Yapay Zekanın (AI) bir alt alanı olan Makine Öğrenimi (ML), bilgisayarların deneyimlerden öğrenerek belirli talimatlar olmadan görevleri yerine getirmesini sağlar. Python, kapsamlı özellik seti ve çok çeşitli üçüncü taraf kitaplıkları ile makine öğrenimi için mükemmel desteğe sahiptir.
Python için kullanılabilen makine öğrenimi kitaplıkları, matematiksel ve bilimsel hesaplamaları çözmeye yönelik araçlar ve işlevler içerir. Bu kitaplıkları kullanarak, makine öğrenimi modellerini, temel tekniklerin tüm ayrıntılarına hakim olmanıza gerek kalmadan daha hızlı oluşturabilirsiniz.
Google Brain ekibi geliştirildi Açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesi olarak TensorFlow bu sana izin verir Çeşitli türde sinir ağları oluşturun ve eğitin. TensorFlow, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve takviyeli öğrenme dahil olmak üzere çok çeşitli yapay zeka uygulamalarında önemli bir rol oynar.
TensorFlow, verileri tensör adı verilen çok boyutlu diziler olarak temsil eder. Bu özellik, verilerle son derece esnek ve verimli bir şekilde çalışmanıza olanak tanıyarak makine öğrenimi modellerini tasarlamayı ve optimize etmeyi kolaylaştırır.
TensorFlow'un Python, C++ ve JavaScript gibi programlama dilleriyle uyumluluğu onu geniş bir kitle için erişilebilir kılar. Bu çok yönlülük, hem akademi hem de endüstrideki popülerliğine katkıda bulunmuştur.
Meta'nın yapay zeka araştırma ekibi, PyTorch'u bilgisayarlı görme ve doğal dil işleme uygulamalarına yönelik ücretsiz ve açık kaynaklı bir kitaplık olarak geliştirdi. Uber, Walmart ve Microsoft dahil birçok işletme bu kütüphaneyi benimsedi.
Örneğin Uber, olasılıksal modelleme için PyTorch'u kullanan bir derin öğrenme programı olan Pyro'yu satın aldı. Bu, PyTorch'un gelişmiş yapay zeka çözümleri arayan şirketler arasındaki popülerliğini ve faydasını gösteriyor.
Uber, Netflix, Square ve Yelp gibi şirketler, metin ve resim verilerini işleme konusunda diğer kütüphanelere kıyasla Keras'ı tercih ediyor. Keras, makine öğrenimi ve sinir ağı görevleri için özel olarak hazırlanmış, bağımsız, açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir.
Modüler tasarımı, okunabilirliği ve genişletilebilirliği, geliştiricilerin sinir ağı modelleri oluştururken daha hızlı deneme yapmasına ve yineleme yapmasına olanak tanır. Ayrıca Keras, metin ve görüntü manipülasyonunun verimliliğini önemli ölçüde artıran güçlü bir araç seti sağlar.
NumPy, açık kaynaklı bir Python kütüphanesiBilimsel ve matematiksel hesaplamaları kolaylaştırır. Bu kitaplık, math.fsum ve math.frexp gibi işlemler de dahil olmak üzere çok çeşitli matematik işlevleri sunar. Üstelik matrisleri ve çok boyutlu dizileri içeren karmaşık hesaplamaları gerçekleştirmenize olanak sağlar.
SciPy, NumPy'nin yeteneklerini temel alarak çeşitli bilimsel ve mühendislik görevleri için gerekli olan geniş bir işlevsellik yelpazesi sunar. Bu kütüphane optimizasyon, entegrasyon, enterpolasyon, doğrusal cebir, istatistik ve daha fazlası için modüller içerir.
Sonuç olarak veri analizi, sayısal simülasyon ve bilimsel modelleme gibi faaliyetler üzerinde çalışanlar için değerli bir araç olarak hizmet vermektedir. Genellikle kapsamlı hesaplamalı iş akışları oluşturmak için onu diğer bilimsel kitaplıklarla birleştireceksiniz.
Ücretsiz makine öğrenimi kütüphanesi Scikit-Learn, hızı ve kullanıcı dostu API'si ile tanınır. SciPy üzerine inşa edilmiş olup, regresyon yöntemleri, veri kümeleme ve kategorizasyon araçları dahil olmak üzere çok çeşitli yetenekleri kapsar.
Bu kitaplık, Destek Vektör Makineleri, Rastgele Orman, K-Ortalamalar ve Gradient Boosting gibi önde gelen makine öğrenimi tekniklerini destekler. Ayrıca aktif geliştirici topluluğu, herhangi bir sorunla karşılaşmanız durumunda değerli yardımlar sunabilir.
Scikit-Learn, aşağıdaki gibi dikkate değer örneklerle çeşitli endüstrilerde yaygın olarak benimsenmektedir: otel rezervasyonları için booking.com ve çevrimiçi müzik akışı için Spotify popüler bir seçim haline geliyor GitHub'da.
Orange3, veri madenciliği, makine öğrenimi ve veri görselleştirme için tasarlanmış açık kaynaklı bir yazılım uygulamasıdır. Kökenleri, onu C++ kullanarak inşa eden Slovenya'daki Ljubljana Üniversitesi'ndeki akademik uzmanlar tarafından ilk kez tasarlandığı 1996 yılına kadar uzanıyor.
Zamanla, daha gelişmiş ve karmaşık işlevlere yönelik talepler arttıkça, profesyoneller Python modüllerini bu çerçeveye dahil etmeye, yazılımın yeteneklerini genişletmeye ve geliştirmeye başladı.
Pandas, Python'da üst düzey veri yapıları ve çok çeşitli analiz araçları sağlayan bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Bu kütüphanenin en büyük özelliklerinden biri, veriler üzerinde karmaşık işlemleri yalnızca bir veya iki komut kullanarak gerçekleştirebilmesidir.
Pandaların birçok yerleşik yöntemi vardır Verileri gruplamak, birleştirmek ve filtrelemenin yanı sıra zaman serisi işlevselliği için.
Pandas, verileri değiştirme sürecinin tamamının kolay olmasını sağlar. Pandas'ın öne çıkan özelliklerinden biri, yeniden indeksleme, yineleme, sıralama, toplama, birleştirme ve görselleştirme gibi işlemleri desteklemesidir.
Matplotlib, statik, animasyonlu ve etkileşimli görselleştirmeler yapmak için ihtiyacınız olan her şeye sahip olan bir Python kütüphanesidir.
Python'un bilimsel hesaplama kütüphanesi NumPy, Matplotlib'in üzerine inşa edildiği temel görevi görüyor. NumPy ile önceden işledikten sonra verileri hızlı ve kolay bir şekilde çizmek için Matplotlib'i kullanabilirsiniz.
Montreal Öğrenme Algoritmaları Enstitüsü tarafından 2007 yılında oluşturulan Theano kütüphanesi, matematiksel ifadelerin tasarlanması ve yürütülmesi için bir platform görevi görüyor.
Matematiksel modelleri etkili bir şekilde değiştirmenize, değerlendirmenize ve optimize etmenize olanak tanır. Bu kütüphane, bu matematik ifadelerini çok boyutlu diziler kullanarak işleyerek çalışır.
Python Tabanlı Güçlendirme Öğrenimi, Yapay Zeka ve Sinir Ağı Kütüphanesi'nin kısaltması olan PyBrain, çeşitli makine öğrenimi görevlerinde kullanıma yönelik çok yönlü, açık kaynaklı bir modül setidir.
Erişilebilirliğe güçlü bir vurgu yapılarak oluşturulan PyBrain'in temel güçlü yönleri, sinir ağlarında ve pekiştirmeli öğrenme metodolojilerinde yatmaktadır.
Python'un Yapay Zekadaki Hakimiyeti: Kütüphane Odaklı Bir Devrim
Python'un kapsamlı makine öğrenimi kütüphaneleri, yapay zeka alanının ilerlemesine yardımcı oldu. Bu kitaplıklar, geliştirmeyi hızlandıran, işbirliğini teşvik eden ve karmaşık uygulamaları verimli bir şekilde oluşturmanıza olanak tanıyan önceden yazılmış çözümler sunar.
Her biri matematiksel hesaplamalar, veri analizi, görselleştirme ve daha fazlasının belirli yönlerini karşılayan bu kütüphaneler, Python'un makine öğrenimi üzerindeki etkisini vurgulamaktadır.
Bu araçlar topluca Python'un yapay zeka ortamındaki itici güç rolünün altını çiziyor.
