Makine Öğrenimi İçin En İyi 12 Python Kitaplıkları

Makine Öğrenimi İçin En İyi 12 Python Kitaplıkları. Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML), günümüzün dijital dünyasında artan bir çekiş kazanıyor. Bu popülerlik, BT uzmanlarının makine öğrenimi araçları ve makine öğrenimi algoritmaları gibi kavramlarda uzmanlaşmalarının nedenidir.

İçindekiler

Makine Öğrenimi Nedir?

Bugün, Makine Öğrenimi kitaplıklarını, özellikle Python makine öğrenimi kitaplıklarını keşfediyoruz. İnsanların yeni yılda bir sıçrama yapabilmeleri için makine öğrenimi uzmanlarının kullanacakları en iyi kitaplıkların bir önizlemesini sunuyoruz.

Herkesin güncel olduğundan emin olmak için birkaç tanımla başlıyoruz.

Makine Öğrenimine Giriş

Makine öğrenimi (ML), bilgisayarların insan müdahalesi dışında deneyimlerden öğrenmesini ve büyümesini sağlayan bilgisayar algoritmalarının çalışmasını içeren bir AI alt kümesidir. AI, makinelere insanlar gibi görevleri nasıl düşüneceklerini ve gerçekleştireceklerini öğretmek için her şeyi kapsayan bir terimdir ve ML, bilgisayarların veri aldığı ve kendi başlarına öğrendiği bir AI türüdür.

Machine Learning Kitaplığı Tam Olarak Nedir?

Makine öğreniminin derin, karanlık, eski günlerinde, programcılar ML görevlerini istatistiksel ve matematiksel formülleri ve her algoritmayı elle kodlayarak yürütüyorlardı. Bu yaklaşım zaman alıcı, verimsiz ve sıkıcıydı.

Bugün Makine Öğrenimi Python Kitaplıkları, modüller ve çerçeveler bu monoton görevleri yerine getiriyor. Kitaplıklar, çoğu günlük programlama sorunları ve sorunları için sistem işlevselliği ve standart çözümler sağlayan modüller ve kodlar içerir.

Kütüphaneler, kuruluşların sayısız makine öğrenimi uygulamasından zaman ve kaynak kaybetmeden faydalanmasını kolaylaştırır .

Python Makine Öğrenimi Kitaplıklarını Neden Öğrenmelisiniz?

Python, Java, JavaScript, C# ve PHP gibi diğerlerini geride bırakarak en hızlı büyüyen programlama dillerinden biri olarak kabul edilir. Programcılar, basitliği ve okunabilirliği nedeniyle Python ‘u severler. Sonuç olarak, makineler için akıllı algoritmalar oluşturmak isteyen bir makine öğrenimi mühendisi, cihazın anlamasını kolaylaştıran araçlara yöneliyor. Python ‘un girdiği yer burasıdır.

Bu basitlik, bir kişiye yeni bir dil veya konu öğretmenin en iyi yolunun basit, anlaşılması kolay kelimeler ve ifadeler kullanmak olduğunu düşündüğünüzde anlamlıdır. Açıkçası, makineler farklı değil.

Python makine öğrenimi kitaplıkları hakkında neden bilgi edinmek isteyebileceğinizin bir özetini burada bulabilirsiniz.

En İyi 12 Python Makine Öğrenimi Kitaplığına Bir Bakış

Şu anda Makine Öğrenimi ile ilgili bir kariyer planlıyorsanız veya yakında bir kariyere başlamayı düşünüyorsanız, büyük olasılıkla birlikte çalışacağınız en yaygın 12 makine öğrenimi kitaplığı burada.

• Apache MXNet, esnekliği ve verimliliği vurgulayan bir derin öğrenme çerçevesidir. Özünde, zorunlu ve sembolik programlamayı birleştirmenize izin veren dinamik bir bağımlılık zamanlayıcı içerir.
• Caffe modülerlik, hız ve ifade konusunda uzmanlaşmıştır. The Berkeley Vision and Learning Center (BVLC)/Berkeley AI Research (BAIR) ve çeşitli topluluk katılımcıları tarafından oluşturulmuştur.
• CNTK. Üreticilerine göre, Microsoft Bilişsel Araç Takımı “ticari düzeyde dağıtılmış derin öğrenme için açık kaynaklı bir araç takımıdır. Sinir ağlarını, yönlendirilmiş bir grafik aracılığıyla bir dizi hesaplama adımı olarak tanımlar.” Kullanıcılar, evrişimli ağlar (CNN’ler), ileri beslemeli DNN’ler ve tekrarlayan ağlar (RNN’ler/LSTM’ler) gibi popüler model türlerini zahmetsizce gerçekleştirebilir ve birleştirebilir.
• Elephas, Spark ile ölçeklenen dağıtılmış derin öğrenme modellerini çalıştırmanıza olanak tanıyan Keras’ın bir uzantısıdır (aşağıya bakın). Bu kitaplık, derin öğrenme modeli veri paralel eğitimi, dağıtılmış hiper parametre optimizasyonu ve topluluk modeli dağıtım eğitimi gibi uygulamaları destekler.
• Fastai Modern en iyi uygulamaları kullanarak sinir ağlarını hızlı ve doğru olacak şekilde eğitmek istiyorsanız bu kitaplığı kullanın. Bu kitaplık, fast.ai’nin derin öğrenme en iyi uygulamalarına yönelik araştırmalar kullanılarak tasarlanmıştır . Ortak çalışma, tablo, metin ve görüntü gibi modeller için kullanıma hazır destek içerir.
• Keras, büyük bir takipçi kitlesine sahip bir makine öğrenimi kütüphanesidir. TensorFlow, CNTK veya Theano üzerinde çalışabilen üst düzey bir sinir ağları uygulama programlama arabirimidir (API). Keras, CPU veya GPU üzerinde sorunsuz bir şekilde çalışabilir. Keras, yeni başlayanlar için sinir ağları oluşturmak ve tasarlamak için mükemmel bir araçtır. Keras ayrıca kolay ve hızlı prototip oluşturmaya olanak tanır.
• NLTK, Natural Learning Tool Kit anlamına gelir ve doğal dil işlemeyi vurgular. Çalışmak için en yaygın insan dili veri kitaplıklarından biri olarak kabul edilir. NLTK, mühendislere basit arayüzler ve FrameNet, WordNet ve Word2Vec gibi çok çeşitli sözlük kaynakları sağlar. NLTK ayrıca masaya başka avantajlar da getiriyor, örneğin:
  • El yazısı ve ses tanıma
  • Belge anahtar kelime araması
  • Metin sınıflandırma ve tokenizasyon
  • Kelime lemmatization ve köklendirme

• Nolearn, Lasagne (sinir ağlarını oluşturmaya ve eğitmeye adanmış hafif bir kitaplık) gibi mevcut sinir ağı kitaplıkları etrafında bir soyutlamalar ve sarmalayıcılar koleksiyonuna ve ayrıca birkaç  Makine Öğrenimi yardımcı program modülüne sahiptir. Nolearn’in tüm kodları, aşağıda ele alınan Scikit-learn ile uyumlu olacak şekilde tasarlanmıştır.
• PyTorch, Torch’a dayalı ve Facebook tarafından geliştirilen popüler bir açık kaynaklı Python makine öğrenimi kitaplığıdır. Torch, bir Lua sarmalayıcı ile C’de uygulanan açık kaynaklı bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Aslında, PyTorch ‘u genişletmek için favori Python paketlerinizi (örn. Cython, NumPy, SciPy) kullanabilirsiniz.

PyTorch’un iki baskın, üst düzey özelliği vardır:

1. Güçlü GPU hızlandırma ile birleştirilmiş tensör hesaplaması
2. Teyp tabanlı bir otomatik geçiş sistemi üzerine kurulmuş derin sinir ağları

PyTorch, bilgisayarla görmeyi, doğal dil işlemeyi (NLP) ve bir dizi başka Makine Öğrenimi programını destekleyen çok sayıda araç ve kitaplığa sahiptir. Pytorch, geliştiricilerin GPU hızlandırma ile Tensörler üzerinde hesaplamalar yapmasına izin verir ve hesaplamalı grafikler oluşturmaya yardımcı olur. En iyi derin öğrenme ve makine öğrenimi çerçevelerinden biri olarak kabul edildiğinden, TensorFlow ‘dan sıkı bir rekabetle karşı karşıyadır.

• Sci-Kit Learn, veri modellemeye odaklanan esnek, kullanımı kolay bir makine kitaplığıdır. Pandas ve NumPy gibi farklı makine öğrenimi kitaplıkları ile kolay entegrasyona sahiptir. Scikit-learn, veri analizi ve veri madenciliği için de idealdir. Bu da onu Makine Öğrenimine yeni başlayanlar için mükemmel bir araç haline getirir.

Scikit-learn aşağıdaki gibi algoritmaları destekler:

1. Sınıflandırma
2. Kümeleme
3. Boyutsal küçülme
4. Model seçimi
5. Ön işleme
6. Regresyon

• Tensorflow, Google tarafından oluşturulan ve bugün mevcut olan en iyi Python makine öğrenimi kitaplıklarından biri olarak kabul edilen açık kaynaklı bir kitaplıktır ve hem yeni başlayanlar hem de uzmanlar için model oluşturmayı kolaylaştırır.

Tensorflow, tensörleri içeren hesaplamaları tanımlar ve çalıştırır. Derin sinir ağlarını eğitir ve çalıştırır. Bu da birçok AI uygulaması geliştirir. TensorFlow, genellikle derin öğrenme araştırma ve uygulama alanlarında kullanılır.

Geliştiriciler, TensorFlow Serving ve TensorFlow Lite sayesinde yalnızca bilgisayarlarda değil, sunucularda ve mobil cihazlarda da makine öğrenimi modelleri oluşturabilir ve eğitebilir. TensorFlow, Python makine öğrenimi kitaplıklarında bir numaralı yer için PyTorch ile rekabet ediyor.

TensorFlow’un güçlü noktaları şunları içerir:

1. Soyutlama yetenekleri
2. Kolayca kod ve fikirler arasında işbirliği yapma
3. Derin sinir ağı işleme
4. Görüntü, konuşma ve metin tanıma
5. Kısmi diferansiyel denklemler
6. Doğal dil işleme

• Theano, güçlü matematiksel ifadeleri hızlı ve verimli bir şekilde tanımlayan, değerlendiren ve optimize eden popüler bir Python makine öğrenimi kitaplığıdır. Theano bunu CPU ve GPU kullanımını optimize ederek başarır. Ayrıca, farklı türde hataları tespit edip teşhis ettiğinden, birim testi ve kendi kendini doğrulama için de yaygın olarak kullanılır. Theano, büyük ölçekli, uzun menzilli, hesaplama açısından yoğun bilimsel projeler için çok uygun, son derece güçlü bir kütüphanedir. Yine de, bireylerin projelerinde kullanmaları için yeterince ulaşılabilir ve basittir.