanabilir.

Sorumlu Yapay Zeka: Sorumlu yapay zeka ile geliştiriciler, modellerinde derinlemesine araştırmalar gerçekleştirebilir ve en uygun olanın her zaman son kullanıcılara sunulmasını sağlamak için bunları üretimde izleyebilir.

Yönetilen Uç Noktalar: Geliştiricilerin üretim iş yüklerinin arabirimini ona hizmet eden uygulamadan ayırmasına olanak tanır.

Profesyonel Yerleşik İdare: Makine öğrenimi iş yükleri, yerleşik idare, güvenlik ve uyumluluk ile her yerden yürütülebilir.

Çoklu Çerçeve Desteği: XGBoost, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow ve ONNX gibi iyi bilinen makine öğrenimi çerçeveleri için yüksek soyutlama arabirimleri sunar.

Kaynak Sınırları: Makine öğrenimi iş yüklerini etkileyebilecek kaynak sınırları vardır (ör. uç nokta sayısı, dağıtımlar, işlem örnekleri vb.). Bu sınırların bölgeye göre değiştiğini unutmayın.

Daha Az Kontrol: Makine öğreniminin birçok ayrıntısı ve karmaşıklığı soyutlanmıştır, yani Microsoft tarafından size verilen süreci izlemeniz gerekir.

Kaynak

2. Amazon SageMaker

2) Amazon SageMaker

Amazon SageMaker, makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve tahminler oluşturmak için tasarlanmış, tam olarak yönetilen bir hizmettir. Geliştiriciler, not defterleri, hata ayıklayıcılar, profil oluşturucular, işlem hatları, MLOps ve çok daha fazlası gibi geniş bir araç kümesi kullanarak makine öğrenmesi modellerini tek bir tümleşik geliştirme ortamında (IDE) büyük ölçekte oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için platformdan yararlanabilir. SageMaker, makine öğrenimi projeniz üzerinde basitleştirilmiş erişim kontrolü ve şeffaflık yoluyla yönetişim gereksinimlerini de destekler.

Yararlı BilgilerTuval: Kullanıcıların makine öğrenimi modelleri oluşturmak için yararlanabileceği kodsuz bir arayüz. Özellik sayfasına göre, kullanıcıların modellerini Canvas ile oluşturmak için makine öğrenimi veya programlama deneyimine ihtiyacı yoktur.

Veri Düzenleyici: kullanıcıların makine öğrenimi için tablo veya görüntü verilerini hızla toplamasını ve hazırlamasını sağlar.

Netleştirme: Kullanıcılar, doğruluk, sağlamlık, toksisite ve önyargı gibi metriklere dayalı olarak makine öğrenimi modelleri ve verileri hakkında daha fazla bilgi edinmek için Netify'dan yararlanabilir. Amaç, sorumlu yapay zeka girişimini desteklerken kalitelerini artırmak için makine öğrenimi modellerindeki önyargıyı azaltmaktır.

Denemeler: Kullanıcıların makine öğrenimi denemelerini büyük ölçekte izlemesine ve analiz etmesine olanak tanıyan yönetilen bir hizmet.

Profesyonel Makine Öğrenimi Araçlarının Seçimi: Kullanıcılar, veri bilimcileri için ideal olan IDE'ler ile daha az programlama becerisine sahip kişiler için ideal olan kodsuz bir arayüz arasında seçim yapabilir.

Çoklu Çerçeve Desteği: TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn, ONNX ve daha fazlası gibi üçüncü taraf çerçeveler kullanılarak eğitilen modelleri dağıtabilir.

Fiyat: maliyetler oldukça hızlı bir şekilde fırlayabilir - özellikle de oldukça önemli trafik alan birden fazla model kullanılıyorsa.

AWS Sagemaker hakkında daha fazla bilgi edinin:

AWS Bulut Kavramları Bulut Bilişimi Anlama (Amazon Web Services)

Kaynak

3. BigML

3) BigML

BigML, bulut tabanlı, tüketilebilir, programlanabilir ve ölçeklenebilir bir makine öğrenimi platformudur. Sınıflandırma, regresyon, zaman serisi tahmini, küme analizi, konu modelleme ve daha fazlası gibi makine öğrenimi görevlerinin geliştirilmesini, dağıtımını ve yönetimini basitleştirmek için 2011/12'de oluşturulmuştur.

Platform, işletmelerin ve kuruluşların kapsamlı teknik uzmanlığa ihtiyaç duymadan makine öğrenimi modelleri oluşturmasını ve dağıtmasını sağlamak için birlikte çalışan veri hazırlamadan veri görselleştirmeye, model oluşturmaya ve diğer çeşitli hizmetlere kadar çeşitli hizmetler sunar.

Yararlı Bilgiler Kapsamlı Makine Öğrenimi Platformu: denetimli öğrenmeden denetimsiz öğrenmeye kadar çeşitli sorunları çözebilir.

Yorumlanabilir: Tüm tahmine dayalı modeller, onları yorumlanabilir kılan etkileşimli görselleştirme ve açıklanabilirlik özellikleriyle birlikte gelir.

Dışa Aktarılabilir Modeller: Tüm modeller dışa aktarılabilir ve herhangi bir uç cihazda yerel, çevrimdışı tahminler sunmak için kullanılabilir veya dağıtılmış gerçek zamanlı üretim uygulamasının bir parçası olarak anında dağıtılabilir.

Profesyonel Kullanım Kolaylığı: BigML'nin REST API'sine bağlanarak karmaşık makine öğrenimi prosedürlerini otomatikleştirebilir ve maliyetlerden tasarruf edebilir; BigML ile süreçleri otomatikleştirmek yalnızca bir satır kod gerektirir.

Büyük veri kümelerini işlemek yavaş: 100 M satır x 1000 sütuna kadar veri kümelerini işleyebilir, ancak daha büyük veri kümelerinin işlenmesi daha uzun sürer.

Kaynak

4. TensorFlow

4) TensorFlow

TensorFlow, Google'daki Google Brain ekibi tarafından geliştirilen uçtan uca açık kaynaklı bir makine öğrenimi platformudur.

TensorFlow ağırlıklı olarak derin sinir ağlarının eğitimi ve çıkarımı ile ilgilense de, kullanıcıların makine öğrenimi modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına olanak sağlamak için bağlanabilen TensorFlow hizmeti gibi bir dizi araç, kitaplık vardır.

Bu kaynaklar ayrıca doğal dil işleme, görüntü işleme, pekiştirmeli öğrenme ve tahmine dayalı makine öğrenimi gibi görevlere yönelik çözümleri uygulamaya yönelik araçları da içerir.

Yararlı Bilgiler Dağıtılmış Bilgi İşlem: TensorFlow, dağıtılmış bilgi işlemi destekleyerek geliştiricilerin birden fazla makine kullanarak modelleri eğitmesine olanak tanır.

GPU ve TPU Desteği: GPU veya TPU hızlandırma kullanılarak eğitim hızlandırılabilir.

TensorBoard: kullanıcıların modellerini görselleştirmelerini sağlayan bir görselleştirme aracı.

Önceden oluşturulmuş modeller: Kullanıma hazır çeşitli kullanım durumları için önceden oluşturulmuş modeller sunar.

Profesyonel Taşınabilirlik: TensorFlow modelleri, mobil cihazlar ve web tarayıcıları gibi çeşitli platformlarda dışa aktarılabilir ve dağıtılabilir.

Topluluk: TensorFlow, çerçevenin geliştirilmesine katkıda bulunan ve destek sağlayan geniş ve aktif bir geliştirici topluluğu tarafından desteklenmektedir.

Ölçeklenebilirlik: dağıtılmış bilgi işlem desteklenir.

Dik öğrenme eğrisi: TensorFlow, karmaşık sözdizimi nedeniyle öğrenmesi zor olabilir.

TensorFlow hakkında daha fazla bilgi edinin:

Python'da TensorFlow'a Giriş

Yeni Başlayanlar için TensorFlow eğitimi

Kaynak

5. PyTorch

5) PyTorch

PyTorch, CPU'lar ve GPU'lar kullanılarak derin öğrenme modellerinin geliştirilmesini desteklemek için oluşturulmuş açık kaynaklı, optimize edilmiş bir tensör kitaplığıdır.

Yararlı Bilgiler Dağıtılmış Eğitim: Geliştiriciler, PyTorch'un toplu işlemlerin ve eşler arası iletişimin zaman uyumsuz yürütülmesi desteğinden yararlanarak hem araştırma hem de üretim performansını optimize edebilir.

TorchScript: PyTorch kodundan seri hale getirilebilir ve optimize edilebilir modeller oluşturun, yani her zaman üretime hazırdır.

TorchServe: PyTorch modellerinin uygun ölçekte dağıtımını basitleştirir.

Yerel ONNX Desteği: kullanıcılar ONNX uyumlu platformlara, görselleştiricilere, çalışma zamanlarına vb. doğrudan erişim için modelleri standart ONNX biçiminde dışarı aktarabilir.

Profesyonel Topluluk: PyTorch, son derece ayrıntılı belgelerine ek olarak geniş ve canlı bir topluluğa sahiptir.

Esneklik ve Kontrol: PyTorch'un dinamik bir hesaplama grafiği vardır, yani modeller anında oluşturulabilir ve değiştirilebilir ve hevesle yürütülebilir.

Pythonic: Python kodlama stilini takip eder, bu da onu okunabilir kılar.

Görselleştirme: üçüncü taraf bir araç gereklidir.

PyTorch hakkında daha fazla bilgi edinin:

PyTorch'ta Derin Öğrenmeye Giriş

PyTorch ile Derin Öğrenme

PyTorch Eğitimi: Sıfırdan Basit Bir Sinir Ağı Oluşturma

Kaynak

6. Apache Mahout

6) Apache Mahout

Apache Mahout, Apache Software Foundation tarafından geliştirilen, açık kaynaklı, dağıtılmış doğrusal bir cebir çerçevesi ve matematiksel olarak ifade edici Scala etki alanına özgü bir dildir (DSL).

Çerçeve Apache Hadoop'ta uygulanır ve istatistikçilerin, matematikçilerin ve veri bilimcilerinin makine öğrenimi algoritmalarının ölçeklenebilir ve verimli uygulamalarını hızla oluşturmasını sağlamak için tasarlanmıştır.

Yararlı Bilgiler Kanıtlanmış Algoritmalar: Mahout, çeşitli endüstrilerde karşılaşılan yaygın sorunları çözmek için kanıtlanmış algoritmalardan yararlanır.

Büyük Veri Kümelerine Ölçeklenebilir: Çerçeve, Apache Hadoop üzerinde çalışan büyük veri merkezi kümelerine dağıtılmak üzere tasarlanmıştır.

Profesyonel Ölçeklenebilirlik: büyük miktarda veriyi işleyebilen ölçeklenebilir ve dağıtılmış bir bilgi işlem çerçevesi sağlar.

Dik Öğrenme Eğrisi: kullanıcıların bundan en iyi şekilde yararlanmak için makine öğrenimi hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmalarını gerektirir.

Kaynak

7. Weka

7) Weka

Yeni Zelanda'daki Waikato Üniversitesi tarafından geliştirilen Weka, veri madenciliği görevleri için bir makine öğrenimi algoritmaları koleksiyonudur. Veri hazırlama,görselleştirme, sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve ilişkilendirme kuralları madenciliği için araçlar içerir.

Yani Weka platformu, kuruluşlara verilerini bulutta ve şirket içinde depolama, işleme ve yönetme konusunda yardımcı olur.

Yararlı Bilgiler Çoklu Protokol Desteği: Verilere aynı anda Yerel NVIDIA GPUDirect Depolama, POSIX, NFS, SMB ve S3 erişimi desteği.

Bulutta yerel, veri merkezine hazır: Şirket içinde, bulutta çalıştırma ve konumlar arasında ani artış arasında geçiş yapın.

Profesyonel Taşınabilirlik: Java'da tamamen uygulanmıştır, bu da neredeyse tüm modern bilgi işlem platformlarında çalışabileceği anlamına gelir.

Kullanım Kolaylığı: Weka, platformda gezinmeyi kolaylaştıran bir grafik kullanıcı arayüzünden yararlanır.

Dağıtılmış Bilgi işlem ve Büyük Veri Süreci: Dağıtılmış bilgi işlem veya büyük veri işleme için yerleşik destek yok.

Gelişmiş Teknikler: derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi daha yeni gelişmeleri içermez.

Kaynak

8. Vertex AI

8) Vertex Ai

Verex AI, Google tarafından geliştirilen, tam olarak yönetilen, kapsamlı, uçtan uca bir makine öğrenimi platformudur. Kullanıcıların makine öğrenimi modellerini ve uygulamalarını eğitmesine ve dağıtmasına ve kullanıcıların yapay zeka destekli uygulamalarında yararlanabilecekleri büyük dil modellerini özelleştirmesine olanak tanır. Platform, ekiplerin ortak bir araç seti kullanarak işbirliği yapmasını sağlamak için veri mühendislerinin, veri bilimcilerinin ve makine öğrenimi mühendislerinin iş akışlarını sorunsuz bir şekilde birleştirir.

Yararlı Bilgiler

AutoML: Kod yazmadan veya veri bölmeleri hazırlamadan tablo, görüntü veya video verileri üzerinde makine öğrenimi algoritmalarını eğitin.

Üretken Yapay Zeka Modelleri ve Araçları: Yapay zeka uygulamalarınızda üretken yapay zeka modellerini hızla prototipleyin, özelleştirin, entegre edin ve dağıtın.

MLOps Araçları: Veri bilimcileri ve makine öğrenmesi mühendislerinin makine öğrenmesi projelerini otomatikleştirmesi, standartlaştırması ve yönetmesi için amaca yönelik MLOps araçları.

Profesyonel Ölçeklenebilirlik ve Performans: Yüksek ölçeklenebilirlik ve performans sunmak için Google Cloud'un altyapısından yararlanır.

Çoklu Çerçeve Desteği: TensorFlow, PyTorch ve Scikit-learn gibi popüler makine öğrenimi çerçeveleriyle entegrasyon – eğitim ve tahmin için özel kapsayıcılar aracılığıyla makine öğrenimi çerçeveleri için de destek vardır.

Fiyatlandırma: Fiyatlandırma yapısı oldukça karmaşıktır ve sınırlı bir bütçeye sahip işletmeler veya yeni başlayanlar için pahalı olabilir.

Google Cloud hakkında daha fazla bilgi edinin:

Bulut Bilişimi Anlamak (Google Bulut Teorisi)

Veri Bilimcileri için Google Cloud

Kaynak

Doğru Makine Öğrenimi Aracını Seçmek

Teknolojideki çoğu şey gibi, "[bir durum ekle] için hangi makine öğrenimi aracını kullanmalıyım?" sorusunun cevabı "Duruma göre değişir."

Bir araç seçerken göz önünde bulundurulması gereken en önemli şey, aşağıdakiler gibi ihtiyaçlarınızdır:

Ne yapmaya çalışıyorum?Kısıtlamalar nelerdir?Hangi düzeyde özelleştirmeye ihtiyacım var? Tüm araçlar aynı değildir. Örneğin, TensorFlow, Google Brain araştırmacıları tarafından makine öğreniminin temel alanlarını ilerletmek ve derin öğrenmenin daha iyi bir teorik anlayışını teşvik etmek için geliştirilmiştir. Buna karşılık PyTorch, derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi sırasında esneklik ve hız sağlamak için oluşturulmuştur.

Aynı sorunu çözmeye çalışsalar da (derin öğrenme modelleri oluşturma sürecini basitleştirin), bu konuda izledikleri yol farklıdır.

Bu, makine öğreniminde yaygın bir temadır; Bu nedenle, neyi başarmaya çalıştığınızı anlamak ve ardından süreci olabildiğince basit hale getiren makine öğrenimi araçlarını seçmek en iyisidir.

Son

Araçlar, makine öğrenimi uygulayıcıları da dahil olmak üzere her tür zanaatkar için gereklidir. Makine öğrenimi uygulayıcıları genellikle makine öğrenimi modellerini hızla oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için bunlardan yararlanır. Bu yazıda size en popüler 8 makine öğrenimi aracı tanıttık.

Bunlar: