Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka için En İyi 10 Python Kitaplığı

Python'un popülaritesi yıllar geçtikçe artarak makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) görevleri için en popüler programlama dillerinden biri haline geldi. Sektördeki mevcut dillerin çoğunun yerini almıştır ve bu ana akım programlama dilleriyle karşılaştırıldığında daha verimlidir. Hepsinden önemlisi, İngilizce benzeri komutları onu hem yeni başlayanlar hem de uzmanlar için erişilebilir kılıyor. 

Python'un kullanıcılarının çoğunu çeken bir diğer temel özelliği, geniş açık kaynak kitaplık koleksiyonudur. Bu kitaplıklar, makine öğrenimi ve yapay zeka, veri bilimi, görüntü ve veri işleme ve çok daha fazlasını içeren görevler için tüm deneyim seviyelerindeki programcılar tarafından kullanılabilir. 

Neden Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka için Python?

Python'un açık kaynak kitaplıkları, onu makine öğrenimi ve yapay zeka görevleri için uygun kılan tek özellik değildir. Python ayrıca çok yönlü ve esnektir, yani gerektiğinde diğer programlama dilleriyle birlikte de kullanılabilir. Dahası, piyasadaki neredeyse tüm işletim sistemlerinde ve platformlarda çalışabilir. 

Derin sinir ağlarını ve makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak son derece zaman alıcı olabilir, ancak Python bunu azaltan birçok paket sunar. Ayrıca, verimli veri kullanımı ve kategorizasyonu için son derece yararlı kılan bir nesne yönelimli programlama (OOP) dilidir. 

Python'u özellikle yeni başlayanlar için uygun kılan bir diğer faktör de büyüyen kullanıcı topluluğudur. Dünyanın en hızlı büyüyen programlama dillerinden biri olduğu için, Python geliştiricilerinin ve geliştirme hizmetlerinin sayısı patladı. Python topluluğu, dille birlikte büyüyor ve aktif üyeler her zaman onu iş dünyasındaki yeni sorunların üstesinden gelmek için kullanmak istiyor.

Artık Python'un neden en iyi programlama dillerinden biri olduğunu bildiğinize göre, işte makine öğrenimi ve yapay zeka için en iyi 10 python kitaplığı: 

1. Dizi

NumPy, yaygın olarak makine öğrenimi ve yapay zeka için en iyi Python kitaplığı olarak kabul edilir. Farklı matrisler üzerinde çeşitli matematiksel işlemleri gerçekleştirmek için kullanılabilen açık kaynaklı bir sayısal kütüphanedir. NumPy, en çok kullanılan bilimsel kitaplıklardan biri olarak kabul edilir, bu nedenle birçok veri bilimcisi verileri analiz etmek için ona güvenir. 

NumPy dizileri, diğer Python listelerinden çok daha az depolama alanı gerektirir ve kullanımları daha hızlı ve daha uygundur. NumPy ile matristeki verileri işleyebilir, transpoze edebilir ve yeniden şekillendirebilirsiniz. Sonuç olarak, NumPy, çok fazla karmaşık çalışma gerektirmeden makine öğrenimi modellerinin performansını artırmak için harika bir seçenektir. 

NumPy'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

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

2. scipy

SciPy, NumPy tabanlı ücretsiz, açık kaynaklı bir kitaplıktır. Bilimsel ve teknik bilgi işlem gerçekleştirebilmek için özellikle büyük veri kümeleri için kullanışlıdır. SciPy ayrıca tıpkı NumPy gibi dizi optimizasyonu ve lineer cebir için gömülü modüllerle birlikte gelir. 

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, bilimsel analiz ve mühendislikteki rolü sayesinde temel Python kitaplıklarından biridir. 

SciPy'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

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

3. Theano

Bir sayısal hesaplama Python kitaplığı olan Theano, makine öğrenimi için özel olarak geliştirilmiştir. Matematiksel ifadelerin ve matris hesaplamalarının optimizasyonunu, tanımlanmasını ve değerlendirilmesini sağlar. Bu, derin öğrenme modelleri oluşturmak için boyutlu dizilerin kullanılmasına izin verir. 

Theano oldukça spesifik bir kütüphanedir ve çoğunlukla makine öğrenimi ve derin öğrenme geliştiricileri ve programcıları tarafından kullanılır. NumPy ile entegrasyonu destekler ve bir merkezi işlem birimi (CPU) yerine bir grafik işlem birimi (GPU) ile kullanılabilir, bu da 140 kat daha hızlı veri yoğun hesaplamalar sağlar. 

İşte Theano'nun bazı temel özellikleri:

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

4. Pandalar

Piyasadaki bir başka en iyi Python kitaplığı, genellikle makine öğrenimi için kullanılan Pandas'tır. Verileri analiz eden ve işleyen bir veri analizi kitaplığı görevi görür ve geliştiricilerin yapılandırılmış çok boyutlu veriler ve zaman serisi kavramlarıyla kolayca çalışmasını sağlar. 

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 manipülasyonu ve analizi. 

5. TensorFlow

Başka bir ücretsiz ve açık kaynaklı Python kitaplığı olan TensorFlow, türevlenebilir programlama konusunda uzmanlaşmıştır. Kitaplık, yeni başlayanların ve profesyonellerin DL ve ML modellerinin yanı sıra sinir ağları oluşturmasına olanak tanıyan bir araç ve kaynak koleksiyonundan oluşur.

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

İşte TensorFlow'un ana özelliklerinden bazıları: 

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

6. keras

Keras, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinde sinir ağlarının geliştirilmesini ve değerlendirilmesini amaçlayan açık kaynaklı bir Python kitaplığıdır. Theano ve Tensorflow'un üstünde çalışabilir, yani sinir ağlarını çok az kodla eğitebilir. 

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: 

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

7. PyTorch

Açık kaynaklı makine öğrenimi Python kütüphanesi için bir seçenek daha, bir C programlama dili çerçevesi olan Torch'u temel alan PyTorch'tur. PyTorch, NumPy gibi diğer Python kütüphaneleriyle entegre edilebilen bir veri bilimi kütüphanesidir. Kütüphane, program çalışırken değiştirilebilecek hesaplamalı grafikler oluşturabilir. Özellikle doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarlı görme gibi ML ve DL uygulamaları için kullanışlıdır.

PyTorch'un ana satış noktalarından 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 kontrol.
• DL modellerinin geliştirilmesi.
• Oldukça esnek. 

8. Scikit-Öğren

Başlangıçta SciPy kitaplığının üçüncü taraf bir uzantısı olan Scikit-learn, artık Github'da bağımsız bir Python kitaplığıdır. Spotify gibi büyük şirketler tarafından kullanılıyor ve kullanmanın birçok faydası var. Birincisi, spam algılama, görüntü tanıma, tahmin oluşturma ve müşteri segmentasyonu gibi klasik makine öğrenimi algoritmaları için oldukça faydalıdır. 

Scikit-learn'ün ana satış noktalarından bir diğeri de, diğer SciPy yığın araçlarıyla kolayca birlikte çalışabilir olmasıdır. Scikit-learn, verileri paylaşmanızı ve kullanmanızı kolaylaştıran kullanıcı dostu ve tutarlı bir etkileşime sahiptir. 

Scikit-learn'ün temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Veri sınıflandırması ve modellemesi.
• Uçtan uca makine öğrenimi algoritmaları.
• Verilerin ön işlenmesi.
• Model seçimi. 

9. matplotlib

Matplotlib, NumPy ve SciPy'nin bir birleşimidir ve tescilli MATLAB istatistik dili kullanma ihtiyacının yerini alacak şekilde tasarlanmıştır. Kapsamlı, ücretsiz ve açık kaynaklı kitaplık, Python'da statik, animasyonlu ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturmak için kullanılır. 

Python kitaplığı, verileri makine öğrenimi görevleri için veri işleme ve eğitime taşımadan önce anlamanıza yardımcı olur. Nesne yönelimli API'lerle çizimler ve grafikler üretmek için Python GUI araç setlerine güvenir. Ayrıca MATLAB'a benzer bir arayüz sağlar, böylece bir kullanıcı MATLAB ile benzer görevleri gerçekleştirebilir. 

İşte Matplotlib'in ana özelliklerinden bazıları:

• Yayın kalitesinde grafikler oluşturun.
• Görsel stili ve düzeni özelleştirin.
• Çeşitli dosya biçimlerine aktarın.
• Yakınlaştırabilen, kaydırabilen ve güncelleyebilen etkileşimli figürler. 

10 Komplo

Makine öğrenimi ve yapay zeka için en iyi 10 Python kitaplığı listemizi, başka bir ücretsiz ve açık kaynaklı görselleştirme kitaplığı olan Plotly ile kapatıyoruz. Yüksek kaliteli, sürükleyici ve yayına hazır grafikleri sayesinde geliştiriciler arasında oldukça popülerdir. Plotly aracılığıyla erişilebilen grafiklerden bazıları kutu grafikleri, ısı haritaları ve kabarcık grafikleridir. 

Plotly, piyasadaki en iyi veri görselleştirme araçlarından biridir ve D3.js, HTML ve CSS görselleştirme araç setinin üzerine inşa edilmiştir. Python'da yazılmıştır, Django çerçevesini kullanır ve etkileşimli grafikler oluşturmaya yardımcı olabilir. Farklı veri analitiği ve görselleştirme araçları üzerinde çalışır ve verileri kolayca bir grafiğe aktarmanıza olanak tanır. Slayt desteleri ve panolar oluşturmak için Plotly'yi de kullanabilirsiniz. 

Plotly'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Grafikler ve panolar.
• Anlık görüntü motoru.
• Python için büyük veri.
• Verileri kolayca grafiklere aktarın.