En İyi 7 Açık Kaynak Kodlu Yapay Zeka Kütüphanesi

Caner BULUT 12 Haziran 2021

Günümüzde yapay zeka araştırmacıları, özel araçlarla çalışmak için birçok heyecan verici seçeneğe sahiptir.

Orijinal projelere sıfırdan başlamak çoğu zaman gerekli olmasa da, hangi mevcut kütüphaneden yararlanılacağını bilmek önemlidir.

Bu listemizde size bir çok alanda kullanabileceğiniz bir liste hazırladık.

Kişisel blogumda Yapay Zeka ile ilgili yazılarımı takip edebilir, haftalık e-bültenime kayıt olabilirsiniz.

7. JDiffEqFlux.jl

Lisans : MIT License
GitHub Yıldızı : 481
Repo: https://github.com/SciML/DiffEqFlux.jl/

Julia programlama dili, özellikle bilimsel hesaplama için tasarlanmış nispeten yeni bir programlama dilidir (Python'un 30 yılına kıyasla yaklaşık 9 yaşında).

Julia, çok yüksek bir soyutlama düzeyinde çalışarak üretken programlamayı kolaylaştıran Python gibi diller ile hızlı çalışma süreleri elde eden C gibi yüksek hızlı diller arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlamaktadır.

Ancak DiffEqFlux.jl, birleşik bilimsel makine öğrenimi ve diferansiyel denklem meraklılarının ilgisini çekebilecek bir dizi başka özelliğe sahiptir.

6. PennyLane

Lisans : Apache 2.0
GitHub Yıldızı : 817
Repo : https://github.com/PennyLaneAI/pennylane

Kuantum bilişim, modern toplumun güvendiği birçok teknolojiyi bozmak için yıllardır gelişiyor.

Eşzamanlı olarak makine öğrenimi ve kuantum hesaplama için kullanılabilecek harika bir kitaplıktır.

5. Flux.jl

Lisans : MIT “Expat” License
GitHub Yıldızı : 2.9bin
Repo : https://github.com/FluxML/Flux.jl

Flux.jl, daha önce tartıştığımız DiffEqFlux.jl dahil olmak üzere diğer birçok Julia dili makine öğrenimi projesinde kullanılır.

Gelişmiş otomatik farklılaşma için akı tabanlı kütüphanedir.

4. Tensorflow

Lisans : Apache 2.0
GitHub Stars : 3.3bin
Repo : https://github.com/tensorflow/probability

TF Olasılık, makine öğrenimi modellerini bilinen bilinmeyenler (aleatorik belirsizlik), bilinmeyen bilinmeyenler (epistemik) ve hatta daha garip olasılık ve istatistiksel akıl yürütme uygulamaları için bir takdir ile aşılamak için araçlar sağlar.

3. PySyft

Lisans : Apache 2.0
GitHub Yıldızı : 7bin
Repo : https://github.com/OpenMined/PySyft

PySyft, gizliliğe saygı duyan makine öğrenimi için oluşturulmuş bir kitaplıktır.

PySyft, "sahip olmadığınız ve göremediğiniz veriler" üzerinde öğrenme ve hesaplama için araçlar sağlayarak, mahremiyete saygı duyan nadir bir tür makine öğrenimi sağlar.

2. AutoKeras

Lisans : Apache 2.0
GitHub Yıldızı : 7.9bin
Repo : https://github.com/keras-team/autokeras

AutoKeras, Keras'ın kolay faydasını otomatikleştirilmiş hiperparametre ve hatta mimari ayarlamanın rahatlığıyla birleştiren otomatik bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Bunun en açık örneklerinden biri AutoKeras AutoModel sınıfıdır. Bu sınıf, sadece girdileri ve çıktıları ile bir “HyperModel” tanımlamak için kullanılabilir.

1. JAX

Lisans : Apache 2.0
GitHub Yıldızı : 12.3bin
Repo : https://github.com/google/jax

DeepMind JAX ekosistemi, tam zamanında derleme, donanım hızlandırma (modern GPU'lar için birinci sınıf destek dahil) ve AI araştırması için JAX'ın saf işlevselliğinden yararlanmak isteyen araştırmacılar için başlamak için doğru yerlerden birisidir.

Sonuç Olarak

Bu yazımızda otomatik makine öğreniminden türevlenebilir kuantum devrelerine kadar çok çeşitli kütüphaneyi ele aldık. Bunların dışında kullanacağız bir çok farklı açık kaynak kodlu yapay zeka kütüphanesi bulunmaktadır.

Umarım, bu yazımızda tartışılanlardan en az birkaçı size bir sonraki projenize nasıl yaklaşacağınız konusunda bir veya iki yeni fikir vermiştir.

Caner BULUT

Caner Bulut, Argenova'nın Kurucusu ve CEO'sudur. Yazılım geliştirme ve ürün geliştirme alanlarında deneyimlidir. Birçok başarılı projeye imza atmıştır ve teknoloji ekosistemine bilgi paylaşımıyla katkı sağlamaktan keyif almaktadır. Yoğun programına rağmen yeni bilgileri paylaşmak ve öğrenmek, ona büyük bir motivasyon kaynağı olmaktadır.