Her Veri Bilimcisinin Bilmesi Gereken En İyi 8 Makine Öğrenimi Çerçevesi

Makine Öğrenimi, endüstride ana akım bir teknoloji aracı haline geldiğinden beri, Makine Öğrenimi çerçevelerinin popülaritesi ve talebi hızla arttı. Aslında, ML çerçeveleri AI/ML modellerinin ve uygulamalarının geliştirilmesinde standart bir paradigma haline geldi ve haklı olarak öyle. ML çerçevesinin en büyük yararı, aynı anda tüm süreci hızlandırırken ML algoritmalarının ve modellerinin gelişimini demokratikleştirmeleridir.

Basit bir deyişle, bir Makine Öğrenimi çerçevesi, ML Geliştiricilerinin/Mühendislerinin, temel algoritmaların ayrıntılarına derinlemesine inmeye gerek kalmadan verimli ML modellerini hızlı bir şekilde oluşturmasına olanak tanıyan bir araç, kitaplık veya bir arabirimdir.

Bir dizi önceden oluşturulmuş ve optimize edilmiş bileşen kullanarak modelleri tanımlamak için özlü ve basit bir yaklaşım sunarlar. Kullanım kolaylığı faktörleri sayesinde, ML çerçeveleri, açık kaynak topluluğunun ötesinde, büyük şirketler tarafından da kaldıraç olarak kullanılmaya devam ediyor.

En İyi Makine Öğrenimi Çerçeveleri

1. TensorFlow

TensorFlow, veri akışı grafiklerini kullanarak hızlı sayısal hesaplama için araçlar, kitaplıklar ve kaynaklardan oluşan sağlam bir ekosistemi kapsayan açık kaynaklı bir Makine Öğrenimi platformudur. Son teknoloji makine öğrenimi modellerinin kolayca geliştirilmesini ve denemeyi kolaylaştıran basit ve esnek bir mimariye sahiptir. Tensorflow hakkında daha fazlasını okuyun.

Veri akışı grafikleri, bir grafik tarafından açıklanan bir dizi algoritmayı kullanarak veri yığınlarını ("tensörler") işleyebilir, burada sistemdeki veri hareketleri "akışlar" olarak adlandırılır. TensorFlow adını bu şekilde alır.

TensorFlow, makine öğrenimi modellerinin kolayca geliştirilmesine olanak tanır. Hatta makine öğrenimi modellerinizi her yerde eğitebilir ve dağıtabilirsiniz. Ayrıca araç, grafikleri C++ veya Python'da birleştirmenize ve bunları CPU'larda veya GPU'larda işlemenize olanak tanır.

2. Theano

Theano, geliştiricilerin çok boyutlu dizilerden oluşan matematiksel hesaplamaları tanımlamasına, optimize etmesine ve değerlendirmesine yardımcı olmak için tasarlanmış popüler Python kitaplıklarından biridir. ML algoritmalarının hızlı ve verimli bir şekilde geliştirilmesini kolaylaştırmak için LISA laboratuvarında geliştirilmiştir.

Theano, NumPy ile mükemmel entegrasyona sahiptir ve hızlı veri yoğun hesaplamalar gerçekleştirmek için GPU'dan yararlanır. Bunun dışında Theano, verimli bir sembolik farklılaşmaya sahiptir ve C'de dinamik kod üretimine olanak tanır.

3. Kafe

Caffe bir Derin Öğrenme çerçevesidir. Açık kaynaklı derin öğrenme kitaplıklarından biridir. C++ ile yazılmış olmasına rağmen Python arayüzüne sahiptir. Bu kombinasyonun arkasındaki temel fikir, ifade, hız ve modülerliği teşvik etmekti. Caffe, Berkeley'deki California Üniversitesi'nde geliştirildi.

Caffe, Derin Sinir Ağlarının geliştirilmesi için en hızlı çerçevedir. Genişletilebilir kodu aktif gelişmeyi teşvik ederken, inovasyona izin veren etkileyici bir mimariye sahiptir.

İyi yapılandırılmış bir Matlab ve Python arayüzüne sahiptir ve emtia kümelerini eğitmek ve dağıtmak için tek bir bayrak ayarlayarak CPU ve GPU arasında geçiş yapmanızı sağlar. Diğer bir faydası ise, Caffe'nin modelleri tanımlamak ve performans optimizasyonu için herhangi bir sabit kodlama gerektirmemesidir.

4. Scikit-Öğren

Scikit-Learn, ML kodlaması ve ML model oluşturma için tasarlanmış açık kaynaklı, Python tabanlı bir ML kitaplığıdır. NumPy, SciPy ve Matplotlib olmak üzere üç popüler Python kütüphanesinin üzerine inşa edilmiştir. Scikit-Learn, tüm açık kaynak kitaplıkları arasında en iyi belgelere sahiptir.

Scikit-Learn, k-komşular, destek vektör makinesi (SVM), gradyan artırma, rastgele ormanlar vb. gibi çok çeşitli denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi algoritmalarıyla yüklüdür. Araç, veri madenciliği ve istatistiksel modelleme görevleri için şiddetle tavsiye edilir.

5. Amazon Makine Öğrenimi (Amazon ML)

Amazon ML, işletmeler için en kapsamlı ML ve AI hizmetleri yelpazesini kapsayan bulut tabanlı bir hizmettir. Karmaşık makine öğrenimi algoritmalarının inceliklerini anlamak için tonlarca zaman harcamadan sezgisel makine öğrenimi modellerini sıfırdan oluşturmanıza yardımcı olan bir dizi görselleştirme aracı, sihirbaz ve önceden eğitilmiş AI özelliği ile donatılmıştır.

Amazon ML ile tüm beceri seviyelerindeki geliştiriciler, çeşitli ML araçlarını ve teknolojilerini nasıl kullanacaklarını ve idare edeceklerini öğrenebilirler. Amazon S3, Redshift veya RDS'de depolanan verilere bağlanabilir ve ML modelleri geliştirmek için veriler üzerinde ikili sınıflandırma, çok sınıflı kategorizasyon veya regresyon çalıştırabilir. Açık kaynak çerçevelerinden yararlanarak makine öğrenimi modellerini özel olarak oluşturabilirsiniz, ancak aynı zamanda Amazon SageMaker'ı kullanarak makine öğrenimi modellerini uygun ölçekte hızla derleyebilir, eğitebilir ve dağıtabilirsiniz.

6. H2O

H2O, açık kaynaklı bir ML platformudur. Modern endüstrideki en zorlu iş sorunlarından bazılarına çözümler bulmak için matematik ve tahmine dayalı analitikten yararlanır. Kullanımı Kolay WebUI ve Tanıdık Arayüzler, Türünün En İyisi Açık Kaynak Teknolojisi ve tüm Ortak Veritabanı ve Dosya Türleri için Veriden Agnostik Destek gibi şu anda diğer ML çerçevelerinde bulunmayan birkaç benzersiz özelliği birleştirir.

H2O, mevcut dilleriniz ve araçlarınızla çalışmanıza izin verirken, aynı zamanda Hadoop ortamına sorunsuz bir şekilde genişlemenize olanak tanır. Son derece iş odaklıdır ve veriye dayalı karar vermeyi teşvik eder. Araç, tahmine dayalı modelleme, risk ve dolandırıcılık analizi, sigorta analitiği, reklam teknolojisi, sağlık hizmetleri ve müşteri istihbaratı için en uygun olanıdır.

7. Microsoft Bilişsel Araç Takımı

Microsoft Bilişsel Araç Takımı (eski adıyla CNTK), geliştiricilerin Derin Öğrenme teknolojilerinden yararlanarak büyük veri kümelerinde saklı zekayı kullanmasına yardımcı olmak için Microsoft tarafından sunulan bir araç takımıdır.

Microsoft Bilişsel Araç Seti, sinir ağlarının geniş ve yapılandırılmamış veri kümelerini gözden geçirmesine yardımcı olur. Çok sayıda programlama dili ve ML algoritması ile son derece uyumludur ve ticari sınıf kalitede ölçekleme, hız ve doğruluk sağlar. Sezgisel mimarisi ile eğitim süresini önemli ölçüde azaltır. Ayrıca, gereksinimlerinize göre metrikleri, ağları ve algoritmaları seçerek özelleştirmenize olanak tanır.

8. Apaçi Şarkısı

Bir Apache Incubating projesi olan SINGA, Derin Öğrenme modellerini eğitmek için genel olarak dağıtılmış bir Derin Öğrenme platformudur. Tasarımı, katman soyutlamasına dayalı sezgisel bir programlama modelidir. SINGA, ölçeklenebilir dağıtılmış eğitimi desteklemek için esnek bir mimariye sahiptir.

İleri Beslemeli Ağlar, Evrişimsel Sinir Ağları (CNN), Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) ve hatta Kısıtlı Boltzmann Makinesi (RBM) gibi enerji modelleri dahil olmak üzere çeşitli popüler Derin Öğrenme mimarilerini destekler.

Toplama

İşte burada - sizin için dünyadaki en iyi performans gösteren ve yaygın olarak kullanılan ML çerçevelerinden bazılarını seçtik. Şimdi sıradaki makine öğrenimi modeliniz ve uygulamanız için bunları deneme sırası sizde. En iyi yanı, her aracın Makine Öğrenimini çok daha eğlenceli ve heyecan verici hale getiren benzersiz özelliklerle gelmesidir.

Hızlı teknolojik gelişmelerin önünde olmak için veri bilimi öğrenmeyi merak ediyorsanız, upGrad & IIIT-B'nin Veri Bilimi PG Diplomasına göz atın ve kariyerinizi yükseltin.