Makine Öğrenmesi Platformları
Makine öğrenmesi alanında kullanabileceğiniz birçok platform var. Bu işe girişmeden önce kullanabileceğiniz platformlar hakkında bilgi sahibi olarak hangi platformda çalışmak istediğinize karar verebilirsiniz.
R ve PYTHON Ortamında Kullanabileceğiniz Machine Learning Kütüphaneleri
R ve Python programlama dilleri birbirine çok benzeyen programlama dilleridir bunun yanı sıra günümüz teknolojisi artık iki çalışma ortamının birleştirilmesine imkan sağlamaktadır. Bu yüzden bu aşamada genel olarak bilinmesi gereken kütüphanelerden bahsedeceğim.
- Pandas: Veri bilimi ve Makine öğrenmesi ile uğraşanlar için kesinlikle bilinmesi gereken bir kütüphanedir. Pandas ile kendi DataFrame yapılarınızı oluşturabilir, farklı formatlardaki veri setlerinizi okutup kullanabilirsiniz. Yine pandas kütüphanesi aracılığıyla verileriniz üzerine temel SQL sorgularınızı uygulayabilir, eksik gözlemler ile ilgili işlemler gerçekleştirebilir veri setinizi düzenleme işlemleri yapabilirsiniz.
- NumPy: Çok boyutlu dizi ve matrisler üzerinde hızlı ve kolay şekilde işlem yapabilmemize imkan sağlayan bir kütüphanedir.
- Scikit Learn: Makine öğrenmesi alanında en yaygın kullanılan kütüphanelerden birisidir. Regresyon, sınıflandırma, kümeleme analizi, boyut indirgeme, model seçimi gibi birçok işlemi bu kütüphane aracılığıyla gerçekleştirebiliriz. Ayrıca kütüphane içeriğinde hazır olarak gelen veri setlerini kullanarak ilk çalışmanızı gerçekleştirebilirsiniz.
- Statsmodel: Regresyon analizi yapmaya yarayan bir kütüphanedir. Çıktı sonuçları R temasına benzetilmektedir. Kurduğunuz regresyon modeli parametre çıktılarına ve model açıklamalarına kolaylıkla erişebilirsiniz.
- PyCaret: Gözetimli ve gözetimsiz makine öğrenmesi algoritmalarını kolaylıkla uygulayabileceğiniz bir ML kütüphanesidir. Kodlama bilgisi zayıf olanlar için zayıf kod bilgisiyle çalışabileceğiniz hatta çoğu şeyi otomatik gerçekleştirebilen bir kütüphanedir.
- H2O AutoML: Kodlama deneyimi olmayan ve ML algoritmaları hakkında derin bilgiye sahip olmadan makine öğrenmesine başlayanlar için çok kullanışlıdır. Az bilgiyle ML modellerini kolaylıkla eğitebilirsiniz. R ve Python’da kullanım imkanı vardır.
Kodlama Gerektirmeyen Makine Öğrenmesi Platformları
- Create ML: Apple tarafından geliştirilmiş kod içermeyen sürükle bırak aracıdır. Bu platformda kendi modellerinizi tasarlayıp eğitebileceğiniz gibi önceden eğitilmiş birçok modelede ulaşabilirsiniz. Hazır modelleri kullanarak görüntü sınıflandırma, nesne tespiti, ses ve metin sınıflandırma gibi birçok işlem yapabilirsiniz.
- Google Cloud Auto ML: Burada da eğitilmiş modelleri bulabilirsiniz. Doğal dilde otomatik ML çeviri uygulaması, görüntü sınıflandırma gibi birçok işlev barındırır.
- Runway ML: İçerik oluşturanlar ve yapımcılar için geliştirilmiş bir platformdur. Süper çözünürlükte görüntülerden arka plan kaldırmadan stil aktarımına kadar değişen model işlemleri yapmaya imkan verir.
- Obviously AI: Genellikle ofiste veri bilimi ekibi olmadan AI dünyasına girmek isteyen küçük ve orta ölçekli şirketler tarafından kullanılır. Burada veri seti girilir, tahmin sütunu belirlenir ve doğal dil metinleri girilerek sonuçlar değerlendirilir. Ücretsiz deneme sürümü mevcuttur.
- Azur ML: Kullanımı oldukça kolay ve kod bilgisi gerektirmeyen ücretsiz bir ML platformudur. Bu platform hakkında daha fazla bilgi edinmek için çalışma ortamını tanıtıp ufak bir proje geliştirdiğim yazıma buradan ulaşabilirsiniz.
Artık makine öğrenmesine nereden başlayacağınız hakkında bilgi sahibisiniz. Ben serinin ilerleyen yazılarında Python programlama dili Colab çalışma ortamında uygulamalar yaparak anlatıma devam edeceğim. Sizlerde iyi bir bilgisayara sahip değilseniz ancak bu alana meraklıysanız hiç tedirgin olmanıza gerek yok. Böyle bir durumda bir gmail hesabınız varsa Google Colab ortamında ya da Kaggle hesabı oluşturup bir notebook açarak bilgisayarınıza program yüklemeden çalışmalarınıza başlayabilirsiniz.
Keyifli Çalışmalar Dilerim 🙂