ML ve AI için Popüler Python Kütüphaneleri
Python Kütüphaneleri , kodu sıfırdan yazmak yerine işimizi basite indirgeyen bir dizi yararlı işlevlerdir.
Bugün baktığımızda 130.000'den fazla python kütüphanesi mevcut. Biz bu yazıda temel olarak Machine Learning (Makine Öğrenmesi) , Deep Learning (Derin Öğrenme) ile görüntü, ses ve veri işleme , veri görselleştirme ve daha fazlasını geliştirmede önemli rol oynayan popüler kütüphanelerden bahsedeceğiz.
Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka alanında bu popüler kütüphanelere gelin birlikte göz atalım.
- TensorFlow
TensorFlow, üst düzey sayısal hesaplamalar gerçekleştirmek için ücretsiz ve açık kaynaklı Python makine öğrenimi kütüphanesidir. TensorFlow, görüntü tanıma, elle yazılmış rakam sınıflandırması, tekrarlayan sinir ağları, NLP (Doğal Dil İşleme), kelime gömme ve PDE (Kısmi Difaransiyel Denklem) için derin sinir ağlarını yönetebilecek konuma sahip.
Soyutlama, TensorFlow’un makine öğrenimi ve yapay zeka projelerine yönelik en büyük avantajıdır. Bu özellik, geliştiriciler için algoritma uygulamalarının sıradan ayrıntılarıyla uğraşmak yerine uygulamanın mantığına odaklanmasını sağlar.
Bu kütüphanede, zahmetsizce yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanarak yüz veya ses gibi kullanıcı girdilerine yanıt veren benzersiz duyarlı uygulamalar oluşturabilirsiniz.
TensorFlow ile makine öğrenimi modellerinizi bulutlarda, herhangi bir cihazda ve herhangi bir tarayıcıda kolayca taşıyabilirsiniz.Tarayıcınıza Colab Not Defterlerini yükleyerek TensorFlow ile bu işlemi kolayca yapabilmeniz mümkün.
2. Keras
Keras, sinir ağları ve makine öğrenimi projeleri oluşturmak için yazılmış lider bir açık kaynaklı Python kütüphanesidir. Microsoft Cognitive Toolkit, PaidML, TensorFlow ve diğer platformlarda çalışabilir.
Optimize ediciler, nöral katmanları etkinleştirme işlevleri, başlatma şemaları, maliyet işlevleri ve düzenleme şemalarıda dahil olmak üzere hemen hemen tüm bağımsız modülleri sunar. Tıpkı yeni işlevler ve sınıflar eklemek gibi yeni modüller eklemeyi kolaylaştırır ve bir güzel yanı da model kodda zaten tanımlandığı için ayrı bir model yapılandırma dosyalarına sahip olmanız gerekmez.
Keras, makine öğrenimine yeni başlayanların bir sinir ağı tasarlamasını ve geliştirmesini kolaylaştırır. Keras kütüphanesi ayrıca evrişimli sinir ağlarıyla da ilgilenir. Peki nedir bu Evrişimli Sinir Ağları? Evrişimli Sinir Ağları (CNN), derin öğrenmenin bir parçası olup genellikle görsel bilginin analiz edilmesinde kullanılır. Doğal dil işleme, tıbbi görüntü analizi , resim ve video tanıma gibi alanlarda yaygın olarak kullanılan ağlardır.
Derin sinir ağlarını öğrenmek isteyenler için Keras gerçekten iyi bir seçim olabilir.
3. NumPy
NumPy, çoğu geliştirici tarafından makine öğrenimi için diğerlerine nazaran daha fazla tercih edilen Python kütüphanelerinden biridir. Peki, neden?
SciPy, Scikit-learn vb. gibi hemen hemen tüm Python makine öğrenimi paketleri bu kütüphaneye güvenir. Mantıksal şekillerin manipülasyonu, Fourier dönüşümü, doğrusal cebir ve çok daha fazlası gibi karmaşık matematiksel işlemlerle başa çıkmak için işlevlerle birlikte gelir. Ayrıca bilimsel hesaplamalarda, ses dalgaları, görüntüler ve diğer vb. işlevlerin işlenmesinde yaygın olarak kullanılır.
4. Pandas
Açık kaynaklı ve BSD lisanslı bir kütüphane olan Pandas, Python için kolay veri yapısı ve daha hızlı veri analizi yapılmasını sağlar. Veri analizi ve modelleme gibi işlemler için Pandas, R gibi daha alana özel bir dile geçmeye gerek kalmadan bunları gerçekleştirmeye olanak sağlar.
Pandası kurmanın en kolay yolu conda kurulumudur :
5. PyTorch
PyTorch sizce neden bu kadar kısa sürede makine öğrenimi için popüler Python kütüphanelerinden biri haline geldi biliyor musunuz?
PyTorch, arkasında güçlü bir topluluk barındıran bir kütüphane olmakla birlikte mükemmel örnekler, uygulamalar ve kullanımlar içeren bir python makine öğrenimi kütüphanesidir. Bu kütüphane, güçlü GPU hızlandırmasını alır ve bunu NLP (Doğal Dil İşleme) gibi uygulamalar üzerinden uygulamanıza olanak sağlar. GPU ve CPU hesaplamalarını desteklediği için, size araştırma ve üretimde iyi bir performans sağlar. Derin sinir ağları ve GPU hızlandırmalı Tensor hesaplaması, PyTorch’un birkaç kademe üst düzey özelliğidir. Derin öğrenme çerçevelerinin performansını artıran Glow adlı bir makine öğrenimi derleyicisi içerir.
6. Scikit-learn
Python programlama dili için ücretsiz bir yazılım olan makine öğrenimi kütüphanesidir. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, model seçimi, ön işleme gibi çeşitli uygulamalar için etkili bir şekilde kullanılabilir. NumPy , SciPy gibi Python’un sayısal ve bilimsel kütüphaneleriyle birlikte çalışabilen, hem denetimli hem de denetimsiz makine öğrenmesini destekleyen bir kütüphanedir.
Örneğin; Spotify, müzik önerileri için Scikit-learn’ü , sınıflandırıcılarını oluşturmak içinse Evernote’u kullanıyor.
Zaten çalışan bir NumPy ve SciPy kurulumunuz varsa, scikit-learn’ü kurmanın en kolay yolu pip kullanmaktır.
7. Theano
Bir Python kütüphanesi olmanın yanı sıra, Theano aynı zamanda bir optimize derleyicidir. Çok boyutlu dizilerle ilgilenen matematiksel ifadeleri tanımlamanıza ve değerlendirmenize olanak sağlayan ve iyi bilinen bir bilimsel hesaplama kütüphanesidir. Theano, GPU’larla iyi çalışır ve Numpy’a oldukça benzer bir arayüze sahiptir. CPU’nuzda çalışırken hesaplamaları yüz kat daha hızlı hale getirebilen bu kütüphane zararlı hataları tespit etmek ve analiz etmek amacıyla da kullanılabilir. Theano’nun TensorFlow’un önündeki tek dezavantajı, sözdiziminin yeni başlayanlar için oldukça zor olmasıdır.
Çoğu zaman işin kolayı varken zoru seçmeyiz öyle değil mi ? Bu kütüphaneler de işte bu yüzden değerliler çünkü zamandan tasarruf etmemize olanak sağlıyor ve sıfırdan kod yazmak yerine bize üst düzey alternatif sunup üzerine inşa edebileceğimiz bir temel oluşturuyorlar.
