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 bunun farkına bile varmıyoruz.
Ancak perde arkasında, makine öğrenmesi çerçevelerinin ve kitaplıklarının hızlı şekilde 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?
Son birkaç yılda daha fazla şirketin iş zorluklarını çözmek için yapay zeka kullanmanın yollarını bulmasıyla makine öğrenmesinin popülerliği büyük ölçüde arttı. Makine öğrenmesi daha yaygın hale geldikçe, geliştirilmesi ve uygulanması da daha kolay hale geldi ve bu da 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 kurum 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 yazılımlarını 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 edebilirsiniz. Ancak bu uygulamanın büyük teknoloji şirketleri için bile birçok avantajı var.
Öncelikle, açık kaynak makine öğrenmesi platformları, yeniliği tetiklemeye yardımcı olur. Belirli bir araçla ne kadar çok geliştirici çalışırsa, birinin onu kullanmak veya geliştirmek için dahiyane bir fikir üretme olasılığı o derecede artar. Ayrıca, daha fazla geliştiricinin 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 aşağıda belirtilen 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 bir şekilde benimsenmesini sağlamaya yardımcı olma şansı
Makine öğrenmesinin muazzam bir gücü ve sayısız olası kullanım örneği vardır ancak bu, çok deneyimli olmayan bazı programcılar için korkutucu olabilir. Ancak, ücretsiz bir yazılımı denediklerinde kaybedecek bir şeyleri olmadığı için geliştiricilerin açık kaynak makine öğrenmesini denemeleri daha olasıdır. Açık kaynak yazılım, çok çeşitli yeteneklere sahip geliştiricilerin kullanmasına olanak tanır 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
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 hızlandırmaya yardımcı olur.
Sorumlu AI araç setleri
Fairlearn, InterpretML, ve Hata Analizi gibi araç setleri, makine öğrenmesi modelinizin davranışları hakkında daha derin içgörüler edinmenize, adaletsizliği ve hataları tespit etmenize ve daha sorumlu makine öğrenmesi programları oluşturmanın yollarını bulmanıza olanak tanır.
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 erişimi kolaylaştırırken aynı zamanda şirketinizde bir yenilik, büyüme ve topluluk kültürünün geliştirilmesine de 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 kurumlar daha geniş bir kitle tarafından tanınır ve daha fazla kullanıcıyı çekebilecek bir güven gelişir.teklif.
-
Bir açık kaynak makine öğrenmesi platformu seçme
Açık kaynak makine öğrenmesi platformlarını değerlendirirken hangi kriterleri göz önünde bulundurmalısınız? Aşağıdaki faktörleri göz önünde bulundurun:
-
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
Platformu yüklemek, yapılandırmak ve kullanmak ne kadar zor? Programlamak zor mu? Esnek bir grafik kullanıcı arabirimine sahip mi?
-
-
Geliştirici dostu olma
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 mıdır? Kullanıcı sayısı ne kadar artarsa, gelecekte platformu desteklemek için ek kaynakların geliştirilme olasılığı da o kadar artar.
-
-
Birlikte çalışabilirlik
Platform tek başına bir araç olarak mı, yoksa kurumunuzun 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 kurumunuza 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.