Her geçen gün önemi ve popülaritesi artmakta olan makine öğrenimi ve yapay zeka’nın 2021 yılının sonuna kadar 2.3 milyon iş alanı yaratacağı düşünülmektedir. Hızla büyüyen bu alan çeşitli makine öğrenmesi framework’ü oluşturulmasına da yol açmıştır. Bu yazıda en popüler 10 makine öğrenmesi framework’üne göz atacağız.
Makine Öğrenmesi Framework’ü, geliştiricilerin temel algoritmaların derinliklerine girmeden kolayca makine öğrenimi modelleri oluşturmasına olanak sağlan bir arabirim, kütüphane veya araçtır.
İçindekiler
1- Tensorflow
Tensorflow, Google tarafından geliştirilen en popüler frameworklerden birisidir. Sayısal hesaplama için veri akış grafiklerini kullanan açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir. Tensorflow, veri gruplarının veya tensörlerin bir grafik tarafından tanımlanan bir dizi algoritma ile işlenebildiği veri akış grafikleri uygular.
2- Theano
Theano, çok boyutlu dizileri içeren matematiksel ifadeleri tanımlamanızı, optimize etmenizi ve verimli bir şekilde değerlendirmenizi sağlayan bir Python kütüphanesidir. Numpy üzerine inşa edilmiştir.
Theano, 2007’den beri büyük ölçekli hesaplamaya dayalı bilimsel araştırmalara güç vermektedir.
3- Sci-Kit Learn
Scikit-learn en çok bilinen makine öğrenmesi frameworklerinden birisidir. Denetimli ve denetimsiz öğrenme hesaplamaları için tercih edilir. Makine öğrenmesine ilk başlayanlar için oldukça etkili bir kütüphane olmasının yanında içerisinde doğrudan ve hesaplanmış nüksleri, karar ağaçlarını, demetlemeyi barındırır.
4- Caffe
Caffe yapısı hızlı ve modüler olacak şekilde tasarlanmıştır. BVLC (Berkeley Vision and Learning Center) ve kullanıcı topluluğu tarafından geliştirilmiştir. Yangqing Jia doktora döneminde UC Berkeley’de Caffe’yi hazırlamıştır. Caffe BSD 2-Clause license altında kullanıma sunulmuştur.
5- H20
H20 açık kaynaklı bir makine öğrenim platformudur. İş odaklı olan ve verilere dayalı bir karar vermesine yardımcı olan ve kullanıcının iç görü çizmesini sağlayan yapay bir zeka aracıdır. Daha çok öngörücü modelleme, risk ve sahtekarlık analizi, sigorta analitiği, reklam teknolojisi, sağlık hizmetleri ve müşteri istihbaratı için kullanılır.
6- Amazon Makine Öğrenimi
Amazon Makine Öğrenimi, karmaşık ML algoritmalarını ve teknolojisini öğrenmek zorunda kalmadan makine öğrenimi (ML) modelleri oluşturma sürecine geçmenize yardımcı olan görselleştirme araçları sağlar.
AML, kullanımı kolay API’ların gücünü kullanarak uygulamanız için tahminler sağlar. Yeni modeller oluşturmak için regresyon, çok sınıflı sınıflandırma ve ikili sınıflandırma dahil olmak üzere çeşitli işlemler yapmanız gerekir. Böyle bir senaryoda, AML uygulamalarınızı buluta bağlayabilir.
7- PyTorch ya da Torch
PyTorch bir makine öğrenmesi kütüphanesi ve bilimsel bilgi işlem frameworküdür. Lua programlama arayüzünden kodlama dili arayüzü ile birlikte gelir. Facebook, IBM, Yandex tarafından kullanılmaktadır.
PyTorch esnektir, üst düzey verimlilik ve hız, çok sayıda önceden eğitilmiş modül sunar. Bu durum çeşitli işlemleri ve işlevleri kolaylaştırır.
8- Apache Spark
Spark, çoğunlukla Java, Scala, R ve Python’da yazılmış bir küme-hesaplama frameworküdür. Spark RDD veri yapılarına sahiptir, bu nedenle Numpy dizisi hakkında endişelenmenize gerek yoktur. Ayrıca Spark SQL frameleri ile çalışmanıza izin verir.
R ve Python’u bilen veri bilimcileri için basit API’ler sunar. Ölçeklenebilirdir, küçük ve büyük makinelerde makine öğrenme kodu çalıştırabilir.
9- Google Cloud ML Engine
Cloud Makine Öğrenmesi Motoru, geliştiricilerin ve veri bilimcilerin üretimde üstün makine öğrenimi modelleri oluşturmasına ve çalıştırmasına yardımcı olan bir servis sağlayıcısıdır.
Birlikte ya da bireysel olarak kullanılabilen eğitim ve tahmin hizmetleri sunar. İşletmeler tarafından gıda güvenliğini sağlama, uydu görüntülerindeki bulutlar, müşteri e-postalarına dört kat daha hızlı yanıt verme vb. gibi sorunları çözmek için kullanılır.
10- Apache Mahout
Matematikçiler, veri bilimcileri ve istatistikçiler için özel bir araçtır. Kullanıcının algoritmalarını hızlı bir şekilde yürütmesini sağlar. Dağıtılmış doğrusal cebir çerçevesi olarak da işlev gördüğü için ölçeklenebilir performansa sahip makine öğrenimi uygulamalarının geliştirilmesi için mükemmel bir seçimdir.
Geliştiricilerin matematiksel hesaplamalarını etkileşimli bir ortamda oluşturmalarına olanak tanır. Hesaplama bir Büyük Veri platformunda gerçekleştirilebilir.
