2022'de Kullanabileceğiniz En İyi 12 Makine Öğrenimi Aracı

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, bugün teknoloji dünyasındaki en sıcak trendlerdir. Bir Tavsiye Motoru kadar basit bir şeyden kendi kendini süren arabaya kadar, günümüz dünyasının neredeyse her yönüne hakim olan AI ve ML uygulamalarıyla, AI ve ML her yerde mevcuttur.

Gittikçe daha fazla şirket bu gelişen teknolojilerin sınırlarını hevesle keşfederken, adaylar için önemli istihdam fırsatları yaratıyor. Küresel olarak, hem dev şirketler hem de küçük girişimler, bu yıkıcı teknolojilerin faydalarından yararlanıyor ve böylece istihdam için yeni ve heyecan verici manzaralar açıyor.

Ancak, AI veya ML'de bir işe girebilmek için önce Makine Öğrenimi araçları konusunda bilgili olmanız gerekir. Makine Öğrenimi araçları ve Makine Öğrenimi yazılımı, web/mobil uygulama geliştiricilerinin verimli ve işlevsel makine öğrenimi algoritmaları oluşturmasına olanak tanır. Bu algoritmalar sırayla çeşitli amaçlar için kullanılabilir - öneri motorları oluşturmak, arama modellerini doğru bir şekilde tahmin etmek, spam filtreleme, dolandırıcılık tespiti ve çok daha fazlası.

Hem yeni başlayanlar hem de deneyimli profesyoneller için mükemmel olan Makine Öğrenimi için en iyi on iki aracın bir listesini derledik!

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 yapay zeka sertifikası alın .

2019'daki En İyi Makine Öğrenimi Araçları

1. TensorFlow

Başlangıçta Google tarafından geliştirilen TensorFlow, veri akışı grafiklerini kullanarak sayısal hesaplama için açık kaynaklı bir Makine Öğrenimi yazılım kitaplığıdır. ML uygulamalarını sorunsuz bir şekilde oluşturmanıza, eğitmenize ve dağıtmanıza olanak tanıyan kapsamlı ve esnek bir araç, kitaplık ve kaynak paketine sahiptir.

TensorFlow, Derin Öğrenme sistemleri ve sinir ağları için mükemmel bir Makine Öğrenimi aracıdır. TensorFlow'un bir başka harika özelliği de mobil bilgi işlem platformlarının yanı sıra GPU'larda ve CPU'larda da çalışabilmesidir.

2. Amazon Makine Öğrenimi (AML)

Amazon Machine Learning aracı, bulut tabanlı bir Machine Learning yazılım uygulamasıdır. Öncelikle tüm dünyadaki geliştiriciler tarafından makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve tahminler oluşturmak için kullanılır. En iyi yanı, tüm beceri seviyelerindeki web/mobil uygulama geliştiricileri tarafından kullanılabilmesidir.

AML, regresyon, çok sınıflı sınıflandırma ve ikili sınıflandırma dahil olmak üzere üç tür makine öğrenimi modelini destekler. Redshift, Amazon S3 ve RDS gibi birden çok kaynaktan gelen verileri entegre edebilir. Ayrıca, MySQL veritabanından veri kaynağı nesneleri oluşturmanıza olanak tanır.

3. Otomatik WEKA

Auto-WEKA, WEKA'nın uyguladığı sınıflandırma ve regresyon algoritmaları üzerinde birleşik algoritma seçimi ve hiper parametre optimizasyonu gerçekleştirmek için tasarlanmış bir veri madenciliği aracıdır.

Bu nedenle, WEKA'da bir veri seti beslendiğinde, birkaç algoritma için hiperparametre ayarlarını araştırır ve kullanıcıya en çok tercih edileni - güvenilir bir genelleme performansı sunan olanı önerir. Araç, Bayes optimizasyonundaki en son yeniliklerden yararlanarak tam otomatik bir yaklaşım kullanır.

4. BigML

Makine Öğrenimi araçlarından bahsederken BigML'yi kaçırma lüksümüz yok. Birleşik ve entegre bir çerçeve aracılığıyla karmaşık, gerçek dünyadaki sorunları çözmek için bir dizi makine öğrenimi algoritması sunan kapsamlı bir makine öğrenimi platformudur. Açıkça Makine Öğrenimi için tasarlanan BigML, kullanışlı bir Web Kullanıcı Arayüzü içinde iyi bir şekilde entegre edilmiş çok çeşitli özelliklerle birlikte gelir. Veri kümenizi yüklemenize, makine öğrenimi modellerinizi oluşturup paylaşmanıza, modellerinizi eğitip değerlendirmenize ve tek tek veya toplu olarak yeni tahminler oluşturmanıza olanak tanır.

BigML, tümü çok çeşitli tahmine dayalı uygulamalar için geçerli olan sınıflandırma, regresyon, zaman serisi tahmini, küme analizi, anormallik tespiti, konu modelleme vb. dahil olmak üzere çeşitli yararlı ML özelliklerini kapsar.

5. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML, sınırlı makine öğrenimi uzmanlığına sahip geliştiricilerin benzersiz iş gereksinimlerine göre yüksek kaliteli modeller eğitmesine olanak tanıyan bir makine öğrenimi ürünleri koleksiyonudur. Google'ın en gelişmiş aktarım öğrenimi ve nöral mimari arama teknolojisine dayanmaktadır.

Araç, belirli bir veri kümesine dayalı modelleri eğitmek, değerlendirmek, geliştirmek ve dağıtmak için temiz ve basit bir GUI sunar. Özel bir model ekleyerek mevcut Vision API üzerinden eğitilmiş modeliniz üzerinde bir tahmin oluşturabilirsiniz. Verileri bulut deposunda güvenli bir şekilde saklayabilirsiniz.

6. MLflow

MLflow, ML yaşam döngüsünün tamamını (deneme, yeniden üretilebilirlik ve ML modellerinin dağıtımı dahil) yönetmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir platformdur. Her biri benzersiz işlevler gerçekleştiren İzleme, Projeler ve Modeller olmak üzere üç temel bileşeni vardır.

MLflow, TensorFlow, PyTorch Keras, Spark, H20.ai, Python, Java, R, Kubernetes, Docker, Azure ML ve Google Cloud gibi çok sayıda yerleşik entegrasyona sahiptir. Bunlar, belirli ihtiyaçlara uygun makine öğrenimi modelleri oluşturmak için çok kullanışlı olabilir.

7. Scikit-Öğren

Scikit-Learn, Python'da ML için en kullanışlı kitaplıklardan biridir. NumPy, SciPy ve Matplotlib üzerine kurulu bu Python tabanlı kitaplık, Makine Öğrenimi ve istatistiksel modelleme için bir dizi verimli araç içerir. Bunlar sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyutluluk azaltma, model seçimi ve ön işlemeyi içerir.

Aktif bir topluluğa sahip açık kaynaklı bir kütüphane olduğu için sürekli geliştirilmektedir. Ve içiniz rahat olsun, çıkmaz bir soruna takılırsanız, yardım için her zaman Scikit-Learn topluluğuna ulaşabilirsiniz.

8. Apaçi Mahout'u

Apache Mahout, ölçeklenebilir ML uygulamaları geliştirmek için tasarlanmış, açık kaynaklı, dağıtılmış bir lineer cebir çerçevesi ve matematiksel olarak anlamlı Scala DSL'dir. Temel olarak Veri Bilimcileri, Matematikçiler ve İstatistikçiler tarafından ML algoritmalarının hızlı uygulanması için kullanılır.

Apache Mahout, ölçeklenebilir algoritmalar oluşturmak için genişletilebilir bir platform sunmanın yanı sıra matris ve vektör kitaplıkları da içerir. MapReduce paradigmasını kullanarak Apache Hadoop'un üstünde çalışabilir.

9. IBM Watson Stüdyosu

IBM Watson Studio, daha hızlı optimizasyon ile ölçeklenebilir ML modelleri oluşturmanıza ve eğitmenize olanak tanıyan bir platformdur. İşbirliğine dayalı bir veri deneyimi aracılığıyla iş sorunlarını çözmek için gereken tüm araçları size sunar. Veri analizi ve görselleştirme, verileri temizleme ve şekillendirme, veri alma ve tabii ki makine öğrenimi modelleri oluşturma ve eğitme için araçlar vardır.

IBM Watson Studio, yapay zekanın iş altyapınıza entegrasyonu için gerekli olan Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme iş akışlarını hızlandırarak yeniliği teşvik eder.

10. Microsoft Azure ML Stüdyosu

Microsoft Azure Machine Learning Studio, tahmine dayalı analitik çözümlerini sorunsuz bir şekilde oluşturmanıza, dağıtmanıza ve paylaşmanıza olanak tanıyan tam olarak yönetilen bir bulut hizmetidir. Verileriniz üzerinde tahmine dayalı analitik çözümleri oluşturmanıza, test etmenize ve dağıtmanıza olanak tanıyan işbirliğine dayalı, sürükle ve bırak aracıdır.

Azure ML Studio, özel uygulamalar veya BI araçları tarafından kolay tüketimi kolaylaştırmak için modelleri web hizmetleri olarak yayınlar. Tahmine dayalı bir analiz modelinde geliştirme, test etme ve yineleme için etkileşimli, görsel bir çalışma alanı sunar. Araç programlama gerektirmez - tahmine dayalı analiz modelinizi oluşturmak için veri kümelerini ve modülleri görsel olarak birbirine bağlar.

11. Apache Spark MLib

Apache Spark MLib, bağımsız veya bulutta Apache Mesos, Hadoop, Kubernetes üzerinde çalışan, ölçeklenebilir bir ML kitaplığıdır. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, işbirlikçi filtreleme, boyutsallık azaltma gibi tüm standart ML algoritmalarından ve yardımcı programlarından oluşur. Bu aracın temel amacı, pratik Makine Öğrenimi'ni ölçeklenebilir ve kolay hale getirmektir.

Spark MLlib, makine öğrenimi algoritmaları, Özelliklendirme (özellik çıkarma, dönüştürme, boyutluluk azaltma ve seçim için), İşlem Hatları (ML işlem hatlarını oluşturmak, değerlendirmek ve ayarlamak için), Kalıcılık (algoritmaları, modelleri ve işlem hatlarını kaydetmek ve yüklemek için) gibi çeşitli araçlar sunar. , ve Yardımcı Programlar (doğrusal cebir, istatistik, veri işleme için).

12. Anlaşma.NET

Accord.NET, .NET'te bilimsel bilgi işlem için bir ML çerçevesidir. C# programlama dilinde yazılmış çoklu görüntü ve ses işleme kitaplıklarından oluşur. Kitaplıklar hem kaynak kodunda mevcuttur hem de yürütülebilir yükleyiciler ve NuGet paketleri aracılığıyla erişilebilir. Temel odak alanları istatistik, makine öğrenimi, yapay sinir ağları, sayısal lineer cebir, sayısal optimizasyon, sinyal ve görüntü işleme ve destek kitaplıklarıdır (örneğin, grafik çizme ve görselleştirme).

Accord.NET çerçevesi, Accord.Statistics, Accord.Math ve Accord.MachineLearning'i içerir. Kodda çok derinlere dalmadan yeni ML algoritmaları oluşturabilir ve test edebilirsiniz. Ayrıca, uygulamalarınızı hızlı bir şekilde yazmanıza yardımcı olacak bir dizi örnek uygulama ile birlikte gelir.

Veri Bilimi (AI, ML, Deep Learning) söz konusu olduğunda, araçlar Veri Bilimi alanlarının derinliklerini keşfetmenize, bunlarla denemeler yapmanıza ve tamamen işlevsel AI/ML çözümleri geliştirmenize olanak tanır. Farklı ihtiyaçlar için farklı araçlar tasarlanmıştır. Bu nedenle, Makine Öğrenimi araçlarının seçimi büyük ölçüde eldeki projeye, beklenen sonuca ve bazen de uzmanlık seviyenize bağlı olacaktır.

Ancak amaç, öğrenmeye ve yeni beceriler edinmeye devam etmektir. Bu nedenle, yeni ML araçları ve yazılımlarıyla oynamaktan korkmayın - kim bilir bir gün harika bir şey yaratabilirsiniz!

Bir aracıyı tic tac toe oynamak için eğitmek, bir sohbet robotu eğitmek vb. gibi şeyler üzerinde çalışmakla ilgileniyorsanız, upGrad ve IIT-Madras'tan Makine Öğrenimi ve Bulutta Gelişmiş Sertifikasyon kursumuza göz atmalısınız.