Tüm Zamanların En İyi 10 Python Makine Öğrenimi Kütüphanesi

Guido Van Rossum'un buluşu olan Python, bilgisayar bilimi alanında birçok yeni şeyi mümkün kılan nesne yönelimli bir programlama dilidir. Guido Van Rossum'un Python'u geliştirirken ana amacı, yeni başlayanlar için öğrenmesi kolay olduğu kadar kolay okunabilen bir dil yaratmaktı - Guido her iki açıdan da başarılı oldu.

Resim Kaynağı: Google

Makine öğrenimi ve yapay zeka alanlarına geçiş yapmak ve Veri Bilimi kullanmak isteyen işletmelerin ilk tercihi Python programlama dilidir. Çok sayıda kütüphane sayesinde Python, Python Geliştirme Ajanslarındaki geliştiricilerin sektördeki yeni şeyleri denemek için ilk tercihi haline geldi.

Python, bir dil için şimdiye kadar geliştirilmiş en kapsamlı kütüphane koleksiyonuna sahiptir. Aynı zamanda geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir ve genel amaçlı bir dildir; bu, ister web sitesi, masaüstü uygulaması, arka uç uygulaması veya akıllı sistemlerin geliştirilmesi olsun, hemen hemen her tür ürünün geliştirilmesinde kullanılabileceği anlamına gelir.

Python dilinde makine öğrenimini uygulamaya adanmış on kütüphaneyi araştırıyoruz.

1. Pandalar:

Pandas, bu listedeki en iyi oluşturulmuş veri işleme kitaplıklarından biridir. Pandas kütüphanesi AQR Financial şirketinde oluşturuldu ve daha sonra bu kütüphanenin geliştirilmesinde lider olan çalışanlarından birinin talepleri doğrultusunda açık kaynak haline getirildi.

Pandas kütüphanesi, verileri işlemenin ve büyük veri kümelerini işlemenin en iyi yollarına sahiptir. Makine öğrenimi alanında büyük veri kümeleriyle çalışan programcılar, veri kümesini işletmenin ihtiyaçlarına göre yapılandırmak için kitaplığı kullanır. Üstelik Pandas'ın veri analizi ve manipülasyonunda da harika bir uygulaması var.

2.Sayı:

NumPy, Python'un sayısal hesaplama yeteneklerini nasıl elde ettiğidir. Python ilk olarak çok fazla sayısal hesaplama yeteneği olmadan geliştirildi ve bu da ilerlemesini engelledi. Ancak geliştiriciler bu kütüphaneyi ortaya çıkardılar ve Python bundan sonra daha iyi bir dil olarak yükselmeyi başardı.

NumPy, doğrusal cebir hesaplamaları, matrislerle çalışma ve benzeri gibi çok sayıda sayısal hesaplama seçeneği sunar. Açık kaynaklı bir kütüphane olan NumPy, kütüphanenin kullanımını basitleştiren daha yeni formüllerle sürekli olarak geliştirilmekte ve güncellenmektedir. NumPy, görüntüleri, büyük dizileri ve ses dalgası uygulamalarını ifade etme ve bunlarla çalışma gibi makine öğrenimi çabalarında kullanışlıdır.

3. Matplotlib:

Matplotlib sıklıkla sayısal ve istatistiksel olarak hesaplanmış verilerle birlikte kullanılır; çeşitli çizelge, histogram ve grafik türlerini çizmek için yararlı bir kütüphanedir. Veri görselleştirmede etkilidir ve Python kullanırken veri görselleştirme ve raporlama için en iyi seçimdir.

Matplotlib, NumPy ve SciPy ile birlikte kullanıldığında veri analizi ve görselleştirme için MATLAB istatistik dilinin kullanılması ihtiyacının yerini alma yeteneğine sahiptir.

Matplotlib ayrıca veri analizi ve görselleştirme araçları söz konusu olduğunda en yüksek sayıda seçeneğe sahiptir. Geliştiricilerin, çok sayıda 2D ve 3D grafiklerin yanı sıra diğer çizim diyagramlarını kullanarak veri analizlerini daha verimli bir şekilde sunmalarına yardımcı olabilir.

4.PyTorch:

PyTorch, şirketin daha yeni teknolojilere ve Makine Öğrenimi uygulamalarına atlamak istemesi üzerine Facebook'ta geliştirildi. Esas olarak görüntü işleme ve doğal dil işleme gibi karmaşık hesaplama görevlerinde kullanılır.

Bu kütüphane esas olarak makine öğrenimi alanının araştırılması ve geliştirilmesiyle ilgili büyük ölçekli projeleri kolaylaştırmak için geliştirildi. Bu nedenle hızlıdır ve sürekli değişen projelere uyum sağlama yeteneğine sahiptir.

PyTorch, büyük miktarda verinin işleneceği yerlerde kullanılır ve aynı zamanda bulutta da mevcut olduğundan, kullanımı için özel donanım kurma ihtiyacını ortadan kaldırır. Bunlar, projenizde bu makine öğrenimi kitaplığını kullanmanın ek avantajlarıdır.

5.Tensor Akışı:

TensorFlow, Python ekosistemindeki bir başka mükemmel sayısal hesaplama kütüphanesidir. Google Brain ekibi tarafından geliştirilen ve 2015 yılında topluluğa sunulan TensorFlow, olağanüstü iyi bir performans sergiliyor. Google ekibi ayrıca kütüphaneye düzenli güncellemeler ve yeni özellikler sağlıyor ve bu da onu her geçen gün daha da güçlü kılıyor.

TensorFlow, makine öğrenimi içeren neredeyse tüm Google ürünlerinde kullanılıyor. Sinir ağlarının çok sayıda tensör işlemi içermesi nedeniyle geliştiricilerin sinir ağlarıyla çalışması gerektiğinde ilk tercih edilen kütüphanedir ve bu kütüphane, bu tür işlemleri gerçekleştirmede oldukça verimlidir.

Bu kitaplık aynı zamanda geliştiricilerin hızlı ve verimli bir şekilde devreye alınabilecek modeller oluşturmak istemeleri durumunda da ilk tercihtir. TensorFlow, ekiplerin makine öğrenimi modellerini çeşitli platformlar ve cihazlarda geliştirmelerine ve test etmelerine olanak tanır. Birimler ayrıca modellerini bulutta konuşlandırabilir ve TensorFlow'u kullanarak anlamlı veriler ve içgörüler toplayabilir.

6.Scikit-Öğren:

GitHub'daki en popüler makine öğrenimi kitaplıklarından biri olan SciKit-Learn, geliştiricilerin bilimsel, mühendislik ve matematiksel hesaplamaları hızla gerçekleştirmesine olanak tanır.

Scikit-Learn neredeyse tüm makine öğrenimi programlarında ve ürünlerinde kullanılmaktadır. Mükemmel bir şekilde toplanmış en fazla makine öğrenimi algoritmasına sahiptir. Denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi algoritmalarını, regresyon algoritmalarını, görüntülerin ve metnin sınıflandırılmasına yönelik algoritmaların yanı sıra kümeleme algoritmalarını da içerir.

SciKit-Learn, geliştiricilerin mevcut bir ürünü veya önceki verileri kullanarak işleyişini geliştirmek istediklerinde bariz bir seçimdir.

7.Keras:

Sinir ağları ile çalışmak istiyorsanız Keras sizin için en iyi kütüphanedir. Keras başlangıçta sinir ağları için bir platform olarak geliştirildi, ancak zaman geçtikçe ve büyük başarı görüldükten sonra bağımsız bir Python kütüphanesine dönüştürüldü.

Keras öncelikle Uber, Netflix ve Square gibi büyük teknoloji şirketlerinde büyük miktarda metin ve resim verisini aynı anda en iyi doğrulukla işlemek için kullanılıyor. Keras, mükemmel kararlılığı ve performansıyla birden fazla arka uç için mükemmel destek sağladığından büyük ölçekli uygulamalarda kullanılır.

8.Turuncu3:

Orange3, 1996 yılında Ljubljana Üniversitesi'ndeki bilim adamları tarafından geliştirilen bir Python kütüphanesidir. Orange3, daha yönetilebilir öğrenme eğrisi nedeniyle toplulukta büyük ölçüde tercih edilmektedir. Orange3'ün geliştirilmesi, son derece doğru öneri sistemleri oluşturmaya odaklandı. Bugün Orange3 çeşitli alt gruplara genişledi. Veri madenciliği ve veri görselleştirmenin yanı sıra sayısal hesaplama için de kullanılabilir.

Orange3'ü farklı kılan, widget tabanlı yapısıdır. Bu yapının yardımıyla geliştiriciler kolaylıkla daha iyi performans gösteren modeller oluşturabilir ve bu modeller daha sonra doğru iş tahminleri sağlamak için kullanılabilir.

9.Bilim:

SciPy, doğru hesaplamalar için yöntemler ve işlevler sağlamaya odaklanan başka bir Python kütüphanesidir. SciPy kütüphanesi sektörde bilinen SciPy yığınının bir parçasıdır.

SciPy, bilimsel, matematiksel ve mühendislikle ilgili hesaplamalarda yoğun olarak kullanılmaktadır. Karmaşık hesaplamaları yönetmede mükemmeldir ve bu nedenle sektörde öncü olmuştur. SciPy, NumPy'den oluşur, dolayısıyla SciPy'den yapılan hesaplamaların oldukça verimli ve süper hızlı olacağından emin olabilirsiniz.

Dahası, SciPy istatistik, doğrusal cebir, korelasyon, entegrasyon ve diğer sayısal hesaplamalar gibi ileri düzey matematik konularını doğrudan ele alır. Tüm bunları son derece hızlı bir şekilde gerçekleştirerek SciPy kullanılarak geliştirilen makine öğrenimi modellerinin genel performansını artırır.

10. Theano:

Theano öncelikle hızlı bir şekilde çözülemeyen büyük ve karmaşık matematiksel denklemlerin üstesinden gelmek için geliştirildi. Montreal Öğrenme Algoritmaları Enstitüsü'ndeki araştırmacılar Theano'yu geliştirme fikrini ortaya attı.

Kuruluşundan bu yana her zaman en iyi makine öğrenimi kütüphanelerinden bazılarıyla rekabet etmek zorunda kaldı. Ancak Theano kullanımda hala oldukça verimli ve hem CPU'larda hem de GPU'larda olağanüstü iyi performans gösterebiliyor. Theano ayrıca modellerinde kodun yeniden kullanılabilirliğine de izin veriyor ve bu da bir ürünün genel geliştirme hızını artırıyor.

Bu tür kütüphanelerin kullanımı daha iyi ve daha istikrarlı ürünlerin geliştirilmesi açısından çok önemlidir. Veri analizinizden görselleştirmeler oluşturmak istiyorsanız sunduğu geniş seçeneklerden dolayı Matplotlib kütüphanesini tercih etmelisiniz. Ancak tensörlerin yanı sıra çok yüksek hızlarda işlenmesi gereken diğer sayısal hesaplamalar üzerinde çalışıyorsanız kesinlikle TensorFlow'a devam etmelisiniz.

Python genel amaçlı bir dildir ve dile ek faydalar sağlayan her türlü kütüphane ve modülle birlikte gelir. Makine öğrenimi temel alanınızsa bunlar Python ortamı için şimdiye kadar yayınlanmış en iyi makine öğrenimi kitaplıklarından bazılarıdır.

Yazar hakkında

Harikrishna Kundariya, pazarlamacı, geliştirici, IoT, ChatBot ve Blockchain konusunda bilgili, tasarımcı, kurucu ortak ve Direktördür. eSparkBiz Teknolojileri. 8+ deneyimi, yeni start-up'lara IoT ve ChatBot'a dayalı dijital çözümler sunmasına olanak tanıyor.

Kaynak: https://blog.ionixxtech.com/top-10-python-machine-learning-libraries-of-all-time/