[İnfografik] Veri ve Makine Öğrenimi Araçları Manzarası

Veri bilimi ve makine öğrenimi hiç olmadığı kadar popüler. Alan büyüdükçe, bugün uygulayıcıların kullanımına sunulan araçların tüm yelpazesi de olgunlaşıyor.

Dikkate değer bir gelişme, uygulayıcıların ve kuruluşların karşılaştığı belirli sorunları çözmeyi hedefleyen çok çeşitli yeni araçların, girişimlerin ve başlı başına kategorilerin ortaya çıkması oldu. Bu infografikte, 2022 yılında veri bilimi ve makine öğrenimindeki araçlar manzarasına genel bir bakış sunuyoruz.

Bu infografiğin indirilebilir sürümü için yukarıdaki görsele tıklayın.

Aşağıda, yukarıdaki infografikte adı geçen araçların ayrıntılı bir özetini bulacaksınız.

Veri Yönetimi

Son birkaç yılda araçların durumundaki büyük ilerlemelerden biri, uygulayıcıların veri bilimi ve makine öğrenimi iş akışları için veriyi daha iyi yönetmesine olanak tanıyan pek çok aracın ortaya çıkması oldu. Bunlar, veri üretimine imkân tanıyan sentetik veri oluşturma araçlarından, üretimde veri hatlarını izleyen veri gözlemlenebilirliği araçlarına, veriler üzerinde sürüm kontrolü sağlayan veri sürümleme araçlarına, uygulayıcıların iş akışlarını orkestre etmesini sağlayan veri hat oluşturma ve orkestrasyon araçlarına, kuruluşun tüketim için verilerini sergileyen veri kataloglarına ve daha fazlasına kadar uzanır.

Sentetik Veri

Veri Gözlemlenebilirliği

Veri Sürümleme

Veri Etiketleme

Veri Hatları (Pipelining)

Veri Orkestrasyonu

Veri Katalogları

Uçtan Uca Makine Öğrenimi Platformları

Makine öğrenimi platformları giderek norm haline geliyor. Bu platformlar, özellik işleme aşamasından dağıtıma kadar uçtan uca makine öğrenimi yapma olanağı sağlar; bazı araçlar otomatik makine öğrenimi ve dağıtım yetenekleri de sunar.

Modelleme

Veri bilimi ekosistemi içinde, Not Defterleri & IDE'lerden veri analizi paketlerine ve yazılımlarına, veri görselleştirmeye, makine öğreniminde kullanılan özelliklerin saklandığı özellik depolarına, derin öğrenme ve makine öğrenimi kütüphanelerine, hiperparametre optimizasyon kütüphanelerine, model hata ayıklama araçlarına ve daha fazlasına uzanan sayısız araç yer alır.

Not Defterleri & IDE'ler

Veri Analizi

Veri Görselleştirme

Özellik Depoları

Makine Öğrenimi Çerçeveleri

Derin Öğrenme Çerçeveleri

Hiperparametre Optimizasyonu

Model Açıklanabilirliği

Model Hata Ayıklama

Dağıtım

Son iki yıl, MLOps'un yükselişine ve makine öğrenimi modellerinin üretime alınmasının önemine tanıklık etti. Bu durum, uygulayıcıların modelleri uygulamalara paketlemesine, üretimde modelleri izlemesine, deneyleri ölçekli biçimde takip etmesine ve modelleri üretime sunmasına olanak tanıyan araçların geliştirilmesini ve evrilmesini tetikledi.

Model Paketleme

Model İzleme

Deney Takibi

Model Sunumu

Konular

Veri Bilimi Makine Öğrenimi Python R

İlgili

blog