scikit-learn
Makine Öğrenmesi temel olarak bir işin yapılması için bilgisayarın doğrudan programlanması yerine, farklı algoritmalar yardımıyla geçmiş verilerden öğrenmesini ve bu bilgiyi yeni verilere uygulayabilmesini sağlıyor.
scikit-learn, bu alanda uğraşanların ihtiyaç duyduğu sınıflandırma, kümeleme, tahminleme ve modelleme gibi bütün alanları karşılayan, veri analizcileri ve yapay zekâ araştırmacıları tarafından en çok kullanılan açık kaynak kodlu kütüphane olarak öne çıkıyor.
scikit-learn, esas olarak bir Python yazılım dili kütüphanesi ve bu yazılım dilinin veri analistleri ve yapay zekâ araştırmacıları tarafından en çok tercih edilen dil olmasını sağlayan kütüphaneler arasında yer alıyor.
Theano
Theano, 2006’dan sonra hız kazanan derin öğrenme çalışmalarının ihtiyaç duyduğu yazılım çözümü olarak ortaya çıktı. Halen ağırlıklı olarak akademik araştırmalarda kullanılan Theano Derin Öğrenme kütüphanesi, sonrasında ortaya çıkan birçok yapay zekâ kütüphanesi tarafından da referans olarak kabul edildi.
Çok geniş bir öğretici doküman havuzuna sahip olan Theano, Python programlama diliyle geliştirilmiş.
Torch
Facebook Yapay Zekâ Araştırma (FAIR) tarafından 2015 yılının başında açık kaynak kodlu hale getirilen derin öğrenme kütüphanesi Torch, büyük şirketlerin kendi derin öğrenme kütüphanelerini dışarıyla paylaşma konusundaki girişimlerin de habercisi olmuştu.
Sinyal işleme, makine öğrenmesi ve görüntü işleme konusunda hazır algoritmalar sunmasının yanı sıra derin öğrenme ve katmanlı sinir ağlarının modellenmesi konusunda araştırmacılara önemli bir sistem sunan Torch, GPU (Grafik İşlemci Ünitesi) desteğini birinci sıraya çıkartıyor.
Lua yazılım dilinde geliştirilen Torch, LuaJIT olarak adlandırılan başka bir betik dili ile modellenebiliyor.
Açık Kaynak Kütüphaneler
Tensorflow
Doğal dil işleme, yazı ya da görsel içerikleri anlamlandırma, öneri sistemleri gibi yapay zekâ başlıkları Google tarafından çok uzun bir süredir kullanılıyor. Bu sistemlerin çalışmasını sağlayan derin öğrenme altyapısı, geçtiğimiz 2015 Kasım’ında açık kaynak kodlu olarak dünyadaki tüm araştırmacı ve geliştiricilerin erişimine açıldı.
Aradan geçen kısa sürede Tensorflow derin öğrenme konusunda kendisinden en çok söz ettiren ve yaygınlaşan derin öğrenme kütüphanesi oldu.
C++ dili ile geliştirilen TensorFlow’un bu dil dışında Python, Java gibi birçok programlama diline arayüz sağlaması, dağıtık olarak aynı anda birden fazla bilgisayarda çalışabilme olanakları ve son geliştirmelerle beraber Apple iOS telefon ve tabletlerde çalışabilmesinin sağlanması önemli artıları arasında görülüyor.
Bu yazı bize Serkan Arıkuşu tarafından sağlanmıştır. Teşekkür ederiz.
GelecekHane yapay zeka raporunun tamamını okumak için tıklayınız…
TRAI Meet-Up serimizin 105. etkinliğini, “Algoritmadan Sepete: Perakende ve Pazarlamada Yapay Zeka” başlığıyla gerçekleştirdik. TRAI Ekosistem Direktörü Betül…
Yapay Zeka projelerinde ilk bakılan şey çoğu zaman performanstır. Doğruluk oranı kaç, F1 skoru ne…
TRAI Yapay Zeka Üretim ve Enerji Çalışma Grubu çevrim içi toplantısı, 6 Mayıs’ta 148 katılımcıyla…
CB Insights, dünyanın en umut vadeden erken aşama yapay zeka şirketlerini belirlediği AI 100 2026…
Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi olarak, 2017’den bu yana yürüttüğümüz haritalama çalışmasıyla Türkiye’de yapay zeka alanında…
TRAI Ekosistem Direktörümüz Betül Kübra Ekinci, Türkiye girişimcilik ekosisteminde erken exit tartışmasını değerlendirirken, bu tabloyu…