Makine Öğrenimi Basitleştirme ve Standardizasyon İçin En İyi Araçlar

Dünya, teknolojinin küresel ölçekte sektörlere olan ilgisinden yararlanırken, yapay zeka ve makine öğrenimi iki yenilikçi liderdir. Hangi aracın kullanılacağını seçmek zor olabilir çünkü pek çok araç rekabetçi kalabilmek için piyasada popülerlik kazanmıştır.

Bir makine öğrenimi aracı seçtiğinizde geleceğinizi de seçersiniz. Yapay zeka alanındaki her şey çok hızlı geliştiğinden, "yaşlı köpek, eski numaralar" ile "daha dün başardım" arasındaki dengeyi korumak kritik önem taşıyor.

Makine öğrenimi araçlarının sayısı artıyor; Bununla birlikte gerekli olan bunları değerlendirmek ve en iyisinin nasıl seçileceğini kavramaktır.

Bu makalede iyi bilinen bazı makine öğrenimi araçlarına bakacağız. Bu incelemede makine öğrenimi kitaplıkları, çerçeveleri ve platformları incelenecektir.

Hermione

Hermione adı verilen en yeni açık kaynak kitaplık, veri bilimcilerinin daha iyi düzenlenmiş komut dosyaları oluşturmasını kolaylaştıracak ve hızlandıracak. Buna ek olarak Hermione, veri görünümü, metin vektörleme, sütun normalleştirme ve denormalizasyon ve günlük aktivitelere yardımcı olacak diğer konularda dersler sunmaktadır. Hermione ile bir prosedür izlemelisiniz; geri kalanı tıpkı sihir gibi onun tarafından halledilecek.

hidra

Hydra adı verilen açık kaynaklı bir Python çerçevesi, araştırma ve diğer amaçlar için karmaşık uygulamalar oluşturmayı kolaylaştırır. Hydra, çok başlı bir Hydra gibi, çok sayıda ilgili görevi yönetme kapasitesini ifade eder. Birincil işlev, hiyerarşik bir konfigürasyonu dinamik olarak oluşturma ve bunu konfigürasyon dosyaları ve komut satırı aracılığıyla geçersiz kılma yeteneğidir.

Dinamik komut satırı sekmesinin tamamlanması başka bir şeydir. Çeşitli kaynaklardan hiyerarşik olarak yapılandırılabilir ve yapılandırma komut satırından verilebilir veya değiştirilebilir. Ayrıca programınızı uzaktan veya yerel olarak çalıştırabilir ve tek komutla çeşitli argümanlarla çok sayıda görevi gerçekleştirebilir.

Koalalarda

Koalas projesi, büyük miktarda veriyle çalışırken veri bilimcilerinin üretkenliğini artırmak için pandanın DataFrame API'sini Apache Spark'ın üzerine entegre ediyor.

Pandas, fiili standart (tek düğümlü) Python DataFrame uygulamasıdır, Spark ise büyük ölçekli veri işleme için fiili standarttır. Pandalarla zaten aranız iyiyse Spark'ı hemen kullanmaya başlamak ve herhangi bir öğrenme eğrisinden kaçınmak için bu paketi kullanabilirsiniz. Tek bir kod tabanı Spark ve Pandas (test, daha küçük veri kümeleri) (dağıtılmış veri kümeleri) ile uyumludur.

Ludwig

Ludwig, makine öğrenimi ardışık düzenlerini tanımlamak için basit ve esnek, veriye dayalı bir yapılandırma yaklaşımı sunan, bildirime dayalı bir makine öğrenimi çerçevesidir. Linux Vakfı Yapay Zeka ve Veri, çeşitli yapay zeka etkinlikleri için kullanılabilen Ludwig'e ev sahipliği yapıyor.

Giriş ve çıkış özellikleri ve uygun veri türleri konfigürasyonda belirtilmiştir. Kullanıcılar, özelliklerin ön işlenmesi, kodlanması ve kodunun çözülmesi, önceden eğitilmiş modellerden veri yüklemek, dahili model mimarisini oluşturmak, eğitim parametrelerini ayarlamak veya hiperparametre optimizasyonu gerçekleştirmek için ek parametreler belirleyebilir.

Ludwig, yapılandırmanın açık parametrelerini kullanarak otomatik olarak uçtan uca bir makine öğrenimi hattı oluşturacak ve olmayan ayarlar için akıllı varsayılanlara geri dönecek.

MLNotify 

Açık kaynaklı MLNotify programı, yalnızca tek bir içe aktarma satırıyla, model eğitimi bittiğinde size çevrimiçi, mobil ve e-posta bildirimleri gönderebilir. Tanınmış ML kütüphanelerinin fit() fonksiyonuna eklenen ve prosedür tamamlandığında kullanıcıyı uyaran bir Python kütüphanesidir.

Her veri bilimci, yüzlerce modeli eğittikten sonra eğitiminizin bitmesini beklemenin sıkıcı olduğunu bilir. Ara sıra kontrol etmek için Alt+Tab tuşlarına basmanız gerekir çünkü bu biraz zaman alır. MLNotify, eğitim başladıktan sonra özel izleme URL'nizi yazdıracaktır. Kodu girmek için üç seçeneğiniz vardır: QR'yi tarayın, URL'yi kopyalayın veya https://mlnotify.aporia.com adresine göz atın. Eğitiminizin gelişimi bundan sonra görünür olacaktır. Eğitim bittiğinde anında bir bildirim alacaksınız. Antrenmanınız biter bitmez uyarı almak için çevrimiçi, akıllı telefon veya e-posta bildirimlerini etkinleştirebilirsiniz.

PyCaret

Makine öğrenimine yönelik iş akışları, açık kaynaklı, Python tabanlı PyCaret modülü aracılığıyla otomatikleştirilir. Kısa, anlaşılması kolay, Python, düşük kodlu bir makine öğrenimi kütüphanesidir. PyCaret'i kullanarak analize daha fazla, geliştirmeye daha az zaman ayırabilirsiniz. Çok sayıda veri hazırlama seçeneği mevcuttur. Ölçeklendirmeye yönelik mühendislik özellikleri. Tasarım gereği PyCaret modülerdir. Her modülün belirli makine öğrenimi işlemleri vardır.

PyCaret'te işlevler, belirli iş akışı etkinliklerini yürüten işlemlerin toplamıdır. Bunlar tüm modüllerde aynıdır. Size PyCaret'i öğretecek tonlarca etkileyici materyal var. Talimatlarımızı kullanarak başlayabilirsiniz.

tren jeneratörü

Traingenerator PyTorch ve sklearn için benzersiz şablon kodu oluşturmak amacıyla Streamlit ile oluşturulmuş basit bir web kullanıcı arayüzünü kullanın. Yaklaşan makine öğrenimi projenizi hayata geçirmek için ideal araç! Traingenerator'da (Tensorboard veya Comet.ml kullanılarak) çok sayıda ön işleme, model oluşturma, eğitim ve görselleştirme seçeneği mevcuttur. Google Colab, Jupyter Notebook veya .py'ye aktarılabilir.

Turi Oluştur

Uygulamanıza öneri, nesne tanımlama, resim sınıflandırması, görüntü benzerliği veya etkinlik kategorizasyonu eklemek için makine öğrenimi konusunda uzman olabilirsiniz. Özel makine öğrenimi modeli geliştirme, Turi Create ile daha erişilebilir hale getirildi. Verilerinizi analiz etmek için yerleşik akış grafikleri içerir ve algoritmalar yerine görevlere odaklanır. Tek bir sistemde çok büyük veri kümelerini destekler ve metin, fotoğraf, ses, video ve sensör verileriyle çalışır. Bununla modeller iOS, macOS, watchOS ve tvOS uygulamalarında kullanılmak üzere Core ML'ye aktarılabilir.

Google Cloud'da AI Platformu ve Veri Kümeleri

Herhangi bir makine öğrenimi modelinin, uygun veri kümesi olmadan eğitilemeyeceği temel sorunu vardır. Bunları yapmak çok zaman ve para gerektirir. Google Cloud Herkese Açık Veri Kümeleri olarak bilinen veri kümeleri Google tarafından seçilir ve sık sık güncellenir. Formatlar fotoğraflardan sese, videoya ve metne kadar değişir ve hepsi oldukça çeşitlidir. Bilgiler çeşitli araştırmacılar tarafından çeşitli amaçlarla kullanılmak üzere tasarlanmıştır.

Google ayrıca ilgi çekici bulabileceğiniz ek pratik hizmetler de sunmaktadır:

• Vision AI (bilgisayarlı görme modelleri), Doğal dil işleme hizmetleri
• Makine öğrenimi modellerini eğitmek ve yönetmek için bir platform
• 30'dan fazla dilde konuşma sentezi yazılımı vb.

Amazon Web Servisleri

Geliştiriciler, AWS platformunda yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerine erişebilir. Bilgisayar görüşü, dil tanıma ve ses üretimi ile çalışmak, öneri sistemleri geliştirmek ve tahmin modelleri oluşturmak için önceden eğitilmiş yapay zeka hizmetlerinden biri seçilebilir.

Amazon SageMaker'ı kullanarak ölçeklenebilir makine öğrenimi modellerini kolayca oluşturabilir, eğitebilir ve dağıtabilirsiniz ya da tüm sevilen açık kaynaklı makine öğrenimi platformlarını destekleyen benzersiz modeller oluşturabilirsiniz.

Microsoft Azure

Azure Machine Learning Studio'daki sürükle ve bırak özelliği, makine öğrenimi uzmanlığı olmayan geliştiricilerin platformu kullanmasını sağlar. Verinin kalitesi ne olursa olsun, bu platformu kullanarak hızlı bir şekilde BI uygulamaları oluşturabilir ve çözümleri doğrudan “bulut üzerinde” oluşturabilirsiniz.

Microsoft ayrıca büyük veri ve analizlerin eksiksiz yönetimine ve verileri bilgilendirici bilgilere ve sonraki eylemlere dönüştürmeye olanak tanıyan bir platform olan Cortana Intelligence'ı da sağlıyor.

Genel olarak ekipler ve büyük şirketler, Azure kullanarak buluttaki makine öğrenimi çözümleri üzerinde işbirliği yapabilir. Uluslararası şirketler, çeşitli kullanımlara yönelik çeşitli araçlar içerdiğinden dolayı buna bayılıyor.

RapidMiner

Veri bilimi ve makine öğrenimine yönelik bir platforma RapidMiner adı verilir. Kullanımı kolay bir grafik kullanıcı arayüzü sunar ve.csv,.txt,.xls ve.pdf dahil olmak üzere çeşitli formatlardaki verilerin işlenmesini destekler. Dünya çapında çok sayıda işletme, basitliği ve gizliliğe saygısı nedeniyle Rapid Miner'ı kullanıyor.

Hızlı bir şekilde otomatikleştirilmiş modeller geliştirmeniz gerektiğinde bu araç kullanışlıdır. Korelasyonlar, eksik değerler ve kararlılıkla ilgili tipik kalite sorunlarını belirlemek ve verileri otomatik olarak analiz etmek için bunu kullanabilirsiniz. Ancak daha zorlu araştırma konularını ele almaya çalışırken alternatif yöntemlerin kullanılması tercih edilir.

IBM Watson

Araştırma ekipleri ve işletmeler için çeşitli yeteneklere sahip, tamamen çalışan bir platform arıyorsanız IBM'in Watson platformuna göz atın.

Açık kaynaklı bir API kümesine Watson adı verilir. Kullanıcıları bilişsel arama motorları ve sanal aracılar geliştirebilir ve başlangıç ​​araçlarına ve örnek programlara erişebilirler. Watson ayrıca, makine öğreniminde acemi olanların botlarını daha hızlı eğitmek için kullanabileceği sohbet robotları oluşturmaya yönelik bir çerçeve de sunuyor. Herhangi bir geliştirici, bulutta kendi yazılımlarını geliştirmek için cihazlarını kullanabilir ve uygun maliyetleri nedeniyle, küçük ve orta ölçekli kuruluşlar için mükemmel bir seçenektir.

Dev piton

Python ve R, Anaconda olarak bilinen açık kaynaklı makine öğrenimi platformu aracılığıyla desteklenir. Diğer platformlar için desteklenen herhangi bir işletim sistemi bunu kullanabilir. Programcıların kitaplıkları ve ortamları ve 1,500'den fazla Python ve R veri bilimi aracını (Dask, NumPy ve pandalar dahil) kontrol etmesine olanak tanır. Anaconda mükemmel modelleme ve rapor görselleştirme yetenekleri sağlar. Bu aracın popülaritesi, tek bir araçla birden fazla araç yükleme yeteneğinden kaynaklanmaktadır.

TensorFlow

Google'ın TensorFlow'u ücretsiz derin öğrenme yazılım kitaplıklarından oluşan bir koleksiyondur. Makine öğrenimi uzmanları TensorFlow teknolojilerini kullanarak tam ve zengin özelliklere sahip modeller oluşturabilir.

Bu yazılım, gelişmiş sinir ağlarının oluşturulmasını ve kullanımını kolaylaştırır. TensorFlow, potansiyellerinin araştırma amacıyla keşfedilebilmesi için Python ve C/C++ API'leri sağlar. Ek olarak, dünya çapındaki işletmeler, kendi verilerini uygun fiyatlı bir bulut ortamında işlemek ve işlemek için sağlam araçlara erişebilir.

Scikit-öğrenme

Scikit-learn, sınıflandırma, regresyon, boyutluluk azaltma ve tahmine dayalı veri analitiği algoritmaları oluşturmayı kolaylaştırır. Sklearn, Python ML geliştirme çerçeveleri NumPy, SciPy, pandas ve matplotlib'i temel alır. Bu açık kaynak kütüphanenin hem araştırma hem de ticari kullanıma izin verilmektedir.

Jupyter Not Defteri

Etkileşimli bilgi işlem için bir komut kabuğu Jupyter Notebook'tur. Bu araç Python'un yanı sıra diğer programlama dillerinin yanı sıra Julia, R, Haskell ve Ruby ile de çalışır. Makine öğrenimi, istatistiksel modelleme ve veri analitiğinde sıklıkla kullanılır.

Temelde Jupyter Notebook, veri bilimi girişimlerinin etkileşimli görselleştirmelerini destekler. Kodu, görselleştirmeleri ve yorumları saklamanın ve paylaşmanın yanı sıra, çarpıcı analiz raporlarının oluşturulmasına da olanak tanır.

CoLab

Colab, Python'la ilgileniyorsanız değerli bir araçtır. Genellikle Colab olarak bilinen Collaboratory, Python kodunu bir web tarayıcısında yazıp çalıştırmanıza olanak tanır. Hiçbir yapılandırma gereksinimi yoktur, GPU gücüne erişmenizi sağlar ve sonuçları paylaşmayı kolaylaştırır.

PyTorch

Torch'u temel alan PyTorch, Python kullanan açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. NumPy gibi GPU hızlandırmalı tensör hesaplaması gerçekleştirir. Ek olarak PyTorch, sinir ağı uygulamaları geliştirmek için oldukça büyük bir API kitaplığı sağlar.

Diğer makine öğrenimi hizmetleriyle karşılaştırıldığında PyTorch benzersizdir. TensorFlow veya Caffe2'nin aksine statik grafikler kullanmaz. Karşılaştırıldığında, PyTorch grafikleri dinamiktir ve sürekli olarak hesaplanır. Dinamik grafiklerle çalışmak PyTorch'u bazı insanlar için kolaylaştırır ve yeni başlayanların bile projelerine derin öğrenmeyi dahil etmelerine olanak tanır.

keras

Başarılı Kaggle ekipleri arasında en popüler derin öğrenme çerçevesi Keras'tır. Makine öğrenimi uzmanı olarak kariyere başlayan bireyler için en iyi araçlardan biri budur. Keras adı verilen sinir ağı API'si Python için derin bir öğrenme kütüphanesi sağlar. Keras kütüphanesinin anlaşılması diğer kütüphanelere göre çok daha basittir. Ek olarak Keras daha üst düzeydedir ve daha geniş resmin anlaşılmasını daha kolay hale getirir. Ayrıca TensorFlow, CNTK veya Theano gibi iyi bilinen Python çerçeveleriyle de kullanılabilir.

bıçak

Knime'ın rapor oluşturması ve veri analitiğiyle çalışması gerekiyor. Modüler veri hattı tasarımı sayesinde bu açık kaynaklı makine öğrenimi aracı, çeşitli makine öğrenimi ve veri madenciliği bileşenlerini içerir. Bu yazılım iyi bir destek ve sık sürümler sağlar.

Bu aracın C, C++, R, Python, Java ve JavaScript dahil olmak üzere diğer programlama dillerindeki kodları birleştirme yeteneği önemli özelliklerinden biridir. Farklı geçmişlere sahip bir grup programcı tarafından hızla benimsenebilir.

kaynaklar:

• https://github.com/kelvins/awesome-mlops#data-validation
• https://www.spec-india.com/blog/machine-learning-tools
• https://serokell.io/blog/popular-machine-learning-tools
• https://neptune.ai/blog/best-mlops-tools
• https://www.aporia.com/blog/meet-mlnotify/

<!–

->