2023'ün En İyi 8 Derin Öğrenme Aracı ve Uygulaması

Özet: Derin öğrenme araçları, film tavsiyesi, resim renklendirme, araba kullanma gibi tıpkı insanlar gibi görevleri yerine getirebilen modeller oluşturmak için çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır. Aşağıdaki makalede bu araçlar ve kullanımları hakkında daha fazla bilgi edinin!

Derin öğrenme, kullanıcıların yapılandırılmamış veri kümelerindeki karmaşık kalıpları belirlemesine ve değerli içgörüler sağlamasına yardımcı olması nedeniyle önem kazanmıştır. İşletmeler, farklı veri kümelerinden kolayca öğrenmek ve kalıplarını anlamak için yapay sinir çerçevesini içeren derin öğrenme modelleri oluşturabilir.

Bir derin öğrenme aracıyla, büyük veri kümelerini yorumlamak ve tıpkı insanlar gibi faydalı bilgilere dönüştürmek için farklı türde derin öğrenme modelleri eğitebilirsiniz. Aşağıdaki makalede derin öğrenme ve araçları hakkında daha fazla bilgi edinin!

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, tıpkı insan beyni gibi verileri işlemek ve analiz etmek için bilgisayarları eğitmek için kullanılan yapay zekanın bir alt kümesidir. Metin, görüntü, ses vb. gibi yapılandırılmamış veri setlerinde bulunan her türlü karmaşık kalıbı kolayca tanımlayabilen derin öğrenme modelleri oluşturulur.

Derin öğrenme algoritmaları tıpkı insan beynindeki birbirine bağlı nöronlar gibi modellenir. Derin öğrenme sinir ağları, tıpkı bir insan beyni gibi bilgileri işler ve karmaşık kalıpları tespit etmeye ve zor sorunları çözmeye yardımcı olur.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Derin öğrenme, yapay sinir ağları adı verilen çeşitli algoritmalar üzerinde çalışır. Tüm bu ağlar, verileri işlemek için bir insan beyni gibi benzer şekilde geliştirilir ve eğitilir. Tıpkı insan beynindeki birbirine bağlı nöronlar gibi, yapay sinir ağları da bir bilgisayarın içinde çok katmanlı yapay nöronlardan oluşur.

Bu nöronlara, veri girişlerini işlemek ve ilgili çıktıyı sağlamak için matematiksel hesaplamaları kullanan düğümler denir. Ağda bulunan her katman, veri girişini alan ve onu hesaplayan bir dizi nörona sahiptir.

Bundan sonra, üretilen çıktı, nihai çıktıyı teslim etmek için son katmana ulaşana kadar bir sonraki katmana iletilir. Genel olarak, yalnızca ilk katman görünür ve geri kalanı derin öğrenme aracında tamamen gizli kalır.

2023'te 8 Derin Öğrenme Aracının Listesi

• Tensor Akışı
• PyTorch
• keras
• CNTK
• Apache MXNet
• Derin öğrenme4j
• Meşale
• H2O

Farklı kullanım durumlarına yönelik modeller geliştirmek ve dağıtmak için kullanabileceğiniz birkaç derin öğrenme aracı vardır. 2023'te bu amaçla kullanabileceğiniz en iyi derin öğrenme araçlarından bazıları şunlardır:

1. Tensor Akışı

TensorFlow, veri otomasyonu, model izleme ve yeniden eğitim, performans izleme vb. konularda size yardımcı olan uçtan uca bir makine öğrenimi yazılımıdır. Bununla birlikte, herhangi bir ortama kolayca dağıtılabilen makine öğrenimi modelleri oluşturabilirsiniz.

Bu derin öğrenme aracı, model analizi, model eğitim izleyicisi, üretim aşamasında çalışan model, model özelleştirme vb. özellikler sunar.

TensorFlow'un Özellikleri

• Araçlar aracılığıyla farklı veri kümelerini işler ve yükler
• Derin öğrenme modellerini eğitmek ve dışa aktarmak için Basit Makine Öğrenimi sağlar
• Farklı veri kümelerini değerlendirmek ve işlemek için araçlar sunar
• Oluşturulan modelleri şirket içi cihazlar da dahil olmak üzere çeşitli ortamlarda dağıtır
• Verileri yüklemek için ölçeklenebilir veri ardışık düzenleri sunar
• Keras ile entegrasyon yoluyla dağıtılmış eğitimi ve anında model yinelemesini destekler.

TensorFlow Pricing: Açık kaynaklı bir derin öğrenme aracıdır.

2. PyTorch

PyTorch makine öğrenimi çerçevesi, Python programlama dilini ve Torch kitaplığını temel alan derin öğrenme modelleri geliştirmenizi sağlar.

Bu uçtan uca makine öğrenimi platformu, verimli üretim, dağıtık model eğitimi, araçlar ve kitaplıklar vb. ile modeller geliştirmek için kullanılabilir.

PyTorch Özellikleri

• Torch hizmet modülü ile tüm PyTorch derin öğrenme modellerini uygun ölçekte dağıtır.
• Eşzamansız işlem yürütme ile yapay zeka modellerinin dağıtılmış eğitimini destekler.
• Python'da yazılmış android ve iOS işletim sistemlerine model dağıtma seçeneği sunar.
• Çerçeve, PyTorch işlevlerini genişletmek için araçlar ve kitaplıklar sunar
• Doğrudan ONNX uyumlu çalışma zamanlarına ve görselleştiricilere erişim elde etmek için derin öğrenme modellerinin ONNX formatında dışa aktarılmasını destekler.

PyTorch Fiyatlandırması: Ücretsiz ve açık kaynaklı derin öğrenme aracı

3. keras

Kera'nın derin öğrenme API'si, TensorFlow makine öğrenimi aracında çalışır. Derin öğrenme modellerinin hızlı denenmesi ve devreye alınması için tasarlanmıştır. Keras çerçevesi, model üretimi için kendisini büyük GPU'lara ve TPU bölmesine göre ölçeklendirebilir.

Bununla birlikte, dokümantasyon ve hiperparametre eğitiminden başlayarak model dağıtımına kadar model üretiminizin her iş akışını yönetebilirsiniz.

Özellikler

• Oluşturulan modeller tarayıcıda ve mobilde çalışabilir
• İsteğe bağlı katman grafikleri geliştirmek için işlevsel API sunar
• Alt sınıflandırma ile modelleri doğrudan sıfırdan geliştirir
• Modeller için hiperparametre değerleri seçmesi için KerasTuner'ı sunar
• Model geliştirme döngüsü boyunca size yardımcı olacak NLP kitaplığı sağlar
• Farklı boru hatlarını monte etmek için çeşitli modüler yapı taşlarından oluşan bir havuz sunar
• Modelleri doğrudan web API'leri aracılığıyla paylaşır
• Makine öğrenimi tabanlı uygulamaları doğrudan buradan da gönderebilirsiniz

Keras Fiyatlandırması: Keras, açık kaynaklı bir derin öğrenme aracıdır

4. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), ticari düzeyde dağıtılmış derin öğrenme için oluşturulmuş bir araç setidir. CNTK, performanslarını görüntülemek için ileri beslemeli DNN'ler ve tekrarlayan sinir ağları dahil olmak üzere birden çok derin öğrenme modelini bir araya getirmenizi sağlar.

Çeşitli GPU'ların ve sunucuların otomatik veri farklılaşması ve paralelleştirilmesi için stokastik gradyan öğrenmeyi uygular. CNTK, yönlendirilmiş bir grafik aracılığıyla düğümler gibi sinir ağlarını da temsil eder.

Microsoft Cognitive Toolkit'in Özellikleri

• Birden fazla kaynaktan veri ayıklar
• Veri ilişkisini otomatik olarak anlar ve bir model oluşturur
• Derin öğrenme modellerini değerlendirir ve geliştirir
• İleri beslemeli DNN, RNN, LSTM vb. gibi çoklu ağları destekler.
• Derin öğrenme modellerini Python'dan çevrimdışı olarak da dağıtabilirsiniz.
• Modelleri Java programlarınızdan değerlendirebilirsiniz.
• Çerçeve interpolaritesi için Açık Sinir Ağı Değişim formatını destekler

Fiyatlandırma: Açık kaynaklı bir derin öğrenme yazılımıdır.

5. Apache MXNet

Apache MXNet, derin sinir ağlarını tasarlamak, eğitmek, dağıtmak ve doğrulamak için yapı taşları sunan bir derin öğrenme çerçevesidir. İster derin öğrenme araştırması geliştirmek için bir kitaplığa, ister üretim iş yükünü yönetmek için sağlam bir çerçeveye ihtiyacınız olsun, Apache MXNet doğru seçimdir.

Apache MXNet'in Özellikleri

• Scala, Clojure, Java, R ve Perl gibi 8 bağlama dilini destekler.
• Gluon istekli emir kipi ile sembolik mod arasında geçiş yapmak için hibrit ön uç sunar.
• Çoklu GPU veya çoklu ana bilgisayar eğitimi dahil olmak üzere donanım performansını iyileştirmek için neredeyse doğrusal ölçeklendirmeyi destekler.
• Makine öğrenimi modeli geliştirmeyi desteklemek için GluonCV, GluonNLP vb. gibi birden çok araç ve kitaplık sunar.

Apache MXNet Fiyatlandırması: Açık kaynaklı derin öğrenme aracı

6. Derin öğrenme4j

Deeplearning4j, Java Sanal Makinesinde derin öğrenmeyi çalıştırmak için kapsamlı bir araçlar paketidir. Kullanıcıların Java'dan makine öğrenimi modellerini eğitirken cpython bağlamalarımız ve model içe aktarma desteğimiz aracılığıyla python ekosistemiyle birlikte çalışmasına olanak tanıyan çerçevelerden biridir.

Pytorch, TensorFlow ve Keras'ta modelleri içe aktarmak ve yeniden eğitmek için kullanabilirsiniz. Bu derin öğrenme aracıyla, sinir ağlarını çalıştırmak için ham girdi verilerini tensörlere dönüştürebilirsiniz.

Deeplearning4j'nin Özellikleri

• Tamamlanmış karmaşık grafikler için Samediff çerçevesi sunar
• Numpy işlemlerini ve TensorFlow veya PyTorch işlemlerini tamamlayan bir Nd4j bilgi işlem kitaplığı ile birlikte gelir.
• Birden çok aygıtta çeşitli matematik kodlarını etkinleştirmek için Libnd4 c++ kitaplığı sağlar.
• Bu komut dosyalarını makine öğrenimi modeli üretimine hızlı bir şekilde dağıtmak için Python4j komut dosyası yürütme çerçevesini destekler.
• Spark'ta modelleri yürütmek için Spark ile entegrasyonu destekler.

Deeplearning4j Fiyatlandırması: Açık kaynaklı bir derin öğrenme aracıdır.

7. Meşale

Torch derin öğrenme aracı, makine öğrenimi algoritmalarını ve yüksek performanslı GPU'ları destekleyen bir bilgi işlem çerçevesidir. Torch, karmaşık sinir ağlarını kolayca geliştirmek için sinir ağı ve optimizasyon kitaplıkları sunar.

Ayrıca, farklı sinir ağlarının rastgele grafiklerini geliştirebilir, bunları sistematik olarak CPU ve GPU'larda paralel hale getirebilirsiniz.

Torch'un Özellikleri

• Sinir ağlarını ve enerji tabanlı modellemeyi destekler
• İşlemleri gerçekleştirmek için lineer cebir rutinleri sağlar
• Makine öğrenimi, sinyal işleme, paralel işleme vb. için paketler sunar.
• Hızlı model işleme için verimli GPU'yu destekler
• Makine öğrenimi için sayısal optimizasyon sunar
• Port desteği ile android ve ios cihazlara bağlanabilirsiniz.

Torch Fiyatlandırması: Açık kaynaklı bir derin öğrenme aracıdır.

8. H2O

H2O sinir ağı, derin öğrenme modelleri oluşturmak ve dağıtmak için açık kaynaklı bir derin öğrenme aracıdır. Girdi verilerini analiz etmek için gradyan destekli makineler ve genelleştirilmiş doğrusal modeller gibi çeşitli istatistiksel ve makine öğrenimi algoritmalarını destekler.

AutoML ile tüm derin öğrenme algoritmalarını otomatik olarak çalıştırabilir ve en iyi modellerden oluşan eksiksiz bir pano oluşturabilirsiniz. Ayrıca H2O, hızlı veri işleme için verileri doğrudan HDFS, S3, Azure Data Lake vb.

H2O Özellikleri

• GLM, XGBoost, GLRM vb. gibi önde gelen ML algoritmalarını destekler.
• Makine öğrenimi modelleri geliştirmek için python gibi programlama dilleriyle çalışır
• Makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmek için AutoML sağlar
• Makine öğrenimi modellerini herhangi bir ortama dağıtmak için POJO'ları ve MOJO'ları kolayca dağıtır
• Büyük veri kümeleri için düğümler ve kümeler arasında serileştirme ile birlikte bellek içi işlemeyi destekler.

H2O Fiyatlandırması: H2O, açık kaynaklı bir derin öğrenme aracıdır

Derin Öğrenme Araçları Uygulamaları

Derin öğrenme araçları, çeşitli sektörlerde veri kümelerini analiz etmek ve yapay zeka sinir ağları aracılığıyla içgörü sağlamak için kullanılır. Derin öğrenme araçlarının bazı yaygın kullanımları şunlardır:

• Tıbbi Teşhis: Birçok sağlık hizmeti sağlayıcısı, hastalık tespiti ve teşhisi, ilaç keşfi, tıbbi araştırma vb. için derin öğrenme araçlarını kullanır.
• Video Önerileri: Netflix ve Prime gibi çeşitli OTT platformları, derin bir öğrenme aracı aracılığıyla film ve dizi önerileri sunar. Öneriler sağlamak için kullanıcı ilgi alanlarını, izleme geçmişini vb. inceler.
• Müzik Prodüksiyonu: Derin öğrenme modeli, çeşitli müzik türlerinin farklı notalarını ve kalıplarını kolayca inceleyip öğrenebilir ve müzik üretebilir.
• Otomatik Otomobil: Bir otomobil, çevreyi anlamak ve belirli görevleri gerçekleştirmek için talimatlar sağlamak üzere derin öğrenme modelleriyle eğitilir. Bu tür görevler genellikle trafiği geçmeyi, en iyi rotaları belirlemeyi ve aracı hızlandırmayı içerir.
• Yüz Tanıma: Araç, Evrişimli Sinir Ağı modeli kullanılarak yüz tanıma için kullanılabilir. Bir kişiyi tanımlamak için bir görüntünün yüz özelliklerini internetteki milyonlarca görüntüden oluşan veritabanıyla eşleştirmeye çalışacak.
• Sahte Haber Tespiti: Dolandırıcılık haberlerini tespit etmek için derin öğrenme aracıyla oluşturulan Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN'ler) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) kullanılabilir. Bu ağlar, çeşitli otantik kaynaklardan gelen verileri birleştirerek ve bunları doğrulamak için verilen haberlerle yan yana getirerek çalışır.

Sonuç: En İyi Derin Öğrenme Aracı ve Uygulaması Hangisidir?

Derin öğrenme, herhangi bir insan yardımı olmadan karmaşık görevleri gerçekleştirmek için her endüstrinin önemli bir yönü haline geldi. Basitçe derin öğrenme modelleri oluşturup eğiterek, görüntü renklendirme, müzik üretme ve pikselleri geri yükleme gibi görevler kısa sürede tamamlanabilir.

Model oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için kullanılabilen birkaç derin öğrenme aracı vardır. Ancak özellikler, desteklenen modeller, makine öğrenimi iş akışları otomasyonu vb. temelinde TensorFlow, PyTorch ve Deeplearning4j en iyi derin öğrenme araçlarıdır.

SSS