İlk 9 Yapay Zeka Çerçevesi ve Aracı [Savunanlar + Zorluklar]

İlerlemenin ön planda olduğu bu zamanlarda, Yapay Zeka fırsatlardan en iyi şekilde yararlanıyor.

Küresel yapay zeka pazarına baktığımızda, pazar büyüklüğünün 2022'den 2030'a %38,1'lik Bileşik Yıllık Büyüme Oranıyla yükseldiği bilinebilir.

2021'de ankete göre, küresel AI pazarının değeri 87,04 milyar ABD dolarıydı ve BFSI, otomotiv, sağlık ve daha fazlası gibi farklı sektörlerde artan taleple karşılaşacaktı.

Yapay zeka veri merkezlerinde paralel bilgi işlemin artan kullanımı, daha fazla veri trafiği ve birden çok uygulama endüstrisini kapsayan bulut makine öğrenimi platformlarının genişleyen kabulü, son ve gelecek yıllarda yapay zeka talebindeki bu tür bir artışın temel itici güçleridir.

Ek olarak, küresel donanım maliyeti düşüşleri, genel endüstri gelişimini artırıyor. Pazar genişlemesini yönlendiren diğer temel unsurlardan biri, çeşitli büyük firmalar tarafından üstlenilen artan sayıdaki ortaklıklar ve işbirlikleridir. Ayrıca, insan bilincine sahip yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesine yönelik artan vurgunun, önümüzdeki yıllarda yapay zeka altyapı endüstrisi için karlı bir potansiyel oluşturması bekleniyor.

Makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) yüksek talep görmektedir. Sonuç olarak, topluluk büyüdü ve AI öğrenmeyi basitleştiren çeşitli AI çerçevelerinin icat edilmesiyle sonuçlandı. Bu gönderi, AI programlamaya başlamak ve iş verimliliğini artırmaya yardımcı olmak için en büyük çerçevelerden bazılarını ele alacaktır.

Look Out için en iyi yapay zeka çerçeveleri ve araçları

Şimdi tüm bu AI çerçevelerini ve araçlarını ayrıntılı olarak tartışarak onlar hakkında daha fazla bilgi edinelim ve bu çerçevelerin ve araçların neden en iyi olduğunu anlayalım.

Size önerilenler: Yapay Zekanın (AI) Siber Güvenlikteki Rolü Nedir?

1. Tensör Akışı

TensorFlow, basit programlamayı mümkün kılan güçlü büyüme sürücülerine sahip, ölçeklenebilir bir çoklu programlama arabirimidir. Büyük bir açık kaynak ekosistemine sahiptir ve kapsamlı ve ayrıntılı belgeler sağlar.

İstatistiksel programlar geliştirmek için mükemmel bir yöntem olarak kabul edildiğinden, dağıtılmış eğitime de izin verir. Burada makine modelleri, kullanıcının istediği şekilde herhangi bir soyutlama seviyesinde etkili bir formatta öğretilebilir.

Taraftarlar:

Tensör akışı, popüler Python programlama dilini kullanır ve çok fazla işlem gücüne sahiptir. Ve böylece, herhangi bir CPU veya GPU ile kullanılabilir. Ayrıca, hesaplamalı grafik soyutlaması, farklı makine modelleri geliştirmek için TensorFlow ile kullanılabilir.

Mücadeleler:

Çerçeve, biraz zaman alabilecek bir karar veya tahmin oluşturmak için gelen verileri çok sayıda düğüm aracılığıyla yönlendirir. Ayrıca AI önceden eğitilmiş modellerden yoksundur.

2.Microsoft CNTK

Microsoft CNTK, metin, mesaj ve ses yeniden biçimlendirmesine olanak tanıyan daha uyarlanabilir ve daha hızlı açık kaynaklı sinir ağı tabanlı bir çerçevedir. Verimli ölçeklendirme ortamı, veri bütünlüğünü korurken makine modellerinin genel değerlendirmesini daha hızlı sağlar.

Bu dinamik çerçeve, büyük veri kümeleriyle entegrasyonlara sahiptir, bu da onu Skype, Cortana ve diğerleri gibi önemli firmalar tarafından benimsenmesi için en iyi seçim ve ayrıca son derece etkileyici ve kullanıcı dostu bir tasarım haline getirir.

Üretkenlik, ölçeklenebilirlik, performans ve üst düzey entegrasyonlarla yüksek düzeyde optimize edilmiş bir çerçevedir. Microsoft CNTK, hem üst düzey hem de alt düzey kapsamlı API'ler gibi verimli bir şekilde temsil edilebilecek kendi ağına sahiptir.

Ayrıca, RNN, hiperparametre ayarı, denetimli öğrenme modelleri, pekiştirme, CNN vb. gibi yerleşik bileşenlere ve maksimum verimliliği destekleyen kaynaklara sahiptir.

Taraftarlar:

Microsoft CNTK, Python ve C++'ı desteklediğinden, öğrenme sürecini hızlandırmak için aynı anda birkaç sunucuyla çalışabilir. Yapay zekadaki en son gelişmelerle geliştirilen Microsoft CNTK mimarisi GAN, RNN ve CNN'yi destekler. Ayrıca, makine modellerini başarılı bir şekilde eğitmek için dağıtılmış eğitime olanak tanır.

Mücadeleler:

Bir görselleştirme panosu ve mobil ARM uyumluluğu eksik.

3. Kahve

Caffe, bir dizi eğitimli sinir ağı ile önceden yüklenmiş bir derin öğrenme ağıdır. Sıkı bir son tarihiniz varsa, bu sizin ana seçeneğiniz olmalıdır. Bu çerçeve, görüntü işleme yetenekleri nedeniyle popülerdir, ancak MATLAB'ı da kapsamlı bir şekilde destekler.

Caffe modelleri tamamen düz metin şemalarında oluşturulur. Yalnızca tartışma ve işbirlikçi kodlama için aktif bir açık kaynak topluluğuna sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda önceden yüklenmiş olduğu için inanılmaz hız ve verimlilik sağlar.

Taraftarlar:

C, C++ ve Python'u birbirine bağlar ve ayrıca CNN (evrişimli sinir ağları) modellemesine izin verir. Caffe, hızı veya zaman kazandıran özellikleri sayesinde niceliksel işler gerçekleştirirken mükemmelliği aşar.

Mücadeleler:

Caffe, karmaşık verileri işleyemez, ancak görüntü görsel işleme söz konusu olduğunda nispeten hızlıdır.

4. Theano

Bu çerçeve, derin öğrenme araştırmasını destekler ve CPU'lar yerine GPU'ları kullanarak yüksek işleme yetenekleri talep eden ağlar için güvenilirlik sağlamaya adanmıştır. Örneğin, çok boyutlu dizi hesaplaması, Theano'nun sahip olduğu önemli miktarda güç gerektirir. Theano, Python tabanlı popüler bir programlama dilidir ve hızlı işleme ve yanıt verme özelliğiyle tanınır.

Theano'nun dinamik kod üretimi, daha hızlı ifade değerlendirmesi sağlar. Ayrıca, sayılar küçük olduğunda bile mükemmel bir doğruluk oranı sağlar. Theano'nun diğer bir önemli özelliği, kullanıcıların kodlarını kendi kendine doğrulamasını ve hataları kolayca tespit edip çözmesini sağlayan birim testidir.

Taraftarlar:

Theano, ek kitaplıklarla birleştirilmesi gerekmesine rağmen, yoğun veri kullanan tüm uygulamalar için sağlam yardım sağlar. Ayrıca hem CPU hem de GPU için tam olarak optimize edilmiştir.

Mücadeleler:

Theano'nun en son yinelemesinde daha fazla yükseltme veya özellik eklemesi beklenmiyor.

5. Amazon makine öğrenimi

Amazon makine öğrenimi, kendi kendine öğrenim teknolojilerinin geliştirilmesinde üst düzey yardım sağlar. Bu platformun AWS, S3, Amazon Redshift gibi birçok hizmetinde halihazırda bir kullanıcı kitlesi bulunmaktadır. Bu, model üzerinde üç işlem gerçekleştiren, Amazon tarafından yönetilen bir hizmettir: veri analizi, model eğitimi ve model değerlendirmesi.

AWS'de, ister acemi, ister veri bilimcisi veya geliştirici olsun, her deneyim düzeyi için araçlar bulunabilir. Güvenlik çok önemli olduğundan, bu ürün tam veri şifreleme içerir. Bunun dışında, veri analizi ve anlaşılması için geniş araçlar ve tüm önemli veritabanlarına erişim sağlar.

Öneren:

Bu çerçeve ile çok fazla kod yazmanız gerekmez, bunun yerine API'leri kullanarak yapay zeka destekli çerçeve ile iletişim kurmanıza olanak tanır. Amazon Machine Learning, veri bilimcileri, geliştiriciler ve makine öğrenimi araştırmacıları tarafından büyük ölçüde dikkate alınır.

Mücadeleler:

Tüm sistem soyutlandığı için esneklikten yoksundur, bu nedenle belirli bir normalleştirme veya makine öğrenimi yaklaşımı seçemezsiniz. Veri görselleştirme söz konusu olduğunda, Amazon'un makine öğrenimi yetersiz kalıyor.

İlginizi çekebilir: Veri Bilimi ve Yapay Zeka - Farklar Nelerdir?

6. SCIKIT ÖĞREN

Scikit-learn, Python'da güvenilir, sağlam bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Birçok denetimli ve denetimsiz öğrenme hesaplamasının temelidir. Emsaller, doğrudan ve hesaplanmış yinelemeleri, kümelemeyi, karar ağaçlarını ve k imalarını içerir.

Giderek daha gelişmiş hesaplamaları uygulamaya başlayana kadar, makine öğrenimine yeni başlıyorsanız, Scikit-learn çalışmak için fazlasıyla yeterli bir araçtır. Popüler AI ve veri madenciliği uygulamaları için gruplama, tekrarlama ve düzen dahil olmak üzere çok çeşitli hesaplamalar sunar.

Verileri değiştirmek, özellikleri tanımlamak ve topluluk tekniklerini kullanmak gibi karmaşık faaliyetler bile birkaç satırda yapılabilir. Ayrıca, iki temel Python modülü olan NumPy ve SciPy'ye dayanmaktadır.

Taraftarlar:

Kitaplık, BSD lisansı altında sunulmaktadır; bu, yalnızca küçük yasal ve lisanslama kısıtlamaları dışında ücretsiz olduğu anlamına gelir. Scikit-learn paketinin kullanımı basit olmasının yanı sıra gerçek dünya uygulamaları için son derece uyarlanabilir ve kullanışlıdır. Tüketici davranışı tahmini, nörogörüntü oluşturma ve benzeri farklı durumlarda kullanımına tanık olabilirsiniz.

Scikit-Learn, dünya çapında geniş bir çevrimiçi topluluk desteği, yazarlar ve deneyimli ortak çalışanlar tarafından desteklenmektedir. Algoritmaları kendi platformlarına bağlamak isteyen müşteriler için scikit-learn web sitesinde kapsamlı API belgeleri bulunur.

Mücadeleler:

Derinlemesine veya detaylı çalışma için uygun bir seçenek değildir.

7. KERA

Aktivite yapmak için Python yöntemini tercih ediyorsanız, Keras sizin için en iyisidir. Keras, Theano veya TensorFlow üzerinde çalışan üst düzey bir sinir ağı kitaplığına sahiptir. Kullanıcı deneyimine güzel bir şekilde odaklanan ve hızlı prototipleme sağlayan çok arka planlı ve çok platformlu bir uygulamadır. Bunun dışında Evrişimli ve Tekrarlayan ağları da destekler.

Python tabanlı bir çerçeve olduğu için Keras'ın hatalarını ayıklaması ve keşfetmesi kolaydır. Keras, dışavurumcu, uyarlanabilir ve keşif araştırması için çok uygundur. Hızlı deneylere izin vermek için yaratılmıştır ve ayrıca Python'da yerleşik oldukça modüler bir sinir ağı kitaplığı içerir.

Taraftarlar:

Bu çerçeve, ortak kullanım senaryoları için gereken kullanıcı adımlarının sayısını azaltır. Basit ve tutarlı bir arayüz olan Keras, yeni araştırma fikirlerini iletmek için ısmarlama yapı taşları oluşturmanıza olanak tanır. Hızlı ve kolay prototipleme sağlarken aynı zamanda yeni katmanlar, ölçümler ve son teknoloji modeller oluşturur.

Mücadeleler:

Bu çerçeve, RBM'siz (Kısıtlı Boltzmann Makineleri) kullandığından, daha az esnek ve daha karmaşık bir çerçevedir. TensorFlow Multi-GPU'dan daha az çevrimiçi kullanılabilir proje vardır ve bunlar tamamen işlevsel değildir.

8. MXNET

Hesaplama zamanını bellekle değiş tokuş etmek için unutkan bir arka plan kullanır; bu, özellikle çok uzun dizilerdeki yinelenen ağlar için en iyisi olabilir. MXNet, iyi bilinen başka bir Derin Öğrenme çerçevesidir. Apache Software Foundation tarafından kurulan MXNet, JavaScript, Python ve C++ gibi çok çeşitli dilleri destekler.

Amazon Web Services, MXNet'in derin öğrenme modelleri geliştirmesine de yardımcı olur. Neredeyse tüm diğer büyük çerçevelerin aksine, topluluk tarafından geliştirilen bir çerçeve için iyi bir özellik olarak kabul edilen büyük bir kuruluş tarafından açıkça yönetilmez. MXNET, konuşlandırma uyumluluğunu iyileştiren ve daha geniş bir ek cihaz türü yelpazesinin kullanımına izin veren TVM'yi destekler.

Taraftarlar:

API hızlıyken MXNET'te hizmet veren model basittir. Bu çerçeve yalnızca GPU'yu desteklemekle kalmaz, aynı zamanda çoklu GPU moduna da sahiptir. Scala, R, Python, C++ ve JavaScript gibi farklı programlama dillerini destekleyen etkili, ölçeklenebilir ve hızlı bir çerçevedir.

Mücadeleler:

MXNet, TensorFlow'a kıyasla nispeten daha küçük bir açık kaynak topluluğuna sahiptir. Önemli bir topluluk desteği eksikliği, iyileştirmeler, hata düzeltmeleri ve diğer geliştirmeler söz konusu olduğunda daha uzun bir uygulama süresi anlamına gelir. MxNet, BT endüstrisindeki çeşitli firmalar tarafından yaygın olarak kullanılmasına rağmen, Tensorflow kadar iyi tanınmamaktadır.

9. PYTORK

PyTorch, Facebook tarafından oluşturulan bir yapay zeka sistemidir ve kaynak kodu, en iyi profesyonellerin kullandığı GitHub'da mevcuttur. İlgi gördü ve pek çok olumlu geri bildirim aldı.

Taraftarlar:

PyTorch'un anlaşılması, kodlanması daha da basit ve bulut platformlarıyla en üst düzeyde uyumlu. Pytorch Kitaplıklarını daha uyarlanabilir, daha hızlı ve optimizasyon dostu olacak şekilde genişletmek için kapsamlı bir sağlam API setine sahiptir. Çalışma zamanında hesaplamalı grafikleri desteklerken aynı zamanda hem GPU'yu hem de CPU'yu destekler. Ayrıca, Python'un IDE ve hata ayıklama araçları, hata ayıklamayı kolaylaştırır.

Mücadeleler:

2016 çıkış yılı ile PyTorch diğerlerinden daha yeni duruyor, daha az kullanıcıya sahip ve genel olarak tanınmıyor. Tensör panosu gibi izleme ve görselleştirme araçları eksikliği var. Ayrıca, diğer çerçevelerle karşılaştırıldığında, bu çerçeveyle ilişkili geliştirici topluluğu hala mütevazı.

Şunlar da ilginizi çekebilir: SEO Stratejinize Yapay Zeka (AI) Nasıl Uygulanır?

Sizin için bir sonraki adım!

Listelenen bu 9 yapay zeka çerçevesi ve aracı, sizin gibi iş adamlarının, mühendislerin ve bilim adamlarının gerçek dünya sorunlarıyla yüzleşmesine, dolayısıyla temel teknolojiyi geliştirmesine ve güçlendirmesine yardımcı olabilir. Gördüğümüz gibi, tüm bu araçların kendine özgü özellikleri, avantajları ve zorlukları da var. İş modelinizin veya proje hedefinizin gerektirdiği özellik uygunluğuna göre bu yapay zeka çerçevelerini ve araçlarını kullanabilirsiniz.

Listelenen bu Yapay Zeka Çerçevelerinin ve Araçlarının özelliklerini, artılarını ve eksilerini anladıktan sonraki sonraki adım şudur: Diğerlerine göre rekabet avantajı ile ideal performansa ulaşmak için birini hemen uygulamanız gerekir.

 Bu makale Heena Soni tarafından yazılmıştır. Heena, çeşitli alanlar için endüstri süreçlerini dijitalleştirme üzerinde çalışan bir Teknoloji Şirketi olan TRooTech.com'da hevesli bir araştırmacı ve yazardır. İçerik yönetimi ekibinin bir parçası olarak, ileri teknoloji konusunda heveslidir ve teknolojideki en son bilgi birikiminden haberdar olmayı sever. Onu LinkedIn'de takip edebilirsiniz.