En Popüler 8 Makine Öğrenimi Aracı

Herkesin araca ihtiyacı vardır. İnşaatçılar, tesisatçılar, elektrikçiler — aklınıza kim gelirse. Araçlar, makine öğrenimi uygulayıcıları dahil her zanaatkârın araç setinin gerekli bir parçasıdır. Makine öğrenimi uygulayıcılarının, makine öğrenimi modellerini hızla oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına yardımcı olacak araçlara ihtiyacı vardır.

Bu süreci basitleştirmek ve alanı ilerletmek için her yıl bir dizi yeni makine öğrenimi aracı ortaya çıkıyor. Alanın ön saflarında kalmak için, bu araçların neler olduğunu, nasıl yardımcı olduklarını, temel özelliklerini, güçlü ve zayıf yönlerini ve ideal kullanım örneklerini en azından bilmek çok önemlidir.

Bu yazıda, bu konuları ele alacak ve ardından her aracı karşılaştıracağız; böylece projeleriniz için en iyilerini nasıl seçeceğinizi bileceksiniz.

Makine Öğrenimi Araçlarının Önemi

Her makine öğrenimi algoritmasını kullanmak istediğinizde onu sıfırdan tamamen kodlamak zorunda olduğunuz bir dünya hayal edin. Bir başka örnek: Her deneyi tamamladığınızda sonuçları bir kağıda yazmanız ve modelleri dağıttığınızda uygulamalarınızı ölçeklemenin tek yolunun yeni sunucular satın almak olduğu bir dünya düşünün.

Açık konuşmak gerekirse, bunların birçoğu uzun süredir bu alanda bulunanlar için inanılması zor değildir; çünkü bir zamanlar onların gerçeğiydi. Pek çoğu, matematiksel formülleri koda dökemediği için bu alana giremedi — belki de matematik geçmişleri yoktu. Çeşitli araçların devreye girmesi, bu giriş engelini düşürdü.

Günümüzde, bir makine öğrenimi algoritmasını onu yöneten iç işleyişi veya matematiksel formülleri tam olarak bilmeden uygulamak mümkündür. Bu, bilmeniz gerekmediği anlamına gelmez (gerekir); yalnızca algoritmayı uygulamak için bilmenizin şart olmadığı anlamına gelir.

Makine öğreniminde araçların önemli olmasının bir diğer nedeni de süreçleri hızlandırmalarıdır. Örneğin, artık tüm algoritmaları sıfırdan kodlamak gerekmediği için, daha kısa sürede çok sayıda deney yapmak mümkündür; bu da üretime alacağınız şampiyon modeli daha hızlı bulmanız olasıdır.

Sonuç olarak, makine öğrenimi araçları karmaşık görevleri basitleştirir ve modelleri araştırma ortamından üretime taşıma sürecini hızlandırır.

Mutlaka Bilinmesi Gereken Makine Öğrenimi Araçları

1. Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning, veri bilimcileri ve geliştiricilerin makine öğrenimi projelerinin yaşam döngüsünü daha hızlı ve daha güvenle oluşturmasını, dağıtmasını ve yönetmesini sağlamak için oluşturulmuş, tamamen yönetilen bir bulut hizmetidir. Platform, özellikle makine öğrenimi operasyonları (MLOps), açık kaynak birlikte çalışabilirliği ve tümleşik araçlarıyla değere giden süreyi hızlandırmayı amaçlar. Sorumlu yapay zekâ dikkate alınarak tasarlanmıştır ve güvenliğe güçlü vurgu yapar.

Temel Özellikler

• Veri hazırlama: geliştiricilerin Apache Spark kümeleri üzerinde veri hazırlama işlemlerini ölçekli biçimde hızla yinelemesine imkân tanır ve Azure Databricks ile birlikte çalışabilir.
• Not defterleri: geliştiriciler Jupyter Notebooks veya Visual Studio Code kullanarak işbirliği yapabilir.
• Sürükle-bırak makine öğrenimi: kullanıcılar, makine öğrenimi işlem hatları oluşturmak için sürükle-bırak arayüzü olan Designer'ı kullanabilir.
• Sorumlu yapay zekâ: Sorumlu yapay zekâ ile geliştiriciler modellerini derinlemesine inceleyebilir ve üretimde izleyerek uç kullanıcıya her zaman en iyisinin sunulduğundan emin olabilir.
• Yönetilen uç noktalar: geliştiricilerin üretim iş yüklerinin arayüzünü onu sunan uygulamadan ayrıştırmasına olanak tanır.

Artılar

• Yerleşik yönetişim: makine öğrenimi iş yükleri yerleşik yönetişim, güvenlik ve uyumlulukla her yerden yürütülebilir.
• Çoklu çerçeve desteği: XGBoost, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow ve ONNX gibi bilinen makine öğrenimi çerçeveleri için yüksek soyutlama düzeyinde arabirimler sunar.

Eksiler

• Kaynak sınırları: uç noktaların, dağıtımların, hesaplama örneklerinin sayısı vb. gibi makine öğrenimi iş yüklerini etkileyebilecek kaynak sınırları vardır. Bu sınırların bölgeye göre değiştiğini unutmayın.
• Daha az kontrol: makine öğreniminin birçok ayrıntısı ve karmaşıklığı soyutlandığından, Microsoft'un sunduğu süreci izlemeniz gerekir.

Microsoft Azure Machine Learning hakkında daha fazla bilgi edinin:

• Azure'a Giriş
• Bulut Bilişimi Anlama (Microsoft Azure)
• Sorumlu Yapay Zekâ: Python ile Makine Öğrenimi Modellerini Değerlendirme

DALL-E 3 ile oluşturuldu

2. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker, makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve tahminler üretmek için tasarlanmış, tamamen yönetilen bir hizmettir. Geliştiriciler, not defterleri, hata ayıklayıcılar, profilleyiciler, işlem hatları, MLOps ve daha pek çok aracı içeren tek bir tümleşik geliştirme ortamında (IDE) makine öğrenimi modellerini ölçekli biçimde oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için platformdan yararlanabilir. SageMaker ayrıca basitleştirilmiş erişim kontrolü ve makine öğrenimi projeniz üzerinde şeffaflık sağlayarak yönetişim gereksinimlerini destekler.

Temel Özellikler

• Canvas: kullanıcıların makine öğrenimi modelleri oluşturmak için yararlanabileceği kodsuz bir arayüz. Özellik sayfasına göre, kullanıcıların Canvas ile model oluşturmak için makine öğrenimi veya programlama deneyimine ihtiyacı yoktur.
• Data Wrangler: kullanıcıların tablolu veya görüntü verilerini makine öğrenimi için hızla birleştirmesine ve hazırlamasına olanak tanır.
• Clarify: kullanıcılar, doğruluk, sağlamlık, toksisite ve önyargı gibi metriklere dayalı olarak makine öğrenimi modelleri ve verileri hakkında daha fazla içgörü elde etmek için Clarify'dan yararlanabilir. Amaç, sorumlu yapay zekâ girişimini desteklerken makine öğrenimi modellerindeki önyargıyı azaltarak kaliteyi artırmaktır.
• Experiments: kullanıcıların makine öğrenimi deneylerini ölçekli biçimde izlemesine ve analiz etmesine olanak tanıyan yönetilen bir hizmet.

Artılar

• ML aracı seçimi: kullanıcılar veri bilimciler için ideal olan IDE'ler ile daha az programlama becerisine sahip kişiler için ideal olan kodsuz arayüz arasında tercih yapabilir.
• Çoklu çerçeve desteği: TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn, ONNX ve daha fazlası gibi üçüncü taraf çerçevelerle eğitilmiş modelleri dağıtabilir.

Eksiler

• Fiyat: maliyetler oldukça hızlı şekilde yükselebilir – özellikle de önemli trafik alan birden çok model kullanılıyorsa.

AWS Sagemaker hakkında daha fazla bilgi edinin:

• AWS Bulut Kavramları
• Bulut Bilişimi Anlama (Amazon Web Services)

3. BigML

BigML, bulut tabanlı, tüketilebilir, programlanabilir ve ölçeklenebilir bir makine öğrenimi platformudur. 2011/12 yıllarında; sınıflandırma, regresyon, zaman serisi tahmini, kümeleme analizi, konu modelleme ve daha fazlası gibi makine öğrenimi görevlerinin geliştirilmesini, dağıtımını ve yönetimini basitleştirmek için oluşturulmuştur. Platform, veri hazırlamadan veri görselleştirmeye, model oluşturmaya ve işletmelerin ve kuruluşların kapsamlı teknik uzmanlık gerektirmeden makine öğrenimi modelleri oluşturup dağıtmasına olanak tanıyan çeşitli hizmetler sunar.

Temel Özellikler

• Kapsamlı makine öğrenimi platformu: denetimli öğrenmeden denetimsiz öğrenmeye kadar çeşitli sorunları çözebilir.
• Yorumlanabilir: tüm kestirimci 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 dağıtık gerçek zamanlı bir üretim uygulamasının parçası olarak anında dağıtılabilir.

Artılar

• Kullanım kolaylığı: BigML'nin REST API'sine bağlanarak karmaşık makine öğrenimi süreçlerini otomatikleştirip maliyetleri düşürebilir; BigML ile süreçleri otomatikleştirmek yalnızca bir satır kod gerektirir.

Eksiler

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

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 çıkarımıyla ilgilense de, kullanıcıların makine öğrenimi modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına olanak tanıyan TensorFlow Serving gibi bir dizi araç ve kütüphane bulunur. Bu kaynaklar ayrıca doğal dil işleme, bilgisayarla görme, pekiştirmeli öğrenme ve kestirimci makine öğrenimi gibi görevler için çözümler uygulamaya yönelik araçları da içerir.

Temel Özellikler

• Dağıtık hesaplama: TensorFlow, geliştiricilerin birden fazla makine kullanarak model eğitmesini sağlayan dağıtık hesaplamayı destekler.
• GPU ve TPU desteği: eğitim, GPU veya TPU hızlandırmasıyla hızlandırılabilir.
• TensorBoard: kullanıcıların modellerini görselleştirmesine imkân tanıyan bir görselleştirme aracı.
• Hazır modeller: çeşitli kullanım durumları için kutudan çıktığı gibi önceden oluşturulmuş modeller sunar.

Artılar

• Taşınabilirlik: TensorFlow modelleri, mobil cihazlar ve web tarayıcıları gibi çeşitli platformlara dışa aktarılıp dağıtılabilir.
• Topluluk: TensorFlow, çerçevenin geliştirilmesine katkıda bulunan ve destek sunan geniş ve aktif bir geliştirici topluluğuna sahiptir.
• Ölçeklenebilirlik: dağıtık hesaplama desteklenir.

Eksiler

• Dik öğrenme eğrisi: TensorFlow, karmaşık söz dizimi nedeniyle öğrenmesi zor olabilir.

TensorFlow hakkında daha fazla bilgi edinin:

• Python ile TensorFlow'a Giriş
• Yeni Başlayanlar için TensorFlow Eğitimi

5. PyTorch

PyTorch, CPU ve GPU kullanarak derin öğrenme modellerinin geliştirilmesini desteklemek için oluşturulmuş, açık kaynaklı, optimize edilmiş bir tensör kütüphanesidir.

Temel Özellikler

• Dağıtık eğitim: geliştiriciler, toplu işlemlerin eşzamansız yürütülmesi ve eşler arası iletişim desteğinden yararlanarak hem araştırmada hem üretimde performansı optimize edebilir.
• TorchScript: PyTorch kodundan serileştirilebilir ve optimize edilebilir modeller oluşturun; yani her zaman üretime hazırdır.
• TorchServe: PyTorch modellerinin ölçekli dağıtımını basitleştirir.
• Yerel ONNX desteği: kullanıcılar, ONNX uyumlu platformlara, görselleştiricilere, çalışma zamanlarına vb. doğrudan erişim için modelleri standart ONNX biçiminde dışa aktarabilir.

Artılar

• Topluluk: PyTorch, son derece ayrıntılı belgelerinin yanı sıra geniş ve canlı bir topluluğa sahiptir.
• Esneklik ve kontrol: PyTorch dinamik bir hesaplama grafiğine sahiptir; bu da modellerin anında oluşturulup değiştirilmesine ve istekli (eager) olarak yürütülmesine olanak tanır.
• Pythonik: Python kodlama stilini izler, bu da okunabilirliğini artırır.

Eksiler

• Görselleştirme: üçüncü taraf bir araç gerektirir.

PyTorch hakkında daha fazla bilgi edinin:

• PyTorch ile Derin Öğrenmeye Giriş
• PyTorch ile Derin Öğrenme
• PyTorch Eğitimi: Sıfırdan Basit Bir Sinir Ağı Kurma

PyTorch İpuçları Sayfamız bu makine öğrenimi aracında ustalaşmanıza yardımcı olabilir

6. Apache Mahout

Apache Mahout, Apache Yazılım Vakfı tarafından geliştirilen, açık kaynaklı, dağıtık bir doğrusal cebir çerçevesi ve matematiksel olarak ifade gücü yüksek bir Scala alanına özgü dil (DSL)'dir. Çerçeve, Apache Hadoop üzerinde uygulanmıştır ve istatistikçilerin, matematikçilerin ve veri bilimcilerin makine öğrenimi algoritmalarının ölçeklenebilir ve verimli uygulamalarını hızla oluşturmalarını sağlamak için tasarlanmıştır.

Temel Özellikler

• Kendini kanıtlamış algoritmalar: Mahout, çeşitli sektörlerde karşılaşılan yaygın sorunları çözmek için kanıtlanmış algoritmalardan yararlanır.
• Büyük veri kümelerine ölçeklenebilir: çerçeve, Apache Hadoop üzerinde çalışan büyük veri merkezi kümelerine dağıtılacak şekilde tasarlanmıştır.

Artılar

• Ölçeklenebilir: büyük miktarda veriyi işleyebilecek ölçeklenebilir ve dağıtık bir hesaplama çerçevesi sağlar.

Eksiler

• Dik öğrenme eğrisi: ondan en iyi şekilde yararlanmak için kullanıcıların makine öğrenimi hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmasını gerektirir.

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 kuralı madenciliği için araçlar içerir. Özellikle Weka platformu, kuruluşların verilerini bulutta ve şirket içinde saklamasına, işlemesine ve yönetmesine yardımcı olur.

Temel Özellikler

• Çoklu protokol desteği: Yerel NVIDIA GPUDirect Storage, POSIX, NFS, SMB ve S3 üzerinden veriye eşzamanlı erişim desteği.
• Bulut-yerel, veri merkezine hazır: şirket içi, bulut ve konumlar arasında patlama (burst) çalıştırma arasında geçiş yapın.

Artılar

• Taşınabilirlik: tamamen Java ile uygulanmıştır; bu da neredeyse tüm modern bilişim platformlarında çalışabileceği anlamına gelir.
• Kullanım kolaylığı: Weka, platformda gezinmeyi basit kılan bir grafik kullanıcı arayüzünden yararlanır.

Eksiler

• Dağıtık hesaplama ve büyük veri işleme: dağıtık hesaplama veya büyük veri işlemeye yönelik yerleşik destek yoktur.
• Gelişmiş teknikler: derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi daha yeni gelişmeleri içermez.

8. Vertex AI

Vertex AI, Google tarafından geliştirilen, tamamen yönetilen, kapsamlı ve uçtan uca bir makine öğrenimi platformudur. Kullanıcıların makine öğrenimi modellerini ve uygulamalarını eğitip dağıtmasını ve yapay zekâ destekli uygulamalarında yararlanabilecekleri büyük dil modellerini özelleştirmesini sağlar. Platform, veri mühendisleri, veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendislerinin iş akışlarını sorunsuz biçimde birleştirerek ekiplerin ortak bir araç setiyle işbirliği yapmasına olanak tanır.

Temel Özellikler

• AutoML: kod yazmadan veya veri bölmeleri hazırlamadan tablolu, görüntü veya video verileri üzerinde makine öğrenimi algoritmalarını eğitin.
• Üretken yapay zekâ modelleri ve araçları: yapay zekâ uygulamalarınızda üretken yapay zekâ modellerini hızla prototipleme, özelleştirme, tümleştirme ve dağıtma.
• MLOps araçları: makine öğrenimi projelerini otomatikleştirmek, standartlaştırmak ve yönetmek için veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendislerine yönelik, amaca uygun MLOps araçları.

Artılar

• Ölçeklenebilirlik ve performans: yüksek ölçeklenebilirlik ve performans sunmak için Google Cloud altyapısından yararlanır.
• Çoklu çerçeve desteği: TensorFlow, PyTorch ve Scikit-learn gibi popüler makine öğrenimi çerçeveleriyle tümleşme – ayrıca eğitim ve tahmin için özel konteynerler aracılığıyla ML çerçeveleri desteği de vardır.

Eksiler

• Fiyatlandırma: fiyatlandırma yapısı oldukça karmaşıktır ve sınırlı bütçeye sahip işletmeler veya girişimler için pahalı olabilir.

Google Cloud hakkında daha fazla bilgi edinin:

• Bulut Bilişimi Anlama (Google Cloud Teorisi)
• Veri Bilimciler için Google Cloud

Doğru Makine Öğrenimi Aracını Seçmek

Teknolojide çoğu şeyde olduğu gibi, “Şu durumda hangi makine öğrenimi aracını kullanmalıyım?” sorusunun yanıtı “Duruma göre değişir.”

Bir araç seçerken en önemli şey ihtiyaçlarınızı değerlendirmektir, örneğin:

• Ne yapmaya çalışıyorum?
• Kısıtlar neler?
• Ne düzeyde özelleştirmeye ihtiyacım var?

Tüm araçlar aynı değildir. Örneğin TensorFlow, makine öğreniminin kilit alanlarını ilerletmek ve derin öğrenmeye dair kuramsal anlayışı geliştirmek için Google Brain araştırmacıları tarafından geliştirildi. Buna karşılık PyTorch, derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi sırasında esneklik ve hız sağlamak amacıyla oluşturuldu.

Aynı sorunu çözmeyi hedefleseler de (derin öğrenme modelleri oluşturma sürecini basitleştirmek), bunu yapma biçimleri farklıdır.

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

Sonuç

Araçlar, makine öğrenimi uygulayıcıları dahil her tür zanaatkâr için gereklidir. ML uygulayıcıları; modelleri hızla oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için bu araçlardan yararlanır. Bu yazıda, en popüler 8 makine öğrenimi aracını sundum.

Bunlar şunlardır:

1. Microsoft Azure Machine Learning
2. Amazon SageMaker
3. BigML
4. TensorFlow
5. PyTorch
6. Apache Mahout
7. Weka
8. Vertex AI

Bu araçların temel amacı, makine öğrenimi modelleri geliştirme ve onları araştırmadan üretim ortamına taşıma sürecini hızlandırmaktır.

Harika kaynaklarımızla öğrenmeye devam edin:

• Python ile Makine Öğrenimi Bilimcisi (Kurs)
• Python ile Makine Öğrenimi Temelleri (Kurs)
• Makine Öğrenimi Nedir? Tanım, Türler, Araçlar ve Daha Fazlası (Blog)
• Her Seviyeye Uygun 25 Makine Öğrenimi Projesi (Blog)