Derin Öğrenme için En İyi 10 Python Kitaplığı

Python, en iyi programlama dili olmak için istikrarlı bir şekilde yükseliyor. Bunun, diğer ana akım dillerle karşılaştırıldığında son derece yüksek verimliliği de dahil olmak üzere birçok nedeni vardır. Aynı zamanda İngilizce benzeri komutlar ve sözdizimi içerir, bu da onu yeni başlayan kodlayıcılar için en iyi seçim haline getirir. 

Belki de Python'un en büyük satış noktası, dilin veri biliminden veri işlemeye kadar her şey için kullanılmasını sağlayan çok sayıda açık kaynaklı kitaplığıdır. 

Python ve Derin Öğrenme

Derin öğrenme, insan beyninin yapısından ilham alan algoritmalar olan yapay sinir ağlarını içeren makine öğreniminin bir alt alanıdır. Derin öğrenmenin birçok uygulaması vardır ve sürücüsüz arabalar, haber toplama araçları, doğal dil işleme (NLP), sanal asistanlar, görsel tanıma ve çok daha fazlası gibi günümüzün yapay zeka teknolojilerinin çoğunda kullanılmaktadır. 

Son yıllarda Python, derin öğrenme için inanılmaz bir araç olduğunu kanıtladı. Kod özlü ve okunabilir olduğundan, derin öğrenme uygulamaları için mükemmel bir eşleşme sağlar. Basit sözdizimi, uygulamaların diğer programlama dillerine kıyasla daha hızlı geliştirilmesini de sağlar. Python'u derin öğrenme için kullanmanın bir diğer önemli nedeni, dilin farklı programlama dillerinde kodlanmış diğer sistemlerle entegre olabilmesidir. Bu, diğer dillerde yazılmış AI projeleriyle harmanlamayı kolaylaştırır. 

Derin öğrenme için en iyi 10 Python kitaplığına bir göz atalım: 

1. TensorFlow

TensorFlow, derin öğrenme uygulamaları için en iyi Python kitaplıklarından biri olarak kabul edilir. Google Brain Team tarafından geliştirilen bu araç, çok çeşitli esnek araçlar, kitaplıklar ve topluluk kaynakları sağlar. Hem yeni başlayanlar hem de profesyoneller, sinir ağlarının yanı sıra derin öğrenme modelleri oluşturmak için TensorFlow'u kullanabilir.

TensorFlow, CPU ve GPU gibi çeşitli hesaplama platformlarında çalışmasını sağlayan esnek bir mimariye ve çerçeveye sahiptir. Bununla birlikte, bir tensör işleme biriminde (TPU) çalıştırıldığında en iyi performansı gösterir. Python kitaplığı genellikle derin öğrenme modellerinde pekiştirmeli öğrenmeyi uygulamak için kullanılır ve makine öğrenimi modellerini doğrudan görselleştirebilirsiniz. 

TensorFlow'un ana özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Esnek mimari ve çerçeve.
• Çeşitli hesaplama platformlarında çalışır. 
• Soyutlama yetenekleri
• Derin sinir ağlarını yönetir. 

2. ateş feneri

Derin öğrenme için en popüler Python kitaplıklarından bir diğeri, Facebook'un yapay zeka araştırma ekibi tarafından 2016 yılında oluşturulan açık kaynaklı bir kitaplık olan Pytorch'tur. Kitaplığın adı, Lua dilinde yazılmış bir derin öğrenme çerçevesi olan Torch'tan türetilmiştir. Programlama dili. 

PyTorch birçok görevi gerçekleştirmenize olanak tanır ve özellikle NLP ve bilgisayarlı görme gibi derin öğrenme uygulamaları için kullanışlıdır. 

PyTorch'un en iyi yönlerinden bazıları, ağır grafiklerle çalışırken bile elde edebildiği yüksek yürütme hızıdır. Aynı zamanda, basitleştirilmiş işlemciler veya CPU'lar ve GPU'lar üzerinde çalışabilen esnek bir kitaplıktır. PyTorch, doğal bir dil araç setinin yanı sıra kitaplığı genişletmenize olanak tanıyan güçlü API'lere sahiptir. 

İşte PyTorch'un ana özelliklerinden bazıları:

• İstatistiksel dağılım ve işlemler
• Veri kümeleri üzerinde denetim
• Derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi
• Son derece esnek

3. Dizi

Diğer iyi bilinen Python kitaplıklarından biri olan NumPy, büyük çok boyutlu dizi ve matris işleme için sorunsuz bir şekilde kullanılabilir. Derin öğrenmede etkili temel bilimsel hesaplamalar için onu özellikle yararlı kılan çok sayıda üst düzey matematiksel işleve dayanır. 

NumPy dizileri, diğer Python listelerine göre çok daha az depolama alanı gerektirir ve kullanımları daha hızlı ve daha uygundur. Veriler matriste manipüle edilebilir, yer değiştirebilir ve kitaplık ile yeniden şekillendirilebilir. NumPy, çok fazla karmaşık çalışma gerektirmeden derin öğrenme modellerinin performansını artırmak için harika bir seçenektir. 

NumPy'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Şekil manipülasyonu
• Yüksek performanslı N boyutlu dizi nesnesi
• Veri temizleme/manipülasyon
• İstatistiksel işlemler ve lineer cebir

4. Scikit-Öğren

Scikit-Learn, başlangıçta SciPy kitaplığının üçüncü taraf bir uzantısıydı, ancak artık Github'da bağımsız bir Python kitaplığıdır. Scikit-Learn, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme yöntemleri kapsamında DBSCAN, gradyan artırma, destek vektör makineleri ve rastgele ormanları içerir.  

Scikit-Learn'ün en büyük yönlerinden biri, diğer SciPy yığınlarıyla kolayca birlikte çalışabilir olmasıdır. Aynı zamanda kullanıcı dostu ve tutarlıdır, bu da verileri paylaşmayı ve kullanmayı kolaylaştırır. 

Scikit-learn'ün temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Veri sınıflandırma ve modelleme
• Uçtan uca makine öğrenimi algoritmaları
• Verilerin ön işlenmesi
• Model seçimi

5. scipy

Bu da bizi Numpy tabanlı ücretsiz ve açık kaynaklı bir kitaplık olan Scipy'ye getiriyor. SciPy, büyük veri kümeleri üzerinde bilimsel ve teknik bilgi işlem gerçekleştirme yeteneği sayesinde piyasadaki en iyi Python kitaplıklarından biridir. Dizi optimizasyonu ve doğrusal cebir için gömülü modüller eşlik eder. 

Programlama dili, NumPy'nin tüm işlevlerini içerir, ancak bunları kullanıcı dostu, bilimsel araçlara dönüştürür. Genellikle görüntü manipülasyonu için kullanılır ve üst düzey, bilimsel olmayan matematiksel işlevler için temel işleme özellikleri sağlar. 

SciPy'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Kullanıcı dostu
• Veri görselleştirme ve manipülasyon
• Bilimsel ve teknik analiz
• Büyük veri kümelerini hesaplar

6. Pandalar

Temel olarak veri bilimi ve derin öğrenme konularında kullanılan açık kaynaklı Python kitaplıklarından biri Pandas'tır. Kütüphane, verileri analiz etmek için kullanılan veri işleme ve analiz araçları sağlar. Kitaplık, sayısal tabloları ve zaman serisi analizini işlemek için güçlü veri yapılarına güvenir. 

Pandas kitaplığı, verileri verimli bir şekilde temsil ederken aynı zamanda farklı şekillerde manipüle eden Series ve DataFrames sağlayarak verileri yönetmenin ve keşfetmenin hızlı ve verimli bir yolunu sunar. 

Pandaların ana özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Verilerin indekslenmesi
• Veri hizalama
• Veri kümelerinin birleştirilmesi/birleştirilmesi
• Veri işleme ve analizi

7. Microsoft CNTK

Derin öğrenme uygulamaları için başka bir Python kitaplığı, daha önce Hesaplamalı Ağ Araç Kiti olarak bilinen Microsoft CNTK'dir (Bilişsel Araç Takımı). Açık kaynaklı derin öğrenme kitaplığı, dağıtılmış derin öğrenme ve makine öğrenimi görevlerini uygulamak için kullanılır. 

CNTK, evrişimli sinir ağları (CNN'ler), ileri beslemeli derin sinir ağları (DNN'ler) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) gibi tahmine dayalı modelleri CNTK çerçevesiyle birleştirmenize olanak tanır. Bu, uçtan uca derin öğrenme görevlerinin etkili bir şekilde uygulanmasını sağlar. 

İşte CNTK'nın bazı temel özellikleri: 

• Açık kaynak
• Dağıtılmış derin öğrenme görevlerini uygulayın
• Tahmine dayalı modelleri CNTK çerçevesiyle birleştirin
• Uçtan uca derin öğrenme görevleri

8. keras

Kears, derin öğrenme görevleri için kullanılan ve hızlı derin sinir ağı testine izin veren bir başka önemli açık kaynaklı Python kitaplığıdır. Keras size modeller oluşturmak, grafikleri görselleştirmek ve veri kümelerini analiz etmek için gereken araçları sağlar. Bunun da ötesinde, doğrudan içe aktarılabilen ve yüklenebilen önceden etiketlenmiş veri kümelerini de içerir. 

Keras kütüphanesi modüler, genişletilebilir ve esnek olması nedeniyle sıklıkla tercih edilmektedir. Bu, onu yeni başlayanlar için kullanıcı dostu bir seçenek haline getirir. Ayrıca hedefler, katmanlar, optimize ediciler ve aktivasyon işlevleriyle entegre olabilir. Keras, çeşitli ortamlarda çalışır ve CPU'lar ve GPU'lar üzerinde çalışabilir. Ayrıca veri türleri için en geniş aralıklardan birini sunar.

İşte Keras'ın bazı temel özellikleri: 

• Nöral katmanların geliştirilmesi
• veri havuzu
• Derin öğrenme ve makine öğrenimi modelleri oluşturur
• Aktivasyon ve maliyet fonksiyonları

9. Theano

Listemizin sonuna gelmek üzere, makine öğrenimi ve derin kitaplıklar için özel olarak geliştirilmiş bir sayısal hesaplama Python kitaplığı olan Theano bulunmaktadır. Bu araçla, matematiksel ifadelerin ve matris hesaplamalarının verimli tanımını, optimizasyonunu ve değerlendirmesini elde edeceksiniz. Tüm bunlar, Theano'nun derin öğrenme modelleri oluşturmak için boyutsal dizilerin kullanılması için kullanılmasını sağlar. 

Theano, oldukça özel bir kütüphane olması sayesinde birçok derin öğrenme geliştiricisi ve programcısı tarafından kullanılmaktadır. Merkezi işlem birimi (CPU) yerine grafik işlem birimi (GPU) ile kullanılabilir.

İşte Theano'nun bazı temel özellikleri:

• Yerleşik doğrulama ve birim test araçları
• Yüksek performanslı matematiksel hesaplamalar
• Hızlı ve kararlı değerlendirmeler
• Veri yoğun hesaplamalar

10 MX Ağı

Derin öğrenme için en iyi 10 Python kütüphanesi listemizi son derece ölçeklenebilir bir açık kaynaklı derin öğrenme çerçevesi olan MXNet'tir. MXNet, derin sinir ağlarını eğitmek ve dağıtmak için tasarlanmıştır ve modelleri son derece hızlı bir şekilde eğitebilir. 

MXNet, Python, Julia, C, C++ ve daha fazlası gibi birçok programlama dilini destekler. MXNet'in en iyi yönlerinden biri, GPU'da inanılmaz yüksek hesaplama hızları ve kaynak kullanımı sunmasıdır. 

İşte MXNet'in bazı temel özellikleri:

• yüksek oranda ölçeklenebilir
• Açık kaynak
• Derin öğrenme sinir ağlarını eğitin ve devreye alın
• Modelleri hızlı trenler
• Hızlı hesaplama hızları