Hakkında Bilmeniz Gereken En İyi 9 Makine Öğrenimi Kitaplığı [222]

Makine Öğreniminin henüz ana akım bir teknoloji olmadığı ilk günlerinde, Geliştiricilerin matematiksel ve istatistiksel formüller kullanarak her bir ML algoritmasını manuel olarak kodlayarak Makine Öğrenimi görevlerini gerçekleştirmesi gerekiyordu. Doğal olarak, süreç hem zaman hem de emek yoğundu. Neyse ki, artık bunu yapmak zorunda değiliz!

Makine Öğrenimi ana teknoloji alanına girdiğinden beri, makine öğrenimi topluluğu eşi görülmemiş bir hızla gelişiyor. Sonuç olarak, bugün, kapsamlı bir Makine Öğrenimi kitaplıkları ve Makine Öğrenimi çerçeveleri envanterine sahibiz.

Temel olarak, Makine Öğrenimi kitaplıkları, belirli bir programlama dilinde yazılmış işlev ve rutin kümelerine atıfta bulunur. Bu kitaplıklar, sonsuz kod satırlarını yeniden yazmak zorunda kalmadan karmaşık görevleri gerçekleştirmelerine izin vererek ML Geliştiricilerinin/ML Mühendislerinin işini çok daha kolay hale getirir.

Bu yazıda, en popüler ve yaygın olarak kullanılan Makine Öğrenimi kitaplıklarından bazılarından bahsedeceğiz.

En İyi Makine Öğrenimi Kitaplıkları

1. TensorFlow

Machine Learning kütüphanelerinden bahsederken öncelikle TensorFlow'dan bahsetmeliyiz. Sonuçta, şüphesiz dünyanın en popüler Makine Öğrenimi kitaplıklarından biridir. Google tarafından geliştirilen TensorFlow, veri akışı grafiklerini kullanarak sayısal hesaplama için açıkça tasarlanmış açık kaynaklı, JavaScript tabanlı bir Makine Öğrenimi kitaplığıdır. Makine öğrenimi uygulamalarını sorunsuz bir şekilde oluşturmaya, eğitmeye ve dağıtmaya yardımcı olan çeşitli faydalı araçlar, kitaplıklar ve kaynaklarla donatılmıştır. En iyi yanı, GPU'larda, CPU'larda ve hatta mobil bilgi işlem platformlarında çalışabilmesidir.

TensorFlow, modelleri tarayıcılarda olduğu kadar Node.js'de eğitmek ve dağıtmak için yaygın olarak kullanılır. Tarayıcılarda ML modelleri geliştirmek ve eğitmek için çekirdek kitaplığı kullanabilirsiniz, ancak modelleri mobil ve gömülü cihazlarda dağıtmak için TensorFlow Lite'ı (hafif bir kitaplık) kullanabilirsiniz. ML modellerini büyük üretim ortamlarında eğitmek, doğrulamak ve dağıtmak istiyorsanız, TensorFlow Extended size yardımcı olmak için orada.

2. NumPy

NumPy, bilimsel hesaplama için Python tabanlı bir Makine Öğrenimi kitaplığıdır. Gelişmiş (yayın) işlevleri, C/C++ ve Fortran kodunu entegre etmek için araçlar ve güçlü bir N-boyutlu dizi nesnesi içerir. NumPy, yüksek seviyeli matematiksel işlevleri kullanarak büyük çok boyutlu dizi ve matris işleme için yaygın olarak kullanılır. Bunun dışında lineer cebir, Fourier dönüşümü ve rastgele sayı yetenekleri için mükemmeldir.

NumPy'yi, keyfi veri türlerinin tanımlanabileceği verimli, çok boyutlu bir genel veri kabı olarak kullanabilirsiniz. Bu ayrıca birçok farklı veritabanıyla sorunsuz ve hızlı entegrasyonu teşvik eder.

Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi olarak AI sertifikası alın .

3. Bilim

SciPy, matematik, bilim ve mühendislik için Python tabanlı bir ML ekosistemidir. Öncelikle bilimsel ve teknik hesaplama için kullanılır. SciPy, NumPy dizi nesnesi üzerine kurulur. Matplotlib, Pandas, SymPy ve bir dizi başka bilimsel bilgi işlem kitaplığı gibi araçları içeren NumPy yığınının bir bileşenidir. SciPy tarafından desteklenen temel veri yapısı, NumPy modülü tarafından sunulan çok boyutlu bir dizidir.

SciPy, optimizasyon, lineer cebir, entegrasyon, enterpolasyon, özel fonksiyonlar, FFT, sinyal ve görüntü işleme, sıradan diferansiyel denklem çözme ve çok daha fazlası gibi bilimsel programlamada yaygın olarak gerçekleştirilen bazı görevler için modüller içerir.

4. Scikit-Öğren

Scikit-Learn, diğer üç Python Kitaplığı (NumPy, SciPy ve Matplotlib) üzerine kurulmuş açık kaynaklı Python tabanlı bir Makine Öğrenimi kitaplığıdır. Scikit-Learn, sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut azaltma, Naive Bayes, Gradyan artırma, K-ortalamalar, model seçimi gibi bir dizi ML algoritmasında paketler. Veri madenciliği, veri analizi ve istatistiksel modelleme için mükemmel bir araçtır.

Scikit-learn'in en iyi özelliklerinden biri, büyük bir destek topluluğuyla birlikte mükemmel belgelere sahip olmasıdır. Tek dezavantajı, büyük ölçekli üretim ortamı uygulamaları için dağıtılmış hesaplamayı desteklememesidir.

5. Theano

Listemizdeki Python tabanlı bir diğer Machine Learning kütüphanesi olan Theano, NumPy'ye oldukça benzer. Yapıları alabilir ve bunları NumPy ve diğer yerel kitaplıkları kullanan verimli koda dönüştürebilir. Theano esas olarak sayısal hesaplama için kullanılır. Derin Öğrenmede kullanılan büyük sinir ağı algoritmaları için gereken farklı hesaplama türlerini işleyebilir.

Theano, çok boyutlu dizileri içeren matematiksel ifadeleri verimli bir şekilde tanımlamanıza, optimize etmenize ve değerlendirmenize olanak tanır. Düzgün sembolik farklılaşmaya sahiptir ve C'de dinamik kod üretimine izin verir. Bu ML kitaplığının belki de en büyük yönü, veri yoğun hesaplamaları yalnızca CPU üzerinde çalıştığından 100 kata kadar daha hızlı yapan GPU'dan yararlanmasıdır. Theano'nun hızı, onu karmaşık hesaplama görevleri ve Derin Öğrenme projeleri için güçlü bir araç yapan şeydir.

6. PyTorch

PyTorch, Torch kitaplığından ilham alan açık kaynaklı Derin Öğrenme kitaplıklarından biridir. Facebook'un AI araştırma ekibi tarafından geliştirilmiştir ve adından da anlaşılacağı gibi Python tabanlı bir kütüphanedir. Bir C++ ön ucuna sahip olsa da, son derece parlak bir Python arayüzüne sahiptir.

PyTorch, temel olarak doğal dil işleme ve bilgisayarla görme uygulamaları için kullanılır. PyTorch'un "torch.distributed" arka ucu, hem araştırma hem de üretimde ölçeklenebilir dağıtılmış eğitim ve performans optimizasyonu sağlar. PyTorch'un iki temel özelliği, Derin Sinir Ağları (bant tabanlı otomatik fark sistemine dayalı) ve GPU'ları kullanan Tensör hesaplamadır.

7. Keralar

Keras, Python ile yazılmış açık kaynaklı bir sinir ağı kütüphanesidir. TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit ve PlaidML üzerinde çalışabilir. Keras, Derin Sinir Ağları ile hızlı deney yapmayı kolaylaştırmak için tasarlandığından, son derece kullanıcı dostu, modüler ve genişletilebilirdir. Keras, Derin Sinir Ağları ile hızlı deneyleri çok iyi idare edebilirken, düşük seviyeli hesaplamayı o kadar iyi destekleyemez – bu amaç için “arka uç” kitaplığını kullanır.

Keras'ın en büyük avantajı hızıdır. Veri paralelliği için yerleşik desteğe sahiptir ve bu nedenle, modelleri eğitmek için gereken süreyi aynı anda hızlandırırken büyük hacimli verileri işleyebilir.

8. Pandalar

Pandas, bugün mevcut olan en iyi açık kaynaklı veri işleme ve veri analizi kitaplıklarından biridir. Verilere erişmek, indekslemek, birleştirmek ve gruplamak için sayısız kullanışlı işleve katkıda bulunan NumPy'ye dayanmaktadır. Aslında Pandalar, Microsoft Excel'in Python eşdeğeri olarak kabul edilebilir - herhangi bir tür tablo verisi söz konusu olduğunda, Pandaları düşünmelisiniz.

Pandalar, veri çıkarma ve hazırlama için açıkça geliştirilmiştir. Bu nedenle, doğrudan ML ile ilgili olmasa da, ML modellerini eğitmeden önce veri hazırlığı için kullanışlıdır. Birçok üst düzey veri yapısına ve veri analizi için çok çeşitli araçlara ve ayrıca verileri el yordamıyla arama, birleştirme ve filtreleme için yerleşik yöntemlere sahiptir. Pandalar, yalnızca birkaç satır kod yazarak standart işlemleri gerçekleştirmenizi sağlar. Karmaşık görevler için, kodunuzu özlü ve düzenli hale getirmenize yardımcı olabilecek birçok Panda komutu vardır.

9. Matplotlib

Matpoltlib, Python ile yazılmış en önemli veri görselleştirme kitaplıklarından biridir. 2B grafikler ve çizimler oluşturmak için kullanılabilen bir 2B çizim kitaplığıdır. Pandalar gibi, doğrudan Makine Öğrenimi ile ilgili değildir. Ancak, büyük veri kümelerindeki kalıpları görselleştirmeye yardımcı olan güçlü bir görselleştirme aracıdır.

Matplotlib, grafikleri genel amaçlı GUI araç takımlarını (örneğin, Tkinter, wxPython, Qt ve GTK+) kullanan uygulamalara gömmek için nesne yönelimli bir API'ye sahiptir. Ayrıca, çizgi stillerini, yazı tipi özelliklerini, biçimlendirme eksenlerini vb. kontrol etmek için özellikler sunarak çizim sürecini kolaylaştıran PyPlot modülünü de içerir. Matplotlib ile grafikler, çubuk grafikler, histogramlar, güç spektrumları, hata çizelgeleri, dağılım grafikleri ve çok daha fazlasını oluşturabilirsiniz.

Çözüm

Bunlar, edinebileceğiniz en iyi 9 Makine Öğrenimi kitaplığıdır! Burada bahsettiğimiz Machine Learning kütüphaneleri, hemen hemen her ML ihtiyaç ve gereksinimini karşılamalıdır.

Pratik uygulamalı atölyeler, bire bir sektör danışmanı, 12 vaka çalışması ve ödev, IIIT-B Mezunu statüsü ve daha fazlasını sağlayan Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka'daki Yönetici PG Programımızı inceleyebilirsiniz.