Makine Öğrenmesi İçin En Çok Kullanılan 10 Araç

Makine Öğrenimi, makinenin örnekler ve deneyimlerden öğrenmesini sağlayan bir  Yapay Zeka türüdür ve programlanmadan da öğrenilebilir. Günümüzde bunu gerçekleştirmek için bugün birçok Makine Öğrenim Aracı vardır. İşte en popüler 10 makine öğrenim aracı:

10.COLAB

Colaboratory (ya da kısaca "Colab"), tarayıcınızda Python'u yazmanızı ve çalıştırmanızı sağlar. Üstelik hiçbir yapılandırma gerektirmez. CoLab (Colaboratory), kurulum gerektirmeyen ve tamamen bulutta çalışan ücretsiz bir Jupyter Notebook ortamıdır. Makine öğrenimi eğitiminin ve araştırmasının yaygınlaştırılmasına yardımcı olmak için oluşturulmuş bir Google araştırma projesidir.

9.Google Cloud AutoML

Cloud AutoML, yapay zekâ ve gelişmiş veri teknolojileri konusunda uzman olmayan geliştiricilerin bu teknolojilerin sunduğu avantajlardan kolayca yararlanmalarını ve yüksek kaliteli eğitim verileri üretmelerini, belirli alanlardaki spesifik problemlere çözüm geliştirmelerini sağlıyor. Google Cloud AutoML, sınırlı makine öğrenimi bilginiz olsa bile makine öğreniminin gücünü size sunar.  Bu özelliği ile kendini kaliteli bir Makine Öğrenme Aracı yapar. Sınıflandırma, Regresyon, Kümeleme, Boyutsal azalma gibi Python'da bir dizi Denetimli ve Denetimsiz öğrenme algoritması sağlar.

8.KNIME

KNIME ismi Konstanz Information Miner yani Konstanz Bilgi Madencisi'nin kısaltmasından oluşmuştur. KNIME açık kaynak ve çapraz platform veri analizi, raporlama, entegrasyon platformudur. KNIME, GUI tabanlı bir iş akışında güçlü analizler için geliştirilmiş ücretsiz ve açık kaynaklı bir veri analizi, raporlama ve entegrasyon platformudur. Veri Toplama ve Model Oluşturma'dan dağıtım ve üretime kadar her şekilde çalışabilirsiniz. Tüm sürecin tüm işlevlerini tek bir iş akışında birleştirebilir.

7.TensorFlow

Google Brain ekibi tarafından oluşturulan TensorFlow, bir dizi görev arasında veri akışı ve türevlenebilir programlama için kullanılan ücretsiz ve açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir. Sembolik bir matematik kütüphanesidir ve sinir ağları gibi makine öğrenimi uygulamaları için de kullanılır. Google'da hem araştırma hem de üretim için kullanılır. Yapay Zeka frameworkleri söz konusu olduğunda, TensorFlow'un çoğu zaman açık bir kazanan olarak ortaya çıktığını göreceksiniz. TensorFlow, programlama kaynaklarının kullanımını kolaylaştırmak için gerekli olan erişilebilir ve okunabilir bir sözdizimi sağlar ve düşük seviyeli bir kütüphane olarak daha fazla esneklik sağlar. Mevcut en iyi Makine Öğrenme Araçlarından biridir.

6.WEKA

WEKA (Waikato Bilgi Analizi Ortamı), veri madenciliği ve veri araştırma görevleri için bir dizi makine öğrenme algoritması içeren açık kaynaklı bir Java yazılımıdır. Yerel makinenizdeki makine öğrenme algoritmalarını anlamak ve görselleştirmek için en güçlü Makine Öğrenme Araçlarından biridir.Hem Grafik Arabirimi hem de Komut Satırı Arabirimi vardır. Tek dezavantajı; çok fazla dokümantasyona sahip değil.

5.Torch / Pytorch

Pytorch, derin bir öğrenme geliştirme platformu olarak esneklik sağlamak için inşa edilmiş bir Python tabanlı kütüphanedir. Facebook tarafından tüm Makine Öğrenimi veya Derin Öğrenme çalışmaları için aktif olarak kullanılmaktadır.

Dinamik Hesaplama Grafikleri Pytorch'un en önemli özelliklerinden biridir. CUDA desteği, kodun GPU'da çalışmasını sağlar, böylece kodu çalıştırmak için gereken zamanı azaltır ve sistemin genel performansını artırır.

4.RapidMiner

 RapidMiner makine öğrenmesi, veri madenciliği, metin madenciliği, tahmin edici analiz ve iş analizi amaçlarına yönelik olarak geliştirilmiş bir yazılım platformudur. Yazılım aynı isme sahip firma tarafından üretilmiştir. Kullanıcıların tahmine dayalı analitik oluşturmalarını, sunmalarını ve bakımlarını yapmalarını sağlayan güçlü ve sağlam bir kullanıcı arayüzüne sahiptir. RapidMiner ile düzenli, dağınık ve görünüşte işe yaramayan verileri basitleştirir. Böylelikle sizin ve ekibinizin anlaması kolaylaşır.

3.Azure Machine Learning Studio

Azure Machine Learning Studio , model eğitimi, dağıtımı ve varlık yönetimi için düşük kod ve kod içermeyen seçenekler için Azure Machine Learning'in  bir Web portalıdır. Microsoft Azure Machine Learning Studio, verileriniz üzerinde tahmini analitik çözümleri oluşturmak, test etmek ve dağıtmak amacıyla kullanılır. Veri kümelerini ve analiz modüllerini etkileşimli bir tuval üzerine sürükleyip bırakarak, Machine Learning Studio'da çalıştırdığınız bir deneme oluşturmak için bunları birbirine bağlarsınız. Programlamaya gerek kalmaz.

2.Accord.NET

Accord.NET, .NET'te bilimsel bilgi işlem için bir çerçevedir. Projenin kaynak kodu, Gnu Lesser Public License, sürüm 2.1 şartları altında mevcuttur. Bu çerçeve, kaynak kodda, yürütülebilir yükleyiciler ve NuGet paketleri aracılığıyla kullanılabilen bir dizi kitaplık içerir.Accord.NET tamamen C # ile yazılmıştır.  Bilgisayarlı görme, bilgisayarlı işitme, sinyal işleme ve istatistik uygulamaları oluşturmak için eksiksiz bir frameworktür. Kütüphaneler, kaynak koddan yürütülebilir. Tek dezavantajı, sadece.Net tarafından desteklenen dilleri desteklemesidir.

1.Scikit-Learn

Scikit-Learn, Python programlama dili için ücretsiz bir yazılım ve makinesi öğrenme kütüphanesidir. Veri madenciliği ve veri analizi için basit ve etkili bir araçtır. NumPy, SciPy ve Matplotlib üzerine kurulmuştur.

Özgün İçerik