Makine öğrenmede en iyi 8 açık kaynaklı AI teknolojisi

Bu yapay zeka teknolojileri ile makine öğrenimini bir ileri seviyeye çıkarın

Yapay zeka (AI) teknolojileri, hayatımızın hemen her alanını hızla dönüştürmektedir. Ulaştırmada kullandığımız araçlarla nasıl iletişim kuracağımıza göre, onlara daha fazla bağımlı hale geliyor gibiyiz. Hatta artık bir gereklilik haline almaya başladı. Bugün, Karşıyaka, Konak arasında trafiğe her çıktığımda Bayraklı köprüsüne kadar yol genelde tıkalı oluyor ve yol aniden sanki biraz önce tıkalı değilmiş gibi aniden açılıyor, işin ilginç tarafı akşam dönerkende aynısı oluyor. Bununla ilgili güzel bir deney  var.  Aşağıdaki video da:

Aslında trafik tıkanmasının sebebi sürücüler ve bu her yıl kaybedilen büyük bir zaman ve yakıt olarak bize dönüyor. Sadece bu örnekte olduğu gibi bir çok alanda vakit, vakit kaybına bağlı stres ve nakit kaybı hayatımızın bir çok alanında mevcut ve  yapay zeka kullanımı artan nüfus ile artık bir zorunluluk haline geldi.

Bu hızlı gelişmeler nedeniyle, büyük miktarlarda yetenek ve kaynak, teknolojilerin büyümesini hızlandırmaya adanmıştır.

Makine öğrenim projelerinizi bir üst seviyeye taşımak için kullanabileceğiniz 8 en iyi açık kaynaklı AI teknolojisinin bir listesi.

1. TensorFlow

Başlangıçta 2015 yılında piyasaya sürülen TensorFlow , çeşitli platformlarda kullanımı ve dağıtımı kolay olan açık kaynaklı bir makine öğrenim çerçevesidir. Makine öğrenimi için en iyi korunmuş ve kapsamlı olarak kullanılan çerçevelerden biridir.

Araştırma ve üretim hedeflerini desteklemek için Google tarafından oluşturulan TensorFlow artık Dropbox, eBay, Intel, Twitter ve Uber dahil olmak üzere birçok şirket tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.

TensorFlow Python, C ++, Haskell, Java, Go, Rust ve en son olarak JavaScript’te mevcuttur. Diğer programlama dilleri için üçüncü taraf paketleri de bulabilirsiniz.

Çerçeve, akış şemalarını kullanarak sinir ağlarını (ve hatta diğer hesaplama modellerini) geliştirmenize izin verir.

2. Keras

Başlangıçta 2015 yılında yayınlanan Keras , derin öğrenim modellerinin oluşturulmasını kolaylaştırmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir. Python’da yazılmıştır ve TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) ve Theano gibi diğer AI teknolojilerinin üzerine yerleştirilebilir.

Keras, kullanım kolaylığı, modülerliği ve genişletilebilirlik kolaylığıyla bilinir. Kolay ve hızlı prototip oluşturmaya izin veren, hem konvolüsyonlu hem de tekrarlayan ağları destekleyen ve hem CPU’larda (merkezi işlem üniteleri) hem de GPU’larda (grafik işlem üniteleri) en uygun şekilde çalışan bir makine öğrenme kütüphanesine ihtiyacınız varsa uygundur.

3. Scikit-learn

İlk olarak 2007’de piyasaya sürülen scikit-learn , makine öğrenimi için geliştirilmiş açık kaynaklı bir kütüphanedir. Bu geleneksel çerçeve Python’da yazılmıştır ve sınıflandırma, regresyon, kümelenme ve boyut küçültme gibi çeşitli makine öğrenim modellerine sahiptir.

Scikit-learn üç farklı açık kaynak projesinde (Matplotlib, NumPy ve SciPy) tasarlandı ve veri madenciliği ve veri analizi üzerine odaklandı.

4. Microsoft Bilişsel Araç Seti

Başlangıçta 2016 yılında piyasaya sürülen Microsoft Cognitive Toolkit (daha önce CNTK olarak anılacaktır), makine öğrenim projelerinizi bir üst seviyeye taşımanızı sağlayan bir AI çözümüdür.

Microsoft, açık kaynak çerçevenin “insan beyni gibi işlev görmek için derin öğrenme algoritmalarını eğitme” yeteneğine sahip olduğunu söylüyor.

Microsoft Bilişsel Toolkit hayati özelliklerden bazıları Python, C ++ veya BrainScript gelen numpy ile etkin kaynak kullanımı, Microsoft Azure ile entegrasyon kolaylığı ve birbirleri ile sağlama yeteneğine verilerini işleme kapasitesine derece optimize bileşenler içerir.

5. Theano

İlk olarak 2007’de piyasaya sürülen Theano , çeşitli makine öğrenim modellerini kolayca moda etmenizi sağlayan açık kaynaklı bir Python kitaplığıdır. En eski kütüphanelerden biri olduğu için, derin öğrenmede gelişmelere ilham veren bir endüstri standardı olarak görülüyor.

Özünde, matematiksel ifadeleri tanımlama, optimize etme ve değerlendirme sürecini basitleştirmenizi sağlar.

Theano, yapılarınızı alıp, onları çok verimli bir koda dönüştürebilir ve bu da NumPy, BLASgibi verimli yerel kütüphaneler ve yerel kod (C ++) ile bütünleşir .

Ayrıca, GPU’lar için optimize edilmiş, verimli sembolik farklılaşma sağlar ve kapsamlı kod testi yetenekleri ile gelir.

6. Caffe

Başlangıçta 2017’de piyasaya sürülen Caffe (Hızlı Özellik Gömülüleştirme için Konvolüsyon Mimarisi), ifade, hız ve modülerliğe odaklanan bir makine öğrenme çerçevesidir. Açık kaynak çerçevesi C ++ ile yazılmıştır ve bir Python arayüzü ile birlikte gelir.

Caffe’nin ana özellikleri arasında yenilikçiliğe ilham veren etkileyici bir mimari, aktif gelişmeyi kolaylaştıran kapsamlı kod, endüstri dağıtımını hızlandıran hızlı performans ve büyümeyi harekete geçiren canlı bir topluluk yer alıyor.

7. Torch

Başlangıçta 2002’de piyasaya sürülen Torch , derin öğrenim için geniş bir dizi algoritma sunan bir makine öğrenme kütüphanesidir. Açık kaynak çerçevesi, makine öğrenimi projelerinde, süreçte gereksiz karmaşıklıklara yol açmadan, optimum esneklik ve hız sağlar.

Lua’nın betik dili kullanılarak yazılır ve temel C uygulaması ile gelir. Torch’un temel özelliklerinden bazıları N boyutlu diziler, doğrusal cebir rutinleri, sayısal optimizasyon rutinleri, etkin GPU desteği ve iOS ve Android platformları için destek içerir.

8. Accord.NET

Başlangıçta 2010 yılında piyasaya sürülen Accord.NET , tamamen C # ile yazılmış bir makine öğrenimidir.

Açık kaynak çerçevesi, üretim kalitesindeki bilimsel hesaplama için uygundur. Kapsamlı kütüphaneler yelpazesiyle, yapay sinir ağları, istatistiksel veri işleme, görüntü işleme ve diğer birçok alanda çeşitli uygulamalar oluşturabilirsiniz

 

Sonuç

Bir makine öğrenimi uygulaması oluşturmaya başlamadan önce, birçok seçenek arasından bir teknoloji seçmek zor bir görev olabilir. Bu nedenle, nihai bir karar vermeden önce çeşitli seçenekleri değerlendirmek önemlidir.

Ayrıca, çeşitli makine öğrenim teknolojilerinin nasıl çalıştığını öğrenmek iyi bir karar vermenize yardımcı olabilir.

Projelerinizde kullanmakta olduğunuz makine öğrenmede yukarıda sayılan AI teknolojilerinin yanı sıra? Tartışılmayan başka bir çerçeve, kütüphane veya araç takımı var mı? Lütfen aşağıdaki yorum bölümünde bize bildirin.


Makine Öğrenim Modeli: Python Sklearn & Kera gibi makine öğrenme projesi eğiticileri için Liveedu.tv adresini ziyaret edin .

Yazar hakkında

Michael Livecoding.tv
Michael J. Garbade – Dr. Michael, Los Angeles merkezli LiveEdu Inc.’in (daha önce Livecoding.tv) kurucusu ve CEO’sudur. https://www.liveedu.tv , geleceğin teknolojik alanlarında eksiksiz ürünler yaratma konusunda insanlara pratik beceriler kazandıran, dünyanın lider canlı yayın platformudur. Akranları, programlama, oyun geliştirme, veri analitiği, tasarım, artırılmış gerçeklik gibi alanlarda gerçek ürünleri inşa ederek izleyerek bir sonraki seviyeye kadar becerilerinizi alabileceğiniz bir yer.
Kaynak: opensource.com
3Shares