Covid-19 Salgını ile Mücadelede Yapay Zekâ Çarşamba, 8 Nisan 2020 17:00 Akademi 4.0 HUB Hemen Kaydol


← Geri

Akademi 4.0 Ekibi


Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi İçin En iyi 20 Python Kütüphanesi

En İyi 20 Python Kütüphane ve Açık Kaynak Projeleri

Makine öğrenimine (ML) ve Yapay Zeka (AI) alanına girmek kolay bir iş değildir, fakat veri bilimi programlarının, kritik bir parçasıdır. Sektör profesyonelleri ve meraklıları büyük miktarlardaki veriler için bir yol bulmak zorundalar. Alan sürekli gelişiyor ve bu hızlı gelişmenin hızına ayak uydurmak çok önemli. Evrim ve yeniliklerin hızlı gelişimi ile başa çıkmak önemli. Makine Öğrenimi gelişmeleri hakkında güncel ve bilgili kalmak için, gelişmiş profesyoneller tarafından günlük olarak kullanılan açık kaynak projeleri ve araçlarını inceleyeceğiz.

Aşağıdaki listede, Github'da en çok katkıda bulunulan projeleri görmekteyiz. Python ile Endüstri 4.0 kapsamında özellikle makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka alanlarında geliştirme yapan veya yapmayı düşünenlerin, aşağıdaki açık kaynak projelerinden faydalanabileceklerine inanıyoruz.

  1. TensorFlow başlangıçta Google’ın Makine İstihbarat araştırma organizasyonu içinde Google Beyin Takımı üzerine çalışan araştırmacılar ve mühendisler tarafından geliştirilmiştir. Sistem, makine öğreniminde araştırmayı kolaylaştırmak ve araştırma prototipinden üretim sistemine geçişi hızlı ve kolay hale getirmek için tasarlanmıştır.
  2. Scikit - learn, NumPy, SciPy ve Matplotlib, açık kaynak ticari olarak kullanılabilir – BSD lisansı üzerine kurulu, veri madenciliği ve veri analizi için basit ve verimli araçlar, herkes için erişilebilir ve çeşitli bağlamda yeniden kullanılabilir.
  3. Keras, TensorFlow, CNTK, veya Theano üzerinde çalışabilen çalışabilen yüksek neural network geliştirme modülüdür.
  4. PyTorch, Torch kütüphanesine dayanan, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme gibi uygulamalar için kullanılan açık kaynaklı bir makine öğrenim kütüphanesidir.
  5. Theano, çok boyutlu dizileri verimli bir şekilde içeren matematiksel ifadeleri tanımlamanıza, optimize etmenize ve değerlendirmenize olanak tanır.
  6. Gensim, ölçeklenebilir istatistiksel anlam bilim, anlamsal yapı için düz metin belgelerini analiz etme, anlamsal olarak benzer belgeleri alma gibi özelliklere sahip ücretsiz bir Python kütüphanesidir.
  7. Caffe akılda ifade, hız ve modülerlik ile yapılan derin öğrenme frameworküdür. Berkeley vizyon ve Öğrenme Merkezi (BVLC) tarafından geliştirilmiştir.
  8. Chainer, derin öğrenme modelleri için Python tabanlı, bağımsız bir açık kaynak modelidir. Chainer, tekrarlayan sinir ağları ve varyasyonel otomatik kodlayıcılar gibi son teknoloji modelleri de dahil olmak üzere, bir dizi derin öğrenme modelini uygulamak için esnek, sezgisel ve yüksek performanslı bir araç sağlar.
  9. Statsmodels, kullanıcıların verileri keşfetmesine, istatistiksel modelleri tahmin etmesine ve istatistiksel testler yapmasına izin veren bir Python modülüdür. Tanımlayıcı istatistikler, istatistiksel testler, çizim fonksiyonları ve sonuç istatistiklerinin kapsamlı bir listesi, farklı veri türleri ve her tahminci için kullanılabilir.
  10. Shogun, çok çeşitli birleşik ve verimli Makine Öğrenimi (ML) yöntemleri sağlayan Makine öğrenimi araç kutusudur. Araç kutusu, birden çok veri sunumunu, algoritma sınıfını ve genel amaçlı araçları kolayca birleştirmeyi sağlar.
  11. Pylearn2 bir makine öğrenme kütüphanesidir. İşlevselliğinin çoğu Theano üstüne inşa edilmiştir. Bu, matematiksel ifadeleri kullanarak Pylearn2 eklentileri (yeni modeller, algoritmalar, vb.) yazabileceğiniz anlamına gelir ve Theano bu ifadeleri sizin için optimize eder ve stabilize eder. Bunları seçtiğiniz bir arka uçta (CPU veya GPU) derleyecektir.
  12. NuPIC, hiyerarşik zamansal bellek (HTM) adı verilen bir neokorteks teorisine dayanan açık kaynaklı bir projedir. HTM teorisinin bölümleri uygulamalarda kullanıldı, test edildi ve kullanıldı. HTM teorisinin diğer bölümleri hâlâ geliştiriliyor.
  13. Neon Nervana'nın Python tabanlı derin öğrenme kütüphanesidir. En yüksek performansı sunarken kullanım kolaylığı sağlar.
  14. Nilearn NeuroImaging veri hızlı ve kolay istatistiksel öğrenme için bir Python modülüdür. Böyle prediktif modelleme, sınıflandırma, kod çözme veya bağlantı analizi gibi uygulamalarla çok değişkenli istatistikler için Scikit-öğrenin Python toolbox güçlendirir.
  15. Orange3, acemi ve uzmanlar için açık kaynaklı makine öğrenimi ve veri görselleştirmesidir. Büyük bir araç kutusu ile etkileşimli veri analizi iş akışları.
  16. Pymc, Markov zinciri Monte Carlo da dahil olmak üzere Bayes istatistiksel modelleri ve montaj algoritmalarını uygulayan bir python modülüdür. Esnekliği ve genişletilebilirliği ile, büyük problemler içinde geçerli olmasını sağlar.
  17. Deap, hızlı prototipleme ve fikirlerin test edilmesi için yeni bir evrimsel hesaplama frameworküdür. Algoritmaları açık ve veri yapılarını şeffaf hale getirmeyi amaçlamaktadır. Multiprocessing ve SCOOP gibi paralellik mekanizması ile mükemmel bir uyum içinde çalışır.
  18. Annoy, belirli bir sorgu noktasına yakın olan uzayda noktaları aramak için Python bağlarına sahip bir C ++ kütüphanesidir. Ayrıca, birçok işlemin aynı verileri paylaşabilmesi için belleğe eşlenen büyük ve salt okunur dosya tabanlı veri yapıları oluşturur.
  19. PyBrain modüler bir makine ğğrenme kütüphanesidir. Amacı, makine öğrenimi görevleri için esnek, kullanımı kolay ancak hâlâ güçlü algoritmalarla algoritmalarınızı test etmek ve karşılaştırmak için çeşitli önceden tanımlanmış ortamlar sunmaktır.
  20. Fuel, ihtiyaç duydukları veri ile makine öğrenme modelleri sağlayan bir veri hattı modelidir. Hem Blocks hem de Pylearn2 sinir ağı kütüphaneleri tarafından kullanılması planlanmaktadır.

Kaynak

...