Gezintiyi Atla

Açık kaynak makine öğrenmesi

Açık kaynak makine öğrenmesinin ne olduğunu öğrenin ve açık kaynak makine öğrenmesi projelerini, platformlarını ve araçlarını keşfedin.

Açık kaynak makine öğrenmesi her yerde

Sohbet robotları ve görüntü tanımadan kestirimsel sağlık hizmetlerine ve kendi kendini süren arabalara kadar, makine öğrenmesi hayatımızın her alanına, kişisel ve profesyonel yaşamlarımıza o kadar derinden yerleşiyor ki çoğu zaman farkına bile varmıyoruz.

Ancak perde arkasında, makine öğrenmesi çerçevelerinin ve kitaplıklarının hızlı büyümesini ve evrimini sağlayan, böylece teknolojinin daha akıllı hale gelmesini, insanlar ve işletmeler için giderek daha karmaşık hale gelen sorunları çözmesini mümkün kılan şey, açık kaynak makine öğrenmesidir.

Açık kaynak makine öğrenmesi nedir?

Makine öğrenmesinin popülerliği son birkaç yılda büyük ölçüde arttı ve daha fazla şirket iş zorluklarını çözmek için yapay zeka kullanmanın yollarını buldu. Makine öğrenmesi daha yaygın hale geldikçe, geliştirilmesi ve uygulanması da daha kolay hale geldi ve bu, büyük ölçüde ücretsiz açık kaynak makine öğrenmesi yazılımı sayesinde oldu.

Giderek artan sayıda teknoloji şirketi, makine öğrenmesi algoritmalarını ve yazılım kitaplıklarını geliştiricilerin kullanımına ücretsiz olarak sunmaya başladı ve bu, geliştiricilere makine öğrenmesi açık kaynak projeleri deneme yeteneği verdi.

Kapalı kaynak yazılımlarda yalnızca bir kişi veya bir kuruluş bu yazılıma sahiptir ve yazılımı değiştirebilir. Genellikle kullanıcılar, bu yazılımla, sahiplerinin açıkça izin vermediği hiçbir şeyi yapmayacaklarına dair bir sözleşme imzalamalıdır. Tam tersine, açık kaynak yazılımları herkes görüntüleyebilir, değiştirebilir ve paylaşabilir böylece kullanıcılar kaynak kodunu değiştirebilir ve kendi projelerine ekleyebilir.

Özellikle ticari yazılımlar için hala bir pazar varken, şirketlerin neden yazılımlarını ücretsiz olarak vermeyi tercih ediyor olduğunu merak ediyor olabilirsiniz. Ancak bu uygulamanın büyük teknoloji şirketleri için bile birçok avantajı var.

Öncelikle, açık kaynak makine öğrenmesi platformları, yeniliği ateşlemeye yardımcı olur. Belirli bir araçla ne kadar çok geliştirici çalışırsa, birinin onu kullanmak veya geliştirmek için dahiyane bir fikir üretme olasılığı o kadar artar. Ayrıca, daha fazla geliştirici, ortaya çıkabilecek hataları veya sorunları yakalama olasılığını artırarak bu sorunların daha hızlı çözülmesini sağlar.

Ek olarak, açık kaynak yazılımlar pek çok kişiye açık olduğundan, güçlü topluluklar genellikle farklı açık kaynak yazılım projeleri geliştirir ve bu topluluklar ayrıca açık kaynak çerçevelerin ve kitaplıkların evrimine, popülerliği ve kullanılabilirliğinin artmasına katkıda bulunur.

Açık kaynak makine öğrenmesinin avantajları

Açık kaynak makine öğrenmesi araçları, şirketlerin çok çeşitli teknolojik zorlukları çözmesine yardımcı olabilir ve aşağıdaki avantajları sunar:

Daha hızlı düzeltmeler

Açık kaynak makine öğrenmesi yazılımı ücretsizdir ve herkes tarafından kullanılabilir, bu nedenle de doğal olarak çok sayıda kullanıcı için çekicidir. Sonuç olarak, yazılımda bir hata varsa veya bir şey olması gerektiği gibi çalışmıyorsa, yakalanması ve hızla çözülmesi daha kolay olur.

Büyük bir destek topluluğu

Pek çok geliştirici açık kaynak makine öğrenmesi platformlarına ilgi duyduğundan, büyük bir çevrimiçi topluluk bu platformların etrafında gelişmektedir. Bu topluluklar, geliştiricilerinizin engellerle karşılaştıklarında veya kitle kaynaklı fikirlere kullanmak istediklerinde başvurabilecekleri forumlar sunar. Çevrimiçi forumlar genellikle potansiyel sorunların çoğuna yanıt verir ve makine öğrenmesi popülerlik kazandıkça topluluğun bilgisi de artmaya devam edecektir.

Makine öğrenmesinin daha hızlı benimsenmesini sağlamaya yardımcı olma şansı

Makine öğrenmesinin muazzam bir gücü ve sayısız olası kullanım örneği vardır ancak bu, çok deneyimli olmayan bazı programcıların gözünü korkutabilir. Ancak, ücretsiz bir yazılım deneyerek kaybedecek bir şeyleri olmadığı için geliştiricilerin açık kaynak makine öğrenmesini denemeleri daha olasıdır. Açık kaynak yazılım, çok çeşitli yeteneklere sahip geliştiricilerin kullanmasına olanak tnaır ve bu da kullanıcı sayısını artırır.

Proje sürekliliği

Geliştiricileriniz, yıl boyunca aynı proje üzerinde çalışabilir. Açık kaynak makine öğrenmesi araçlarını kullandıklarında, becerilerinin ve deneyimlerinin taşınabilir olduğunu bilerek içleri rahat eder. Koşulları değişirse tüm katkılarını kaybetmeyecekleri garanti altına alındığında bunları kullanmak ve bu araçlarla uygulama geliştirmek onlar için daha çekici hale gelebilir.

Açık kaynak makine öğrenmesi projeleri

Açık kaynak makine öğrenmesinin gerçek zamanlı kullanım durumlarını merak mı ediyorsunuz? Açık kaynak makine öğrenmesi projelerine birkaç örnek aşağıda verilmiştir:

Style2paints

GitHub’daki en popüler projelerden biri olan Style2paints, kullanıcıların AI kullanarak çizimleri kolayca renklendirmesine olanak tanır.

Derin ses dönüştürme

Derin nöral ağlar, bir ünlünün veya seçtiğiniz herhangi birinin sesini taklit etmek için konuşma tanıma ve konuşma sentezini kullanarak herhangi bir sesi hedef sese dönüştürme yeteneği sunar.

ONNX Çalışma Zamanı

ONNX Çalışma Zamanı, çok sayıda çerçeve, işletim sistemi ve donanım platformunda makine öğrenmesini hızlandırmanıza yardımcı olur.

Sorumlu AI araçları

Fairlearn, InterpretML ve Hata Analizi gibi araç setleri makine öğrenmesi modelinizin davranışlarına yönelik daha derin içgörüler elde etmenizi, haksızlıkları ve hataları algılamanızı ve daha sorumlu makine öğrenmesi programları oluşturmanın yollarını bulmanızı sağlar.

DeepSpeed

DeepSpeed, çok büyük süper bilgisayarlar üzerindeki veri bilimcilerinden düşük uç kümeleri ve hatta tek bir GPU üzerinde eğitim verenlere kadar herkes için çok büyük ölçekli model eğitimi sunan bir derin öğrenme iyileştirmesi kitaplığıdır.

OpenAI

OpenAI, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını geliştirmek, eğitmek ve karşılaştırmak için araçlar sunar.

MLFlow

MLFlow, denemeden dağıtıma kadar makine öğrenmesi yaşam döngüsünün tüm bölümlerini yönetmenize yardımcı olur.

PyTorch

PyTorch, derin öğrenme projeleri oluşturmanıza yardımcı olacak eğitimler, araçlar ve kitaplıklar sunar.

Açık kaynak makine öğrenmesi şirketlerin rekabetçi yaklaşımını kaybetmemesini sağlıyor

Makine öğrenmesi söz konusu olduğunda, açık kaynak yazılım hem erişimi kolaylaştırabilir hem de şirketinizde bir yenilik, büyüme ve topluluk kültürünün geliştirilmesine yardımcı olabilir. Açık kaynak makine öğrenmesi platformları, işletmeler bunların kullanılmasına ve katkıda bulunmasına izin verdiğinde, fikirleri paylaşmak, iş zorluklarını çözmek, ürünleri daha iyi ve daha kullanıcı dostu hale getirmek için açık bir yer olan bir geri bildirim döngüsü oluştururlar.

Ayrıca açık kaynak makine öğrenmesi platformları, makine öğrenmesini daha erişilebilir hale getirerek, geliştiriciler ve işletmeler arasında yapay zekanın benimsenmesini ve kabul edilmesini hızlandırmaya yardımcı oluyor ve bu da yapay zekayı daha iyi ve daha akıllı hale getirerek herkese fayda sağlıyor.

Açık kaynak makine öğrenmesi araçları, startup’lara farkındalık konusunda da yardımcı olur. Açık kaynak kodlarını genel kullanıma açan yeni kuruluşlar daha geniş bir kitle tarafından tanınır ve daha fazla kullanıcıyı çekebilecek bir güven gelişir.

Açık kaynak makine öğrenmesi platformu seçme

Açık kaynak makine öğrenmesi platformlarını değerlendirirken hangi kriterleri göz önünde bulundurmalısınız? Aşağıdaki etmenleri inceleyin:

Hız

Projeniz zamana duyarlı ise platformun gecikme süresini hesaba katmanız gerekir. Proje başlangıcından ilk sonuçları almanıza kadar geçen süre ne kadar? Projeniz gerçek zamanlı sonuçlar gerektiriyorsa akış platformlarına bakın.

Kullanım kolaylığı

Bir platformu yüklemek, yapılandırmak ve kullanmak ne kadar zor? Programlamak zor mu? Esnek bir grafik kullanıcı arabirimine sahip mi?

Geliştirici dostu

Burada, ekibinizin programlama deneyimini dikkate almanız faydalı olur. Kodlama beceriniz yoksa, çok fazla kod yazılmasını gerektirmeyen veya hiç kod içermeyen platformlara bakın. Bazı açık kaynak makine öğrenmesi platformları, deneyimli geliştiriciler için tasarlanmıştır, ancak pek çok daha basit alternatif de mevcuttur.

Topluluk

Platformun halihazırda geniş ve aktif bir katkıda bulunanlar topluluğu var mı? Kullanıcı sayısı ne kadar artarsa, gelecekte platformu desteklemek için ek kaynakların geliştirilme olasılığı o kadar artar.

Birlikte çalışabilirlik

Platform tek başına bir araç olarak mı, yoksa kuruluşunuzun diğer uygulamalarıyla mı çalışacak? Platformu nasıl kullanmak istediğinizi ve kullanmak istediğiniz uygulamalar veya çerçevelerle birlikte çalışıp çalışmayacağını göz önünde bulundurun. Örneğin, Python ilk derin öğrenme çerçevesi olan PyTorch, Azure’ın desteklediği bir çerçevedir. Azure, TensorFlow ve Scikit-Learn gibi diğer birçok uygulamayı da destekler, ancak başka bir platform, ihtiyacınız olan çerçeveleri desteklemeyebilir.

Azure Machine Learning hakkında daha fazla bilgi edinin

Ekibinizin yetenekleri ve programlama deneyimi ne olursa olsun, üst düzey makine öğrenmesi becerileri, açık kaynak çerçeveler için yerleşik destek ve makine öğrenmesini kuruluşunuza getirmeyi kolaylaştıran araçlar edinin.

Veri bilimcileri için makine öğrenmesini keşfedin

Azure’da bulut ölçeğinde makine öğrenmesi çözümleri oluşturmayı öğrenin. Veri bilimcileri ve makine öğrenmesi mühendisleri için makine öğrenmesi araçlarını keşfedin.