blog posts

Bu yazımızın başında Python’un yapay zekada kullanımını ele alıp, yazılım projelerinin geliştirilmesinde programlama kütüphanelerinin kullanılmasının nedenlerini açıklayacak ve en iyi kütüphaneyi seçmenin önemli kriterlerine değineceğiz. Ardından yapay zeka konularında kullanılan 30 kullanışlı ve popüler Python kütüphanesini tanıtacağız.

Yapay zekada Python kullanımına giriş

Son yıllarda Python programlama dili çoğu yapay zeka, ” Makine Öğrenimi” ve ” Derin Öğrenme” programlarının tasarımında ve yapımında yaygın olarak kullanılmaktadır . Yazılım endüstrisinde yapay zeka projeleri genellikle sıradan projelerden ayrılır. Bu projeler arasındaki farklar, program çerçevesinin geliştirilmesine yönelik yaklaşımlarda, yapay zekaya dayalı program geliştirmek için gereken becerilerde, derin problem ve veri analizi ihtiyacında görülebilir.

Yapay zeka tabanlı programların geliştirilmesindeki önemli faktörlerden biri de uygun bir programlama dilinin kullanılmasıdır. Yapay zeka projelerinin programcıları ve geliştiricileri, istikrarlı programlar oluşturmada etkili ve projelerin kolayca genişletilebileceği bir dil seçmelidir. Yapay zeka alanındaki şirketlerin ve programcıların deneyimlerine göre Python, çeşitli ve kapsamlı araç ve olanaklara sahip en iyi yapay zeka programlama dillerinden biri olarak değerlendirilebilir.

Python’un geliştiriciler ve programcılar arasında popüler olmasının birçok nedeni vardır; en önemlileri şunlardır:

• Python dili, farklı türde programlama projeleri geliştirmek için çeşitli ve kapsamlı kütüphanelere sahiptir. Yapay zekaya yönelik Python kütüphaneleri oldukça eksiksiz ve kapsamlıdır ve onların yardımıyla farklı türde makine öğrenimi algoritmaları , derin öğrenme algoritmaları ve ” sinir ağları ” uygulayabilirsiniz .
• Python giriş seviyesi bir programlama dili olarak kabul ediliyor ve programlama alanına yeni başlayanlar kolaylıkla öğrenebilir.
• Python’un önemli ve kullanışlı özelliklerinden biri de taşınabilirliğidir ve bu dilde tasarlanan programlar Windows, Linux ve macOS gibi farklı işletim sistemlerinde çalıştırılabilir.
• Python’da yerleşik uygulamaları geliştirmek, dağıtmak ve sürdürmek kolaydır.
• Python dili için geniş ve aktif bir destek topluluğu bulunmaktadır ve proje geliştirme için dilin diğer kullanıcılarıyla bağlantı kurmak kolaydır.
• İnternette Python özelliklerinin ve araçlarının öğretilmesine yönelik pek çok farklı eğitim kaynağı bulunmaktadır ve kullanıcılar bunlardan kolaylıkla faydalanabilmektedir.
• Python , yapay zeka projelerinin geliştirilmesinde pratik faktörlerden biri olarak kabul edilen nesne yönelimini desteklemektedir.

Programlama dilinde kütüphane

Programlama alanında, önceden yazılmış kodların ve işlevlerin bir araya toplandığı kütüphane adı verilen bir kavram vardır . Geliştiriciler ve programcılar, kodlarını sıfırdan yazmaya gerek kalmadan projelerinin geliştirilmesinde bu kütüphaneleri kullanabilirler.

Örneğin, bir giriş sayısının faktöriyel değerini hesaplamak istediğinizi varsayalım. Bunun için programlama dilinde, giriş sayısının faktöriyel değerini hesaplamaya yönelik bir fonksiyon içeren önceden tanımlanmış kütüphaneleri kullanabilirsiniz. Bu durumda sadece o kütüphanenin adını ve programınızdaki fonksiyonu çağırıp verilerinizi ona göndermeniz yeterli olacaktır, böylece fonksiyon hesaplamaları yapıp size çıktı sunacaktır.

Neden programlama dili kitaplıklarını kullanmalısınız?

Geliştiriciler ve programcılar, yazılım projelerini geliştirmek için projenin konusuyla ilgili kütüphanelerin kullanımına güvenirler. Programlama projelerinin geliştirilmesinde kütüphanelerin kullanılmasının aşağıda tartışacağımız önemli avantajları vardır:

• Programlama dili kütüphaneleri kullanılarak programlar modüler bir şekilde tasarlanabilir ve program bakımı basitleştirilebilir.
• Programlama dili kütüphanelerini kullanarak manuel kodlamaya gerek kalmaz ve bu da geliştiricilerin ve programcıların projelerini çok daha kısa sürede tamamlamalarına ve proje maliyetlerinden tasarruf etmelerine yardımcı olur.
• Kütüphaneler programcılara önceden uygulanan algoritmalar sağlar ve bu, insanların algoritmaların satır satır kod parçacıklarını yazmakla uğraşmak ve zamanlarını algoritmaların uygulanmasındaki karmaşıklıklar üzerinde harcamak yerine sorunu çözmeye odaklanmasını sağlayabilir.

Yapay zeka için Python kütüphaneleri

Python programlama dili, yapay zeka alanında en yaygın kullanılan ve popüler dillerden biri olarak biliniyor. Yapay zekaya yönelik Python kütüphaneleri kapsamlıdır ve onların yardımıyla veri analizi , veri görselleştirme , makine öğrenme modellerinin uygulanması, derin öğrenme algoritmaları ve sinir ağları yapabilirsiniz . Aşağıda yapay zekaya yönelik en ünlü Python kütüphanelerinin bir listesi bulunmaktadır:

1. Numpy kütüphanesi
2. SciPy kütüphanesi
3. Scikit-Learn kütüphanesi
4. Theano kütüphanesi
5. TensorFlow kütüphanesi
6. Keras kütüphanesi
7. PyTorch kütüphanesi
8. Pandalar kütüphanesi
9. Matplotlib kütüphanesi
10. Güzel Çorba Kütüphanesi
11. Scrapy kütüphanesi
12. Seaborn Kütüphanesi
13. PyCaret kütüphanesi
14. OpenCV kütüphanesi
15. Kafe kütüphanesi
16. Gensim kütüphanesi
17. XGBoost kütüphanesi
18. LightGBM kütüphanesi
19. spaCy kütüphanesi
20. NetworkX kitaplığı
21. Selenyum kütüphanesi
22. pybrain kütüphanesi
23. Şogun Kütüphanesi
24. mlpack kütüphanesi
25. scikit resim kütüphanesi
26. Apache MXNet kitaplığı
27. LongChain kütüphanesi
28. Sarılma Yüz Kitaplığı
29. OpenAI kütüphanesi
30. CNTK kütüphanesi

Bu yazımızın devamında her Python kütüphanesinin yapay zekaya yönelik özelliklerini ve uygulamalarını anlatacağız.

1. Yapay zeka için Numpy Python kütüphanesi

NumPy, yapay zeka için ana Python kütüphanelerinden biridir. Bu kütüphane, diziler ve matrisler üzerinde çeşitli matematiksel işlemleri gerçekleştirmek için kullanılabilen popüler bir açık kaynaklı sayısal Python kütüphanesidir . Veri bilimcileri ve yapay zeka uzmanları bu kütüphaneyi verileri analiz etmek için kullanır. Ayrıca bu araç yardımıyla çok boyutlu dizilere doğrusal cebir işlemleri ve Fourier dönüşümü hesaplamaları da uygulanabilmektedir.

Python’daki “Liste” veri yapısıyla karşılaştırıldığında , NumPy dizileri veri depolamak için çok daha az alana ihtiyaç duyar ve içlerinde depolanan veriler üzerinde işlem yapmak çok daha hızlı ve kolaydır. NumPy kütüphanesi, bir matristeki verileri kolayca değiştirmenize ve dönüştürmenize olanak tanır. Bu benzersiz özellikleri nedeniyle bu kütüphane yapay zeka projelerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu kütüphanenin avantajlarını şu şekilde sıralayabiliriz:

• NumPy’nin yardımıyla çoğu bilimsel hesaplama ve makine öğreniminde kullanılan çok boyutlu verilerle kolayca çalışabilirsiniz.
• Bu kütüphaneyi kullanarak yüksek boyutlu matrisleri kolaylıkla işleyebilirsiniz.
• Bu dinamik veri yapısı kullanılarak iyileştirilmiş performans ve çöp toplama yönetimi mümkündür.
• Yapay zeka projeleri ağır hesaplamalar gerektirdiğinden bu kitaplığın kullanılması, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin performansının artırılmasına yardımcı olur.

Numpy kütüphanesi yapay zekaya yönelik ana Python kütüphanelerinden biri olmasına rağmen aşağıda belirtilen bazı zayıf yönleri de vardır:

• NumPy kütüphanesi, Cython ve C/C++ kütüphaneleri gibi Python olmayan kütüphanelere bağlıdır; bu da insanların, özellikle de yeni başlayanların onu öğrenmesini ve kullanmasını zorlaştırabilir.
• NumPy dizilerinde depolanan veriler donanım türündedir, bu nedenle verileri Python eşdeğerine dönüştürmek ve tam tersini yapmak çok fazla hesaplama ve zaman gerektirir.
• Bu kütüphaneyi öğrenmek yeni başlayanlar için zordur çünkü diğer Python konseptlerinden farklı konsept ve özelliklere sahiptir.
• Bu kütüphaneyi kullanabilmek için öncelikle Python üzerine kurmanız gerekmektedir ve direkt olarak kullanamazsınız.
• NumPy dizileri metin verilerini işlemek için kullanılamaz.

2. Yapay zeka için Python kütüphaneleri – SciPy kütüphanesi

Yapay zekaya yönelik bir diğer Python kütüphanesi ise SciPy kütüphanesidir. Bu kütüphane, matematiksel fonksiyonları çözmek için ana veri yapısı olarak NumPy’yi kullanır. Bu kütüphanede optimizasyon, doğrusal cebir, entegrasyon, türetme ve istatistiksel hesaplamalar için çeşitli modüller bulunmaktadır. Bu kütüphane yardımıyla görüntü verileri üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilirsiniz. Ek olarak SciPy kütüphanesi sinyal işleme için de kullanılabilir. Bu kütüphanenin en önemli avantajları şu şekilde sıralanabilir:

• Bu kütüphane, yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinin gerektirdiği çok çeşitli sayısal hesaplamalarda kullanılmaktadır.
• Bu kütüphane, bu aracı kolayca kullanabileceğiniz kapsamlı belgelere sahiptir.
• SciPy kütüphanesi, iki kütüphane arasında entegrasyona izin veren ve sayısal işleme ve hesaplamalar için NumPy dizisi tabanlı veri yapılarını kullanan NumPy’nin üzerine inşa edilmiştir.
• SciPy , geniş bir kullanıcı ve proje yelpazesinin erişimine açık, ücretsiz ve açık kaynaklı bir kütüphanedir .

SciPy kütüphanesinin sahip olduğu önemli avantajların yanı sıra dezavantajlarını da sayabiliriz. Bunlardan en önemlilerinden bazılarını aşağıda sayabiliriz:

• SciPy kütüphanesi NumPy kütüphanesini temel alır ve yeni başlayanlar için öğrenmesi ve kullanması zor olabilir.
• SciPy, büyük veri kümeleriyle çalışırken çok fazla bellek tüketir ve dikkatli bellek yönetimi uygulamaları gerektirir.
• SciPy kütüphanesi dize verileri veya Web Scraping için kullanılamaz .
• SciPy kütüphanesinin NumPy’ye bağımlılığı, taşınabilirliğini NumPy’yi desteklemeyen platformlarla sınırlar.
• SciPy’nin kullanıcı arayüzü, NumPy ve iç işleyişi hakkında yeterli bilgi gerektirdiğinden yapay zekaya yönelik diğer Python kitaplıklarıyla karşılaştırıldığında daha az kullanıcı dostudur.

3. Scikit-Learn yapay zeka kütüphanesi

Scikit-Learn kütüphanesi, ” Supervised Learning” ve ” Unsupervised Learning” yaklaşımlarıyla makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasında kullanılabilecek, yapay zeka alanında en ünlü Python kütüphanelerinden biri olarak kabul ediliyor . Bu kütüphanenin kullanıcı arayüzü basittir ve yeni başlayanlar kolaylıkla kullanabilir.

Bu Python kütüphanesi, makine öğrenimi modellerini uygulamaya yönelik NumPy ve SciPy kütüphaneleriyle ilişkilidir ve yapay zeka ve karmaşık verilerle çalışmak için en iyi Python kütüphanelerinden biri olarak kabul edilebilir.

Scikit-Learn kütüphanesi yardımıyla yapay zeka modellerinin doğruluğunu kontrol etmek için farklı yöntemler kullanılabilmektedir. Ayrıca bu kütüphane, görüntü ve metin verilerinden özellikler çıkarmak ve veri boyutlarını azaltmak için de kullanılabilir. Bu kütüphanenin çeşitli avantajları vardır, bunlardan en önemlilerinden bazıları aşağıda belirtilmiştir:

• Scikit-Learn kütüphanesi, denetimli ve denetimsiz öğrenmeye yönelik kapsamlı bir algoritma seti içerir ve sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyutluluk azaltma ve özellik çıkarma sorunlarını uygulamak için kullanılabilir.
• Scikit-Learn basit bir kullanıcı arayüzüne sahiptir ve öğrenmesi kolaydır. Ayrıca internette ücretsiz olarak kullanılabilecek birçok eğitim belgesi bulunmaktadır.
• Scikit-Learn kütüphanesi modüler bir kütüphane olarak kabul edilir; bu, algoritmaları ve bunların farklı bileşenlerini karıştırmanın ve eşleştirmenin kolay olduğu anlamına gelir.
• Scikit-Learn kütüphanesi, geliştirme ve destek için geniş bir topluluğa sahiptir ve kullanıcılarıyla etkileşime geçmek ve ilgili soruları bulmak için farklı kişilerden yardım almak kolaydır.
• Scikit-Learn’in açık kaynak kodlu bir kütüphane olması ve tüm özelliklerinin ücretsiz olarak kullanılabilmesi geniş bir kitlenin ilgisini çekmiştir.

Scikit-Learn kütüphanesinin önemli avantaj ve özelliklerinin yanı sıra aşağıda bahsedeceğimiz dezavantajları da vardır:

• Scikit-Learn kütüphanesi NumPy ve SciPy kütüphanelerine bağımlıdır ve bu iki kütüphanenin işlevini ve uygulamasını bilmiyorsanız Scikit-Learn’ü kullanmak zor olacaktır.
• Scikit-Learn, veri işlemeye yönelik bir dizi araç sunuyor ancak bu kütüphane, yapay zekaya yönelik diğer Python kütüphaneleriyle karşılaştırıldığında kapsamlı değil ve veriler üzerinde daha karmaşık işlemler yapmanız gerekiyorsa başka bir kütüphane kullanmanız gerekebilir.
• Scikit-Learn kütüphanesi kategorik verileri desteklemez.

4. Theano kütüphanesinin yapay zekaya uygulanması

Theano, matematiksel işlemleri çok boyutlu diziler yardımıyla değerlendirmemizi sağlayan bir başka Python kütüphanesidir. Ayrıca bu kütüphaneyi kullanarak farklı sinir ağlarını uygulayabilirsiniz. Theano kütüphanesini kullanırken GPU’yu kullanırsanız daha verimli performans gösterecektir. Ayrıca bu kütüphane dağıtık veya paralel ortamlarda da kullanılabilir.

Bu kütüphanenin derlenmiş fonksiyonlarında NumPy dizileri kullanılmaktadır ve bir veya daha fazla giriş ile çeşitli fonksiyonların türevlerini gerçekleştirebilmektedir. Ayrıca bu kütüphane, farklı modellerdeki çeşitli hata ve belirsizlik türlerini tespit edebilir ve bunlar hakkında kullanıcıya iyi açıklamalar sunabilir. Theano kütüphanesinin özellikleri ve faydaları aşağıda görülebilir:

• Theano kütüphanesi, matris işlemleri, türetme ve optimizasyon gibi çeşitli matematiksel hesaplamalar ve makine öğrenmesi problemlerinin çözümü için kullanılabilecek, yapay zeka açısından en güçlü Python kütüphanelerinden biri olarak kabul edilmektedir.
• Bu kütüphane yardımıyla sembolik hesaplamalar yapılabilmektedir. Yani bu kütüphane yardımıyla karmaşık matematiksel ifadeler gösterilebiliyor ve üzerlerine matematiksel hesaplamalar uygulanabiliyor. Bu özellik makine öğrenimi problemlerini uygulamak için kullanılır.
• Theano kütüphanesi iyi belgelenmiştir ve kullanıcılar onu nasıl kullanacaklarını kolayca öğrenebilirler.
• Theano kütüphanesi, bir geliştirici topluluğu tarafından aktif olarak geliştirilmekte ve kütüphaneye sürekli olarak yeni özellikler ve konular eklenmektedir.

Theano kütüphanesi için saydığımız avantajlara ve iyi özelliklere rağmen aşağıda ele alacağımız dezavantajlarını da sayabiliriz:

• Theano kütüphanesi, yeni başlayanların öğrenmesini zorlaştıran karmaşık bir sözdizimine sahiptir.
•  Bu kütüphaneyle çalışmak kullanıcı dostu değildir ve basit bir kullanıcı arayüzüne sahip değildir.
• Diğer Python yapay zeka kütüphaneleriyle karşılaştırıldığında bu kütüphane kapsamlı değildir ve daha az özellik ve olanaklara sahiptir.
• Yapay zekaya yönelik bu kütüphanenin eğitim kaynakları diğer Python kütüphanelerine göre daha azdır ve bu araçla çalışırken kolayca çözemeyeceğiniz sorunlarla karşılaşabilirsiniz.

5. Python’da TensorFlow kütüphanesi

Yapay zekaya yönelik en ünlü Python kütüphanelerinden bir diğeri de birçok ticari ve araştırma projesinde kullanılan TensorFlow kütüphanesidir. Google’ın Google Brain ekibi tarafından tasarlanan bu kütüphane, derin öğrenme modelleri ve sinir ağları oluşturmak için kullanılabilecek ücretsiz ve açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir.

TensorFlow’un mimarisi ve çerçevesi esnektir ve uygulamanın bu kütüphane tarafından geliştirilen programları CPU ve GPU gibi birden fazla bilgi işlem platformunda çalıştırmasına olanak tanır. Ancak bu kitaplığın en iyi performansı Tensör İşleme Birimi (TPU) üzerinde çalıştığı zamandır.

Ayrıca bu kütüphanenin kullanımı masaüstü cihazlarla sınırlı değildir ve bu araç, sunucular ve akıllı telefonlar üzerinde yapay zeka modelleri tasarlamanıza ve eğitmenize olanak tanır. Bu güçlü Python kütüphanesinin aşağıda bahsedeceğimiz çeşitli avantajları vardır:

• TensorFlow kütüphanesi geliştiriciler tarafından sürekli olarak geliştirilmekte ve geniş bir kullanıcı topluluğuna sahiptir.
• TensorFlow kütüphanesi, çok çeşitli yapay zeka projelerine uygun, güçlü ve esnek bir kütüphane olarak değerlendirilmektedir.
• Bu kütüphane, sorunları kolayca çözmenize ve projelerinizi geliştirmek için diğer kullanıcılardan yardım almanıza yardımcı olan geniş ve aktif bir kullanıcı topluluğuna sahiptir.

TensorFlow kütüphanesi, yapay zeka için en önemli ve yaygın olarak kullanılan Python kütüphanesi olarak kabul edilse ve onun yardımıyla, yapay zekanın çeşitli derin öğrenme modellerini hayata geçirmek mümkün olsa da, aşağıda bahsedeceğimiz dezavantajları da vardır:

• TensorFlow kütüphanesinin kullanımı oldukça karmaşıktır ve yeni başlayanlar için çalışması zor olabilir.
• TensorFlow kütüphanesi çok fazla sistem kaynağı kullanabilir.
• TensorFlow kütüphanesi iOS veya Android gibi bazı platformlarda rahatlıkla kullanılamıyor.
• Bu kütüphaneyle tasarlanan hesaplamalı grafikler yavaş çalışır.

6. Keras AI kütüphanesi nedir?

Keras, sinir ağlarını daha basit bir şekilde uygulamak için kullanılabilecek yapay zeka için en ilginç Python kütüphanelerinden biridir. Ayrıca bu kütüphane, derin öğrenme modellerini derlemek, veri kümelerini işlemek, verileri grafik biçiminde görselleştirmek ve daha fazlası için kullanılır.

Perde arkasında Keras kütüphanesi, derin öğrenme modellerini uygulamak için Theano veya TensorFlow kütüphanelerini kullanıyor. Bu kitaplık diğer makine öğrenimi kitaplıklarına göre daha yavaştır çünkü önce sinir ağı modelleri için hesaplamalı bir grafik oluşturur ve daha sonra bunu işlemleri gerçekleştirmek için kullanır.

Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc ve Square gibi birçok ünlü şirket, projelerini geliştirmek için Cross kütüphanesini kullanıyor ve bu araç, yapay zeka girişimleri arasında özel bir yere sahip. Ek olarak Keras kütüphanesi, yapay zeka ve derin öğrenme araştırmacıları arasında popülerdir ve yapay zeka için en çok kullanılan Python kitaplıkları listesinde ikinci sırada yer almaktadır. Ayrıca CERN ve NASA gibi büyük bilimsel kuruluşlardan araştırmacılar da araştırma projelerinde bu kütüphaneyi kullanıyor.

Cross kütüphanesini kullanarak katmanlar, aktivasyon fonksiyonları ve optimize ediciler gibi sinir ağı yapı taşlarını uygulayabilir ve çeşitli işlemleri görüntü ve metin verilerine kolayca uygulayabilirsiniz. Ayrıca bu kütüphane MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet gibi işlenmiş veri setlerini ve önceden eğitilmiş modelleri içerir ve projelerinizi geliştirmek için rahatlıkla kullanılabilir. Bu kütüphanenin avantajlarını aşağıda sıralayabiliriz:

• Çapraz kütüphane CPU ve GPU üzerinde kullanılabilir.
• Keras kütüphanesi, karmaşık derin öğrenme modellerini uygulamak için kolaylıkla kullanılabilir.
• Bu kütüphane, yapay zeka için en basit Python kütüphanelerinden biri olarak kabul edilir ve sinir ağlarının tasarlanmasını ve öğretilmesini yeni başlayanlar için bile kolaylaştıran basit ve kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir.
• Keras, işlevselliğini ve özelliklerini özelleştirmeyi ve genişletmeyi kolaylaştıran modüler bir mimariye sahiptir. Ayrıca bu kitaplık, özelleştirilmiş ağ katmanları ve bunların hedeflerini oluşturmanıza olanak tanır.
• Cross AI kütüphanesi, kapsamlı destek ve kaynaklar sağlayan geniş ve aktif bir topluluğa sahiptir. Bu sayede bu araçla çalışırken sorun yaşarsanız kolaylıkla düzeltebilirsiniz.
• Keras kütüphanesi, projelerinize hızlı bir başlangıç ​​yapmak için kullanabileceğiniz çok sayıda önceden eğitilmiş modelle birlikte gelir. Bu modelleri kullanmak, proje geliştirme için zaman ve emekten tasarruf etmenizi sağlayabilir.

Bahsettiğimiz avantajlara ve iyi olanaklara ek olarak Cross kütüphanesinin dezavantajları da vardır; bunların en önemlilerinden bazılarını aşağıda tartışacağız:

• Keras kütüphanesi, yapay zekaya yönelik diğer Python kütüphaneleriyle karşılaştırıldığında nispeten yavaştır çünkü sinir ağlarını temsil etmek için bazı işlem türleri için verimsiz olabilen hesaplamalı bir grafik oluşturur.
• Bu kütüphane diğer derin öğrenme kütüphanelerine göre daha az esnektir çünkü daha sınırlı özellikler ve yetenekler içerir.
• Cross, TensorFlow veya Theano kütüphanelerine bağlı olduğundan, bu kütüphaneyi kullanırken bu iki kütüphanenin özellikleri ve yetenekleri ile sınırlısınız.

7. Yapay zeka için PyTorch kütüphanesi

PyTorch, 2017 yılında C programlama dili çerçevesine dayalı olarak geliştirilen, yapay zekaya yönelik başka bir Python kütüphanesidir. Bu açık kaynak kütüphane , veri bilimi projelerinde yaygın olarak kullanılmaktadır ve onun yardımıyla, hesaplamalı grafikler, programın yürütülmesi sırasında herhangi bir zamanda değiştirilebilecek şekilde kolayca oluşturulabilir. Ayrıca bu kütüphane ağırlıklı olarak “Bilgisayarlı Görme” ve “Doğal Dil İşleme” (NLP ) projelerinde kullanılmaktadır .

PyTorch yüksek yürütme hızına sahiptir ve ağır ve karmaşık grafikleri yönetmek için verimli bir şekilde kullanılabilir. Ayrıca bu kütüphane oldukça esnektir ve kullanıcının CPU ve GPU’ya ek olarak basit işlemciler üzerinde AI projelerini çalıştırmasına olanak tanır. Ayrıca bu kütüphane doğal dil işlemeye yönelik çeşitli araçlara sahiptir ve entegre bir geliştirme ortamında kolaylıkla kullanılabilir. Metin düzeltici Python’u destekleyen kod editörleri (Entegre Geliştirme Ortamları | IDE) kullanıldı. PiTorch kütüphanesinin aşağıda bahsettiğimiz önemli avantajları vardır:

• Bu kitaplık, derin öğrenme modellerinin uygulanmasını kolaylaştıran basit ve sezgisel bir kullanıcı arayüzüne sahiptir.
• PyTorch kütüphanesi, esnekliği nedeniyle çok çeşitli derin öğrenme problemlerinde kullanılabilecek, yapay zekaya yönelik Python kütüphanelerinden biri olarak değerlendirilmektedir.
• PyTorch kütüphanesini kullanarak derin öğrenmenin ve sinir ağlarının çeşitli büyük ve karmaşık modellerini uygulamak mümkündür.
• PyTorch kütüphanesi, sürekli olarak yeni araçlar ve kaynaklar geliştiren ve bu kütüphaneyle ilgili sorunlarda size yardımcı olabilecek geniş ve aktif bir topluluğa sahiptir.
• PyTorch kütüphanesi, yeni başlayanların bu kütüphaneye başlamalarına yardımcı olabilecek mükemmel ve kapsamlı belgelere sahiptir.

Bu kütüphanenin önemli olanakları ve avantajlarının yanı sıra aşağıdaki listede ele alacağımız dezavantajları da vardır:

• PyTorch’u yeni başlayanlar için öğrenmek zordur.
• PyTorch kütüphanesi kullanılarak geliştirilen programlarda hata ayıklamak zordur.
• Bu kitaplık, TensorFlow kitaplığıyla karşılaştırıldığında kararlı değildir ve beklenmeyen sonuçlar doğurabilir.
• PieTorch tarafından geliştirilen yapay zeka projelerini devreye almak TensorFlow kadar kolay değil.

8. Pandas kütüphanesinin yapay zekaya uygulanması

Yapay zekaya yönelik bir diğer popüler Python kütüphanesi ise veri bilimi ve veri analizinde yaygın olarak kullanılan Pandas kütüphanesidir. Pandas, NumPy kütüphanesini temel alır ve onun yardımıyla yapay zeka algoritmalarının gerektirdiği verileri hazırlayabilirsiniz. Pandas kütüphanesi, verileri depolamak için üzerinde çalışılması hızlı ve kolay olan ve verilere çeşitli değişiklikleri kolayca uygulayabilen iki tür tek boyutlu (seri) ve iki boyutlu (DataFrame) veri yapısını kullanır.

Pandas kütüphanesi esnektir ve diğer bilimsel ve sayısal kütüphanelerle birlikte kullanılabilir. Ayrıca bu kütüphaneyi kullanarak CSV, Excel ve HDFS dosyaları gibi çeşitli kaynaklardan veri okuyabilir ve bu tür dosyalara veri kaydedebilirsiniz . Bu kütüphanenin önemli avantajları aşağıda sıralanabilir:

• Pandas kütüphanesinin kullanımı oldukça kolaydır ve yeni başlayanlar, kullanıcı dostu arayüzü sayesinde veri analizi görevlerini kolaylıkla gerçekleştirebilirler.
• Pandas kütüphanesi çok esnektir ve veri temizleme , veri işleme ve görselleştirme ve istatistiksel analiz gibi çok çeşitli görevler için kullanılabilir .
• Pandas, iyi bir şekilde test edilmiş ve belgelenmiş en eski Python kütüphanelerinden biridir. Ayrıca bu kütüphane, bu araç için çeşitli destek hizmetleri sağlayan geniş ve aktif bir kullanıcı topluluğuna sahiptir.

Pandas, yapay zeka ve veri bilimi alanında en yaygın kullanılan ve popüler Python kütüphanelerinden biri olarak görülse de aşağıda tartışacağımız bazı dezavantajları da vardır:

• Pandas kütüphanesi, büyük veri kümelerinin işlenmesi gibi bazı işlemlerde diğer kütüphanelerden daha yavaştır.
• Pandas kitaplığı, büyük veri kümelerinin işlenmesi gibi karmaşık görevler için çok fazla bellek tüketebilir.
• Pandas kütüphanesi büyük ölçüde NumPy kütüphanesine bağımlıdır ve onunla çalışmak için NumPy olanaklarını da kullanmanız gerekir.
• Veri analizi deneyimi olmayan yeni başlayanlar, Pandas kütüphanesini öğrenmede zorluk yaşayabilir ve kavram ve araçlarla çalışmayı zor bulabilirler.

9. Python’daki Matplotlib kütüphanesi nedir?

Matplotlib, Python’da verilerden çizelgeler ve grafikler oluşturmak için kullanılan bir veri görselleştirme kitaplığıdır. Bu araç, SciPy kütüphanesinin bir uzantısıdır ve NumPy veri yapılarının yanı sıra karmaşık Pandas veri modellerini görüntü formatında görüntüleyebilir. Bu kütüphane yardımıyla grafikler, histogram grafikleri , hata grafikleri, dağılım grafikleri ve çubuk grafikleri iki boyutlu olarak üretilebilmektedir. Bu kütüphaneyi kullanarak veri analizi için yüksek kaliteli görseller oluşturabileceğiniz için bu kütüphane, veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri arasında kullanışlı ve popüler bir araç olarak kabul edilmektedir.

Ek olarak, Matplotlib kitaplığını kullanarak özelleştirilmiş görünüme sahip grafikler oluşturabilir ve renkler, yazı tipleri ve çizgi stilleri dahil olmak üzere grafik özelliklerini beğeninize göre değiştirebilirsiniz. Ayrıca bu kütüphaneyle oluşturulan tablo ve grafikleri PNG, JPEG ve PDF dahil çeşitli dosya formatlarında kaydedebilirsiniz. Matplotlib kütüphanesinin önemli avantajlarını aşağıdaki listede görebilirsiniz:

• Matplotlib kütüphanesi en eski Python kütüphanelerinden biri olarak kabul edilir, performansı iyi bir şekilde test edilmiştir ve geniş ve aktif bir programcı topluluğu onu destekleyecek hizmetler sağlamaktadır.
• Matplotlib kütüphanesinin öğrenilmesi ve kullanılması kolaydır ve yeni başlayanların bu kütüphaneyi okuyarak kolayca kullanabileceği güzel eğitimler bulunmaktadır.
• Matplotlib kitaplığı platformlar arası uyumludur ve Windows, macOS ve Linux’ta verileri çizmek için kullanabilirsiniz.

Matplotlib kütüphanesinin yukarıda sayılan avantajlarının yanı sıra aşağıda bahsedeceğimiz dezavantajları da bulunmaktadır:

• Matplotlib kütüphanesinin bazı görevlerde, özellikle gelişmiş veri görselleştirmesinde kullanımı karmaşıktır.
• Büyük verileri çizmek için Matplotlib’in performansı yavaştır.
• Matplotlib’in varsayılan çizim stillerinden bazıları eskidir ve diğer kütüphaneler kadar modern görünmeyebilir.
• Matplotlib kütüphanesinin animasyon özellikleri sınırlıdır ve animasyon oluşturmak için daha fazla özelliğe sahip başka kütüphaneler de vardır.

10. Güzel Çorba AI kütüphanesi

Beautiful Soup, web’den veri toplamak ve XML ve HTML yapılarını analiz etmek ve onlardan bilgi çıkarmak için kullanılan, yapay zekaya yönelik başka bir Python kütüphanesidir. Bu kitaplık, bir web sitesinin işlenmiş tüm sayfaları için bir ayrıştırma ağacı oluşturur ve ardından web içeriği verilerini HTML yapısından çıkarabilir. Veri bilimcileri ve analistlerinin yanı sıra makine öğrenimi ve derin öğrenme geliştiricileri de yapay zeka modelleri için gerekli verileri hazırlamak amacıyla bu kütüphaneyi kullanıyor.

Beautiful Soup kütüphanesi çok hızlı ve etkilidir ve veri madenciliği için ek donanım kaynağı gerektirmez. Bu araç, farklı türdeki web sitelerinden çeşitli şifrelenmiş verileri çıkarmak için kolayca kullanılabilir. Bu kütüphanenin avantajlarını aşağıdaki listede görebilirsiniz:

• Beautiful Soup kütüphanesinin öğrenilmesi ve kullanılması nispeten kolaydır ve yeni başlayanlar bile arayüzünü kolayca kullanabilir.
• Beautiful Soup, HTML ve XML belgeleri de dahil olmak üzere çok çeşitli web sitelerinden veri çıkarmak için kullanılabilir. Kitaplık ayrıca JSON ve CSV dosyaları gibi diğer formatlardaki verileri ayrıştırmak ve işlemek için de kullanılabilir.
• Beautiful Soup kitaplığı, verilerin nasıl yakalandığını ve ayrıştırıldığını özelleştirmenize olanak tanır. Ayrıca verilerinizi çıkarmak için özel kurallar oluşturabilir ve çıkarılan verilerin çıktı biçimini özelleştirebilirsiniz.
• Beautiful Soup kütüphanesi, destek sağlayabilecek ve soruları yanıtlayabilecek geniş ve aktif bir kullanıcı topluluğuna sahiptir.

Beautiful Soup kütüphanesini kullanmanın da bu kütüphanenin dezavantajları sayılan sınırlamaları vardır. Aşağıda bu dezavantajlara dikkat çekiyoruz:

• Beautiful Soup kütüphanesi özellikle web’den veri çıkarmak için tasarlanmıştır ve veri temizleme veya analiz gibi başka görevler için kullanılamaz.
• Beautiful Soup kütüphanesinin çıktısı bazen hatalı olabilir. Bu, HTML kodları karmaşık olduğunda veya düzgün yapılandırılmadığında meydana gelir.
• Bu kütüphane ile çalışırken lxml veya request gibi başka Python kütüphanelerine ihtiyaç duyabilirsiniz.
• Bu kütüphaneyi büyük veri hacmine sahip web sitelerinden veya trafiğin yoğun olduğu sitelerden veri çıkarmak için kullandığınızda performansı yavaşlayabilir.

11. Yapay zeka için Scrapy Python kütüphanesi

Scrapy, web sitelerinden veri çıkarmak için kullanılan başka bir Python kütüphanesidir . Ücretsiz ve açık kaynak olarak kullanıcıların hizmetine sunulan bu kütüphaneyi, insanlar yapay zeka modellerine uygun yapıda veriler hazırlamak için kullanabiliyor.
Scrapy kütüphanesinin önemli yeteneklerinden biri yüksek veri çıkarma hızıdır.

Bu kütüphane, siteden paralel olarak veri çıkarmak için web sitesine aynı anda birden fazla istek gönderir. Ayrıca bu kütüphane, çeşitli İnternet kaynaklarından çok büyük verileri yüksek hızda çıkarma yeteneğine sahiptir. Aşağıda bu kütüphanenin diğer avantajlarını görebilirsiniz:

• Scrapy kütüphanesi, çok çeşitli veri çıkarma isteklerini özelleştirilmiş bir şekilde yerine getirebilen güçlü ve esnek bir araçtır. Bu aracı kullanarak HTML yapısını ayrıştırma ve sayfa bağlantılarını takip etme gibi bazı görevleri otomatik olarak gerçekleştirebilirsiniz.
• Scrapy kütüphanesinin kullanımı kolaydır ve kullanıcı arayüzü yardımıyla kolayca kullanılabilir.
• Scrapy kütüphanesi, yardım etmeye ve destek sağlamaya istekli geniş ve aktif bir kullanıcı topluluğuna sahiptir. Bu kütüphaneyi öğrenmek için kullanılabilecek forumlar ve dokümanlar gibi birçok çevrimiçi kaynak da bulunmaktadır.

Yukarıdaki listede bahsettiğimiz avantajlara ve iyi özelliklere ek olarak Scrapy kütüphanesinin dezavantajları da vardır ve bunların en önemlilerinden bazılarını aşağıda tartışacağız:

• Çok büyük içeriğe veya dinamik içeriğe sahip web siteleri için Scrapy kitaplığının kullanılması yavaş olabilir.
• JavaScript kullanan sitelerden veri çıkarmak daha fazla zaman alır çünkü bu sayfalar dinamik içerik içerir ve Scrapy kütüphanesi, kullanıcının tarayıcısına yüklenene kadar sitenin dinamik içeriğini çıkaramaz.
• Bazı siteler, web sitesinden veri çıkarılmasını engellemek için yöntemler kullanır. Bu durumda Scrapy kütüphanesinin veri çıkarmak için çok fazla zamana ihtiyacı vardır.
• Sitelerden veri çıkarmak her zaman yasal değildir. Bazı web siteleri veri madenciliğini açıkça yasaklarken, diğerleri veri madenciliği için koşullar içerebilir.

12. Python’da Seaborn Yapay Zeka Kütüphanesi

Seaborn, yapay zeka ve analitik grafikler biçiminde veri çizmeye yönelik başka bir Python kütüphanesidir. Bu açık kaynak kütüphane Matplotlib kütüphanesini temel alır ve Pandas veri yapılarıyla çalışır. Seaborn kütüphanesi, önemli bilgileri içeren ayrıntılı istatistiksel grafikler çizmek için üst düzey bir arayüze sahiptir. Bu araç, yapay zeka modellerinin gerektirdiği eğitim verilerinin kavramsal diyagramlarını hazırlamak için kullanılabildiğinden makine öğrenmesi ve derin öğrenme projelerinde kullanılmaktadır.

Seaborn kütüphanesinin yardımıyla ilgi çekici çizelgeler ve grafikler oluşturabilirsiniz, bu nedenle yayıncılık ve pazarlamada iyi bir şekilde kullanılabilir. Ayrıca Seaborn, minimum programlama kodu ve basit komutlarla çeşitli grafikler oluşturmanıza olanak tanır. Bu nedenle, bu aracı kullanmak zamandan ve emekten tasarruf etmenizi sağlayabilir. Bu kütüphanenin diğer avantajları şu şekilde sıralanabilir:

• Pandas kütüphanesinin Seaborn ile entegrasyonu, çeşitli grafiklerin doğrudan Pandas veri yapısından kolayca oluşturulmasını mümkün kıldı. Bu şekilde görselleştirme için verileri değiştirmenize gerek kalmaz. Bu özellik veri bilimcilerin ve analistlerin çalışmalarında bu kütüphaneyi bolca kullanmalarına neden olmuştur.
• Seaborn kütüphanesi modülerdir ve isteğe göre genişletilebilir.
• Seaborn’un kullanıcı dostu bir arayüzü var ve internette bu aracı öğrenmek için birçok eğitim ve örnek var. Böylece yeni başlayanlar bu aracı projelerinde rahatlıkla kullanabilirler.

Seaborn kütüphanesinin sahip olduğu önemli avantajlara rağmen dezavantajlar olarak da değerlendirilebilir. Bunlardan en önemlilerinden bazıları aşağıda belirtilmiştir:

• Seaborn kütüphanesi Matplotlib kütüphanesine bağlıdır. Bu, Seaborn’un Matplotlib’in bazı karmaşıklıklarını devraldığı ve kullanıcıların Seaborn’dan en iyi şekilde yararlanmak için Matplotlib’in bazı temel bilgilerini öğrenmeleri gerekebileceği anlamına gelir.
• Seaborn kütüphanesi, verileri doğru şekilde temsil etmeyen önceden oluşturulmuş grafiklere sahiptir. Bu aracı kullanırken estetik ile doğru veri gösterimi arasındaki dengeye dikkat etmelisiniz.
• Seaborn kütüphanesiyle çalışmak nispeten kolay olsa da, veri görselleştirme ve işlemenin temellerini bilmeyen kullanıcılar bu araca başlamayı zor bulabilir.

13. Python’da PyCaret kütüphanesi

PyCaret kütüphanesi, R programlama dilindeki Caret makine öğrenimi kütüphanesini temel alan , Python’da makine öğrenimi için açık kaynaklı bir kütüphanedir. PyCaret, çok sayıda standart makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmasının tek bir komutla veri kümelerine uygulanmasına olanak tanıyan özelliklere sahiptir.

PyCaret kütüphanesini çok az komutla kullanabilirsiniz, bu da programınızın hızlı ve verimli çalışmasını sağlar. Ayrıca bu araç, özellik mühendisliği için basit komutlara veya temel veri işlemeye ve basit süreçlere sahiptir. Bu kütüphaneyi kullanmanın avantajları şunlardır:

• PyCaret kütüphanesi kullanıcı dostudur ve kullanımı kolaydır. Makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini uygulamaya yeni başlayan ve daha önce iş deneyimi olmayan kişiler, bu araç yardımıyla farklı modelleri adım adım uygulayabilir ve değerlendirebilirler.
• Belirtildiği gibi PyCaret kütüphanesini kullanırken uzun kodlar yazmaya gerek kalmıyor, birkaç basit ve kısa komutla çeşitli yapay zeka modelleri hayata geçirilebiliyor. Bu sayede acemi kullanıcılar bu aracı rahatlıkla kullanabilir ve kapsamlı programlamayı öğrenmelerine gerek kalmaz.
• PyCaret kütüphane mimarisi modülerdir ve kullanıcılar işlevselliğini kolaylıkla özelleştirebilir veya genişletebilir. Bu kütüphane, çeşitli makine öğrenimi uygulamaları için kullanılabilecek çok yönlü bir araçtır.
• PyCaret kütüphanesi aynı zamanda yapay zeka süreçlerinde önemli adımlar olan veri ön işleme ve özellik mühendisliği olanaklarını da sağlar. Bu sayede programcılar bu aracı, makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri için gerekli verileri sağlamak amacıyla kullanabilirler.
• PyCaret kütüphanesi yapay zeka modellerini karşılaştırıp aralarından en iyi modeli seçmeyi mümkün kılıyor.
• PyCaret kütüphanesi yapay zekaya yönelik NumPy, pandas ve scikit-learn gibi diğer Python kütüphaneleriyle entegre edilebilir, böylece kullanıcılar daha geniş bir araç ve yetenek yelpazesine erişebilir.

PyCaret kütüphanesinin önemli avantaj ve özelliklerinin yanı sıra aşağıda bahsedeceğimiz dezavantajları da vardır:

• PyCaret kütüphanesi kullanım kolaylığına odaklanır ve aracın profesyonel programcılar tarafından değişiklik yapma esnekliği çok azdır. Dolayısıyla bu araç kullanılarak yalnızca sınırlı görevler yapılabilir.
• Bu kütüphane, kullanıcılar için prensipleri net olmayan ve ortaya çıkan çıktıların anlaşılamadığı işlemleri otomatik olarak gerçekleştirir.
• PyCaret AI kütüphanesi, karmaşık makine öğrenimi modellerini uygulamak için en iyi seçim değildir çünkü bu modeller, özel yöntemler veya makine öğrenimi algoritmaları hakkında derin bilgi gerektirir.
• PyCaret kütüphanesi, verilerden özellik seçmek ve modeli ayarlamak için otomatik yöntemlere sahiptir; bu da bazen yapay zeka modelinin ” aşırı uyumuna ” yol açar.
• PyCaret’in işlevselliği ve özellikleri, kullanıcılar için ek karmaşıklık ve sınırlamalar yaratabilen scikit-learn gibi yapay zekaya yönelik diğer Python kitaplıklarına bağlıdır.

14. OpenCV yapay zeka kütüphanesinin Python’da uygulanması

Yapay görme programları için çeşitli programlama fonksiyonlarını içeren OpenCV, yapay zekaya yönelik diğer Python kütüphaneleri arasında sayılabilir. Bu araç, resimler ve videolar gibi farklı türdeki görsel verileri işleyebilir ve nesneleri, yüzleri ve el yazısını tanımlayabilir.

OpenCV kütüphanesi hesaplama verimliliği göz önünde bulundurularak tasarlanmıştır. Bu kitaplık, veri işlemede çok çekirdekli işleme işlevlerinden tam olarak yararlanır. OpenCV kütüphanesinin aşağıda bahsettiğimiz başka avantajları da vardır:

• OpenCV yapay zeka kütüphanesi, görüntü ve video işleme, bilgisayarlı görme ve makine öğrenimi için geniş bir fonksiyon yelpazesine sahip kapsamlı bir kütüphanedir. Bu aracın yetenekleri kullanılarak basit görüntü manipülasyonundan nesne tanımaya kadar çok çeşitli görevler gerçekleştirilebilir.
• OpenCV iyi bir hesaplama verimliliğine sahiptir ve çok çekirdekli işleme ve yüksek hız ve doğrulukla optimize edilmiş algoritmalar tasarlamak için kullanılabilir.
• Kütüphane açık kaynaktır ve Windows, Mac OS, Linux, Android ve iOS dahil çok çeşitli platformlarda kullanılabilir. Dolayısıyla OpenCV kütüphanesinin birçok farklı program ve proje tasarlamak için çok yönlü bir araç olduğu söylenebilir.
• OpenCV kütüphanesi, çeşitli destek hizmetleri sağlayan ve araç için yeni özellikler ve araçlar geliştiren geliştiricilerden ve kullanıcılardan oluşan geniş ve aktif bir topluluğa sahiptir. Ayrıca internette bu kütüphaneye yönelik kapsamlı eğitim kaynakları bulunmaktadır ve kişiler bunları okuyarak projelerini geliştirmede bu araçtan faydalanabilmektedir.

OpenCV kütüphanesi, özellikle görüntü verileriyle ilgili projeler için yapay zekaya yönelik Python kütüphanelerinden biri olarak görülse de aşağıda tartışacağımız dezavantajları da vardır:

• OpenCv kütüphanesini etkili bir şekilde kullanmak için programlama, görüntü işleme ve bilgisayarlı görme kavramlarına ilişkin derinlemesine bir anlayış gereklidir ve kullanıcıların bu aracı kullanmadan önce bu alanın teorik kavramları hakkında iyi bir anlayışa sahip olmaları gerekir.
• OpenCV kütüphanesi için yayınlanan resmi belgeleri yeni başlayanlar için anlamak ve gezinmek zor olabilir.
• OpenCV’nin bazı özelliklerinden yararlanmak için Eigen veya FFMPEG gibi diğer kütüphaneleri kurmanız gerekir.
• OpenCV kütüphanesi bazı platformları veya donanım yapılandırmalarını desteklemeyebilir. Bu durumda kullanıcıların bu sorunu atlatacak çözümler araması gerekiyor.

15. Python’da Caffe yapay zeka kütüphanesi

Caffe, Python arayüzü ile C++ ile yazılmış açık kaynaklı bir derin öğrenme kütüphanesi ve çerçevesi olarak düşünülebilir. Caffe, Hızlı Özellik Yerleştirme için Evrişimsel Mimari anlamına gelir. Bu kütüphanenin ana uygulamaları akademik araştırmalarda ve yapay zeka, bilgisayarlı görme ve multimedya programlarının büyük endüstriyel projelerinde görülebilir.

Caffe kütüphanesini kullanarak yapay zeka modellerinizi karmaşık kodlara ihtiyaç duymadan tanımlayabilir ve optimize edebilirsiniz. Ayrıca, bu aracı kullanırken CPU ve GPU arasında geçiş yapılabilir ve eğitim sonrasında modeller farklı türde cihaz ve ortamlara dağıtılabilir. Caffe kütüphanesi günde 60 milyondan fazla görüntüyü işleme kapasitesine sahiptir ve bu nedenle çeşitli deneylerde ve endüstriyel uygulama dağıtımlarında iyi bir şekilde kullanılabilir. Bu kütüphanenin diğer avantajlarını aşağıda sıralayabiliriz:

• Caffe kütüphanesi, öğrenmeyi ve kullanmayı kolaylaştıran net bir mimariye sahiptir. Bu araç, makine öğrenimi kavramlarına ilişkin üst düzeyde soyut bir anlayış sağlayarak geliştiricilerin ayrıntılara takılıp kalmak yerine model tasarlamaya ve oluşturmaya odaklanmasına olanak tanır.
• Caffe, görüntü sınıflandırmadan nesne tanıma ve doğal dil işlemeye kadar çok çeşitli derin öğrenme problemlerini uygulamak için kullanılabilecek esnek bir Python kütüphanesidir. Bu araç, farklı türde sinir ağlarını tasarlamak ve oluşturmak ve farklı öğrenme yaklaşımlarıyla derin öğrenme algoritmalarını eğitmek için kullanılabilir.
• Caffe kütüphanesini kullanarak yapay zeka modellerinin performansını optimize etmek için çeşitli yöntemler kullanabilirsiniz. Ayrıca bu araç, derin öğrenme modellerinin eğitimi için CPU ve GPU’yu destekler ve büyük miktarda veriyi yüksek hız ve doğrulukla işlemek için kullanılabilir.
• Caffe kütüphanesi, çeşitli destek hizmetleri sağlayan ve kütüphanenin gelişimine katkıda bulunan geniş ve aktif bir kullanıcı ve geliştirici topluluğuna sahiptir. Bu sayede kullanıcılar bu kütüphane ile ilgili sorunlarını kolaylıkla çözebilir ve derin öğrenmedeki son gelişmelere katkıda bulunabilirler.

Bu kütüphanenin önemli olanakları ve avantajlarının yanı sıra aşağıdaki listede ele alacağımız dezavantajları da vardır:

• Caffe kütüphanesini etkili bir şekilde kullanmak için C++ programlama dilini, derin öğrenme kavramlarını ve bilgisayar mimarisini derinlemesine anlamalısınız.
• Caffe kütüphanesi için sağlanan resmi belgelerin yeni ve acemi kullanıcılar tarafından anlaşılması zor olabilir.
• Caffe kütüphanesi en güçlü Python kütüphanelerinden biri olarak kabul edilse de en son araştırma ve derin öğrenme yöntemlerini desteklememektedir.
• Caffe kitaplığı tüm platformları veya donanım yapılandırmalarını desteklemeyebilir. Kullanıcıların belirli durumlarda bu tür bir sorunu çözmek için bu sınırlamayı aşmak için farklı çözümler araması gerekir.
• Caffe kütüphane özelliklerinin gelişimi son yıllarda yavaşladı ve kütüphanenin geleceğine dair endişeler var.

16. Python’da Gensim kütüphanesinin kullanımı nedir?

Gensim kelimesi Benzer Oluştur anlamına gelir. Bu açık kaynak kütüphane, denetimsiz bir yaklaşımla ve doğal dil işlemeyle Konu Modelleme sorunları için kullanılır. Bu aracın yardımıyla belgelerden anlamsal kavramları çıkarabilir ve geniş bir metin koleksiyonunu yönetebilirsiniz.

Bu kitaplık, yapay zeka algoritmaları için işlem hızını artıran çok çekirdekli uygulamayı kullanır. Scikit-Learn gibi yapay zekaya yönelik diğer Python kütüphaneleriyle karşılaştırıldığında bu araç, metin işleme konusunda daha fazla özelliğe sahiptir. Ayrıca bu araç, kelimelerin ve morfemlerin vektörünü oluşturmak, belgelerin konusunu belirlemek, belgeleri karşılaştırmak ve metin belgelerini anlamsal yapı açısından analiz etmek için kullanılır. Gensim kütüphanesinin diğer avantajları aşağıda sıralanmıştır:

• Gensim kütüphanesi, doğal dil işleme görevleri için güçlü ve çok yönlü bir kütüphanedir. Bu kütüphane, metinsel verilerle çalışmak için vektörleştirme, konu modelleme, fikir madenciliği ve duygu analizi gibi çok çeşitli araçlar sunar .
• Gensim kütüphanesi verimli ve ölçeklenebilirdir ve büyük veri kümeleriyle çalışmak için kullanılabilir. Bu kitaplık, performansı optimize etmek için çok çekirdekli işleme ve verimli veri yapıları gibi çeşitli yöntemler kullanır. Ayrıca bu kütüphane, kullanıcıların büyük miktarlarda metinsel verilerle hız veya doğruluk kaybı olmadan çalışmasına olanak tanır.
• Gensim kütüphanesinin uygulama alanı geniş olup, metin madenciliği, makine çevirisi, duygu analizi ve bilgi erişimi gibi çeşitli alanlarda kullanılabilmektedir. Bu kütüphanenin esnekliği ve çok yönlülüğü, onu araştırmacılar ve geliştiriciler için değerli ve pratik bir araç haline getirmektedir.
• Gensim kütüphanesi, sorular konusunda destek ve yardım sağlamaya istekli birçok kullanıcı ve geliştiriciden oluşan aktif bir topluluğa sahiptir. Ayrıca internette bu kütüphaneyi öğrenmeye yönelik kapsamlı eğitim kaynakları mevcut ve kullanıcılar bunları öğrenmek için rahatlıkla kullanabiliyor.

Gensim kütüphanesinin yukarıdaki listede bahsettiğimiz avantajları ve iyi özelliklerinin yanı sıra dezavantajları da vardır ve bunların en önemlilerinden bazılarını aşağıda tartışacağız:

• Gensim kütüphanesinin karmaşık mimarisi nedeniyle NLP kavram ve tekniklerine aşina olmayan kişiler bu kütüphaneyi anlama ve kullanma konusunda zorluklarla karşılaşabilirler.
• Gensim kütüphanesi, yapay zeka için NumPy ve SciPy gibi diğer Python kütüphanelerine bağımlıdır ve bu da bu kütüphanenin kullanımına karmaşıklık katar.
• Gensim dokümantasyonu kapsamlı olmasına rağmen, bazı kullanıcılar bu dokümantasyonda ileri düzey kavramlar için sunulan eğitimleri kolaylıkla anlayamayabilir. Dolayısıyla bu kütüphanenin iç işleyişine dair detaylı açıklamalar arayan kişiler için bu durum bir engel olarak görülebilir.
• Gensim kütüphanesi orta büyüklükteki veri setleri için verimlidir ancak çok büyük veri setleri ile uğraşıldığında performansı düşebilir.

17. Yapay zeka için XGBoost kütüphanesinin uygulanması

Extreme Gradient Boosting anlamına gelen XGBoost kütüphanesi, sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanılabilecek açık kaynaklı bir gradyan artırma algoritma kütüphanesidir. Bu kütüphaneyi projeleri için kullanmak isteyenler denetimli öğrenme, karar ağacı , topluluk öğrenimi ve degrade artırma kavramlarına aşina olmalıdır.

Bu kütüphane, spam e-posta tespiti, sahtekarlık tespiti ve hastalık tespiti gibi ikili sınıflandırma problemlerinde kullanılabilir. Ayrıca bu kütüphane görüntü tanıma, doğal dil işleme ve öneri sistemleri gibi çok sınıflı problemlerin çözümünde de kullanılabilir. Ev fiyatları ve hisse senedi fiyatlarının tahmin edilmesi gibi regresyon problemleri, XGBoost kütüphanesini kullanarak modellerini hayata geçirmek için kullanılabilecek problemler arasındadır. Bu kütüphanenin diğer avantajlarını aşağıdaki listede görebilirsiniz:

• XGBoost kütüphanesi oldukça verimli ve ölçeklenebilirdir, bu iki özellik büyük veri kümeleriyle çalışmak için önemlidir.Kütüphane, yapay zeka modellerinin eğitimini hızlandırmak için paralel hesaplama yöntemlerini kullanır.
• XGBoost kütüphanesi, aşırı uyumu önlemek ve model performansını artırmak için “düzenleme” yöntemlerini kullanır.
• XGBoost kitaplığı sayısal, kategorik ve metinsel veriler dahil olmak üzere heterojen veri türlerini destekler. Bu özellik, bu kütüphanenin çeşitli gerçek dünya uygulamaları için kullanılmasını mümkün kılar.
• XGBoost kütüphanesi, gradyan artırma çerçevesi temel alınarak tasarlanmış olup, zayıf eğitim modelleri bu yaklaşıma dayalı olarak güçlü modellere dönüştürülebilir ve problem çözme performansları geliştirilebilir.

XGBoost kütüphanesinin sahip olduğu önemli avantajların yanı sıra dezavantajlarını da sayabiliriz. Bunlardan en önemlilerinden bazılarını aşağıda sayabiliriz:

• XGBoost kitaplığıyla çalışmak, karmaşık algoritma ve çeşitli parametre ayarı seçenekleri nedeniyle yeni başlayanlar için zor olabilir.
• XGBoost kütüphanesi, büyük veri kümeleri ve karmaşık modeller için yüksek hesaplama karmaşıklığına sahiptir.
• XGBoost kütüphane algoritması, parametreler doğru değerlerle ayarlanmadığı ve dengeleme yöntemleri kullanılmadığı takdirde aşırı uyum sağlamaya eğilimlidir. Bu, yeni veriler için modelin genel performansının zayıflamasına yol açabilir.
• XGBoost’ta kullanılan karar ağaçları, eğitim verilerindeki küçük değişikliklere karşı duyarlı olabilir ve bu da modelin kararsız ve öngörülemez davranışına yol açar.
• XGBoost kitaplık modellerinin yorumlanması ve açıklanması karmaşıktır, bu da temeldeki mantığın ve model tahminlerinin anlaşılmasını zorlaştırır.
• XGBoost kütüphanesi, CatBoost veya LightGBM gibi diğer özel kütüphanelerle karşılaştırıldığında kategorik veriler için yeterli desteği sağlamamaktadır.
• XGBoost kitaplığı, yapay zeka için NumPy ve SciPy gibi diğer Python kitaplıklarına bağlıdır ve bu, bu kitaplığın anlaşılmasına ve onunla çalışmaya karmaşıklık katar.
• XGBoost kütüphanesinde çok sayıda parametre bulunur ve bu da model performansının düşmesine neden olabilir.
• XGBoost kütüphanesinin model eğitiminin erken durdurulması ve hedef fonksiyonların özelleştirilmesi gibi bazı gelişmiş özellikleri için kapsamlı ve iyi bir eğitim dokümantasyonu olmayabilir, bu da bu kütüphaneden etkin bir şekilde faydalanmayı imkansız hale getirir.

18. LightGBM yapay zeka kütüphanesinin Python’da uygulanması

Light Gradient Boosting Machine anlamına gelen LightGBM, regresyon, sınıflandırma, zaman serisi analizi ve doğal dil işleme gibi problemlerde kullanılabilecek bir diğer hızlı ve verimli açık kaynaklı degrade güçlendirme kütüphanesidir. Bu kitaplık, XGBoost kitaplığına benzer ancak daha hızlı performansa sahiptir ve yapay zeka modellerini eğitmek için daha az bellek kullanır.

Ayrıca XGBoost kütüphanesine kıyasla LightGBM kütüphanesi daha geniş ve aktif bir kullanıcı topluluğuna ve desteğine sahip olup, basit ve kullanıcı dostu arayüzü sayesinde yeni başlayanlar rahatlıkla kullanabilir. Bu kütüphanenin diğer avantajlarını aşağıda sıralayabiliriz:

• LightGBM, hesaplamalı işleme için yüksek düzeyde optimize edilmiştir ve büyük ve karmaşık veri kümelerini işlemek için iyi bir şekilde kullanılabilir. Bu kütüphane, hesaplama yükünü azaltmak ve eğitim ve tahmini hızlandırmak için çok çeşitli yöntemler kullanır.
• LightGBM kütüphanesi, bellek tüketimini azaltan ve hesaplama verimliliğini artıran Yaprak Yönlü Optimizasyon adı verilen yeni bir ağaç algoritması kullanır.
• LightGBM kitaplığı sayısal, kategorik ve metinsel veriler dahil olmak üzere heterojen veri türlerini destekler. Bu nedenle çeşitli gerçek dünya problemlerinde kullanılabilir.
• LightGBM kitaplığı paralel eğitimi destekler ve AI modellerini GPU’lar ve çok çekirdekli CPU’lar üzerinde verimli bir şekilde eğiterek model eğitimini hızlandırır.
• LightGBM kütüphanesi, öneri sistemleri, dolandırıcılık tespiti ve büyük verilerle doğal dil işleme gibi problemler için kullanılabilir.

LightGBM kütüphanesinin önemli avantaj ve özelliklerinin yanı sıra aşağıda bahsedeceğimiz dezavantajları da vardır:

• LightGBM kitaplığıyla çalışmak, karmaşık algoritma ve çeşitli parametre ayarı seçenekleri nedeniyle yeni başlayanlar için zor olabilir.
• LightGBM kütüphane algoritması, parametreler doğru değerlerle ayarlanmadığı ve dengeleme yöntemleri kullanılmadığı takdirde aşırı uyum sağlamaya eğilimlidir. Bu sorun, yeni veriler için modelin genel performansının zayıflamasına neden olabilir.
• XGBoost ve CatBoost gibi diğer kütüphanelerle karşılaştırıldığında bu kütüphanenin kategorik veriler için iyi bir desteği yoktur.
• LightGBM kütüphanesi, XGBoost kütüphanesi gibi, NumPy ve SciPy gibi diğer Python kütüphanelerine bağlıdır ve bu da bu kütüphaneyle çalışmayı zorlaştırabilir.
• LightGBM’nin zayıf model performansına yol açabilecek çok sayıda parametresi vardır.
• LightGBM kütüphanesinin modeli erken durdurma ve amaç işlevlerini özelleştirme gibi bazı gelişmiş özellikleri iyi bir şekilde belgelenmemiş olabilir, bu da kullanıcıların işini zorlaştırır.
• LightGBM kütüphanesi aktif bir topluluğa sahip olmasına ve zaman serisi tahmini veya metin sınıflandırma gibi farklı uygulamalara çeşitli destek sağlamasına rağmen bu kütüphane XGBoost kütüphanesi kadar kullanılamayabilir ve kullanıcılar arasındaki popülaritesi düşüktür.

19. Yapay zeka için spaCy Python kütüphanesi

spaCy, 2015 yılından beri ücretsiz ve açık kaynak olarak kamuya açık olan ve ileri düzey doğal dil işleme problemleri için kullanılan, yapay zekaya yönelik bir Python kütüphanesidir. Bu kütüphaneyi kullanarak büyük hacimli metinlere yüksek hızda işlem uygulanabilmektedir.

spaCy kütüphanesi kelime segmentasyonu, cümlelerin sözdizimsel ayrıştırılması ve cümle içindeki kelimelerin doğasını tanımlama özellikleriyle donatılmıştır. Ayrıca bu araç dünyadaki birçok ortak dili desteklemektedir. spaCy çalışma zamanında hızlı ve verimlidir ve bu nedenle NLP uygulamaları tasarlamak için iyi bir seçimdir. spaCy’nin ana özelliklerinden biri, Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) ve Konuşma Kısmı Etiketleme (POS Etiketleme) gibi belirli NLP araçlarının özelleştirilmesidir. Geliştiriciler, bu kitaplığın eğitim verilerini ve özelliklerini kullanarak belirli uygulamalar için yapay zeka modellerine “ince ayar” yapabilir. Bu kütüphanenin diğer önemli avantajlarını aşağıdaki listede görebilirsiniz:

• spaCy kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir ve NLP’ye yeni başlayanlar için kullanımı nispeten kolaydır.
• spaCy kütüphanesi yapay zeka için en hızlı Python kütüphanelerinden biridir ve yetenekleri kullanılarak dil cümleleri kelime yapısı, sözdizimi ve anlambilim açısından analiz edilebilir.
• spaCy kütüphanesi, doğal dil işleme sorunlarına yönelik önceden eğitilmiş modellere sahiptir ve bu amaçla birden fazla dili destekler. Bu sayede bu aracı kullanarak yapay zeka modellerinin gerektirdiği veri hazırlama ve eğitim sürelerinin azaltılması mümkün olmaktadır.
• spaCy kütüphanesi, kullanıcılarına değerli destek kaynakları ve kapsamlı eğitim belgeleri sağlayan aktif bir topluluğa sahiptir.

SpaCy kütüphanesinin yukarıdaki listede bahsettiğimiz avantajları ve iyi özelliklerinin yanı sıra dezavantajları da vardır ve bunların en önemlilerinden bazılarını aşağıda tartışacağız:

• spaCy kütüphanesi, performansını artıran Cython (hibrit Python ve C derleyicisi) ile yazılmıştır. Ancak Cython’a aşina olmayan geliştiriciler onu yapılandırmakta zorluk yaşayabilir.
• spaCy kütüphanesi birçok farklı dil için önceden eğitilmiş modeller sunmasına rağmen, bu modellerin iç mimarisi tam olarak özelleştirilemeyebilir, bu da geliştiricilerin bu modelleri kendi özel ihtiyaçlarına tam olarak uyarlamasını engeller.
• spaCy kütüphanesi nadir dilleri veya sınırlı kaynaklara sahip dilleri desteklemez.
• spaCy kütüphanesinin işlevselliği farklı diller için farklı olabilir. Bu kütüphane, İngilizce dışındaki bazı dilleri işlemek için daha fazla hesaplama gerektirir ve bu dillerin veri işleme hızı daha yavaş olabilir.
• spaCy kütüphanesinin arayüzü nispeten basit ve kullanıcı dostu olmasına rağmen, özel model geliştirme gibi gelişmiş özelliklerine hakim olmak yeni başlayanlar için zaman alıcı olabilir.

20. Python’da NetworkX kütüphanesi

NetworkX, karmaşık yapay zeka ağlarının yapısını, dinamiklerini ve performansını oluşturmak, yönetmek ve incelemek için kullanılan bir Python yazılım paketidir. Bu kütüphaneyi kullanarak sinir ağları düğümleri ve kenarları olan grafikler şeklinde gösterilebilir, yüklenebilir ve kaydedilebilir. Ayrıca bu araç, bilgisayar bilimi, matematik, sosyal bilimler ve yaşam bilimleri de dahil olmak üzere çok çeşitli alanlardaki karmaşık ağları analiz etmek için kullanılabilir. Bu kütüphaneyi kullanmak için temel programlama bilgisine ek olarak matematiksel grafik teorisine de aşina olmanız gerekir.

NetworkX kütüphanesinin diğer kullanım alanları, ağın boyutunu hesaplamak, düğümlerin derecesini ve kenarların yoğunluğunu belirlemektir. Ayrıca bu araç yardımıyla yönlendirme, grafik arama , büyük ölçekli hesaplamalar gibi çeşitli problemlere yönelik ağ algoritmaları tasarlamak mümkündür . Bu kütüphanenin önemli kullanımlarından biri sosyal ağlardır. NetworkX kütüphanesi, Facebook gibi sosyal ağlarda arkadaş ağlarını ve insanların birbirleriyle iletişimini analiz etmek amacıyla kullanılabilir. Bu kütüphanenin, bazıları aşağıda belirtilen önemli avantajları vardır:

• NetworkX kütüphanesi halka ücretsiz olarak sunulmaktadır ve kullanıcılar bunu AI konuları için herhangi bir kısıtlama olmaksızın kullanabilirler.
• NetworkX kütüphanesi, grafikleri oluşturmak, değiştirmek, analiz etmek ve görselleştirmek için kapsamlı araçlara sahiptir ve düğüm ve kenar oluşturma, dönüşümler ve arama gibi çok çeşitli grafik işlemlerini destekler.
•  NetworkX kütüphanesi, on yılı aşkın bir süredir araştırma ve endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır ve kanıtlanmış bir istikrar ve güvenilirlik geçmişine sahiptir. Bu kitaplık için, kullanıcıların başlamak için kullanabileceği eğitim belgeleri ve kullanıcı örnekleri sağlanmaktadır.
• NetworkX kütüphanesi, kullanıcıların özelliklerini ve işlevselliğini kolayca genişletmelerine olanak tanıyan modüler bir şekilde tasarlanmıştır.

NetworkX kütüphanesinin sahip olduğu önemli avantajlara rağmen dezavantaj olarak da değerlendirilebilir. Bunlardan en önemlilerinden bazıları aşağıda belirtilmiştir:

• NetworkX kütüphanesini kullanmadan önce grafik teorik kavramları alanındaki uzmanlık bilginizi arttırmanız gerekir, aksi takdirde bu aracı kullanmanız ve anlamanız zor olacaktır.
• NetworkX kitaplığı, belirli işlevler için NumPy ve Matplotlib gibi diğer Python kitaplıklarına bağımlıdır ve bu da karmaşıklığını artırabilir.
• Bu kütüphaneyi kullanırken karmaşık ondalık hesaplamalarda ve çok büyük grafiklerde sayısal hata olasılığı vardır.

21. Yapay zeka için Selenyum kütüphanesi

Python’daki Selenium kütüphanesi, web tarayıcısı etkileşimlerini otomatikleştirmek ve web tabanlı testler gerçekleştirmek için güçlü bir açık kaynak araç olarak kabul edilir. Bu kitaplığın yardımıyla, tarayıcılarla çalışırken metin girme, düğmelere tıklama ve web sayfalarında gezinme gibi kullanıcı eylemlerini simüle etmek mümkündür. Bu araç, web sitelerinin performanslarını kontrol etmek amacıyla otomatik testler oluşturmak için kullanılabilir.

Selenium aracı farklı programlama dillerinde kullanılabilir ancak Python bu aracı kullanmak için en popüler seçeneklerden biri olarak kabul edilir çünkü bu aracı bu dilde kullanmak ve ilgili birçok aracı kullanmak kolaydır. Python’daki Selenium kütüphanesi, web tarayıcılarıyla etkileşime girmeye ve otomatik testler yapmaya uygun güçlü bir kullanıcı arayüzüne sahiptir. Bu kütüphanenin diğer avantajları şunlardır:

• Selenium kütüphanesi, sayfada gezinme, test planlama, web otomasyon çerçeveleri, komut dosyası oluşturma esnekliği ve dokümantasyon gibi web etkileşimlerini otomatikleştirmek için geniş bir özellik yelpazesine sahiptir.
• Selenium kitaplığı, Chrome, Firefox, Edge ve Safari de dahil olmak üzere birden fazla web tarayıcısını destekler; bu da onu web otomasyonu ve çeşitli işlemleri test etmek için bağımsız bir araç haline getirir.
• Selenium kütüphanesi, platformlar arasında uyumluluk ve tutarlılık sağlamak amacıyla web uygulamalarını farklı tarayıcılarda test etmek için kullanılabilir.
• Açık kaynaklı bir proje olan Selenium kütüphanesi, çeşitli destek sağlayan ve özelliklerini güncelleyen aktif bir kullanıcı ve geliştirici topluluğuna sahiptir.
• Selenium kütüphanesi, Behave ve Robot Framework gibi popüler test çerçevelerinde kullanılır ve bunların yardımıyla kapsamlı testler yapılabilir.
• Selenyum komut dosyaları Python’da yazılabilir, böylece diğer Python kitaplıkları ve araçlarıyla entegre edilebilirler.

Selenium kütüphanesinin önemli avantaj ve özelliklerinin yanı sıra aşağıda bahsedeceğimiz dezavantajları da vardır:

• Selenium kütüphanesini kullanmadan önce web geliştirme ve programlama kavramlarına aşina olmalısınız. Bu iki alanda uzman bilgisi olmadan, aracın kapsamlı özelliklere ve web tarayıcısıyla karmaşık etkileşimlere sahip olması nedeniyle bu kütüphaneyi anlamak ve kullanmak zordur.
• Aracın yanıt hızı çok yavaş olacağından veya çıktıda yanıt vermeyeceğinden dolayı, ağır kaynak gerektiren veya sık sık web uygulamalarıyla etkileşime girmesi gereken projelerde Selenium kütüphanesi kullanılamaz.
• Yeni web tarayıcılarıyla ve web sitesi tasarımındaki değişikliklerle uyumluluğu sağlamak için Selenium komut dosyalarının bakımını yapmak ve güncellemek zaman alabilir.
• Selenyum komut dosyaları, web tarayıcıları ve dinamik sayfa öğeleriyle olan karmaşık etkileşimler nedeniyle hataya açık olabilir ve dikkatli hata işleme ve sorun giderme yöntemleri gerektirir.
• Selenium, belirli ortamlar için tarayıcı sürücüleri veya sanal makineler gibi kullanımını zorlaştırabilecek ek araçlar gerektirebilir.

22. Yapay zeka kütüphanesi pybrain’in Python’da uygulanması

PyBrain, Python dilinde açık kaynak olarak sunulan, yapay zeka ve makine öğrenimine yönelik başka bir Python kütüphanesidir. Bu güçlü ve çok yönlü kütüphane, İleri Beslemeli Sinir Ağları (FNN), Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) dahil olmak üzere farklı türdeki yapay zeka algoritmalarını geliştirmek, eğitmek ve değerlendirmek için kapsamlı bir araç setidir. ” Destek Vektör Makinesi (SVM) sağlar . , ” Gizli Markov Modeli (HMM)” ve genetik algoritmalar, evrimsel algoritmalar ve ” Güçlendirmeli Öğrenme ” (RL). PyBrain kütüphanesi robotik, bilgisayar oyunları ve denetleyici sistem tasarımı alanlarında kullanılmaktadır.

PyBrain kütüphanesi esnek ve modüler olup kullanıcıların algoritmaları ihtiyaçlarına göre kolayca birleştirmesine ve özelleştirmesine olanak tanır. Ayrıca bu kitaplık, makine öğrenimi modellerinin eğitimi için çok çeşitli optimizasyon yöntemlerini destekler. PyBrain kütüphanesinin diğer avantajlarını aşağıdaki listede görebilirsiniz:

• PyBrain, yapay zekayı öğrenmeye yönelik ücretsiz ve açık kaynaklı bir kütüphanedir ve öğrenme sürecini basitleştiren çeşitli çalışma kaynakları bulunmaktadır.
• PyBrain kütüphanesi, çok çeşitli yapay zeka algoritmalarını uygulamak için kullanılabilecek esnek ve çok yönlü bir kütüphanedir.
• PyBrain kütüphanesi, aktif bir kullanıcı ve geliştirici topluluğuna sahip açık kaynaklı bir araçtır. Bu, insanların sorunlarını çözmek için destek hizmetlerinden yararlanabilecekleri anlamına gelir.
• PyBrain, veri analizi için diğer Python kütüphaneleriyle kolayca çalışır.
• Bu kütüphaneyi kullanarak model eğitimi için CSV dosyaları gibi farklı veri setlerini kolaylıkla yükleyebilirsiniz.

PyBrain kütüphanesinin sahip olduğu önemli avantajlara rağmen dezavantaj olarak da değerlendirilebilir. Bunlardan en önemlilerinden bazıları aşağıda belirtilmiştir:

• PyBrain kütüphanesi, TensorFlow ve Keras gibi yapay zekaya yönelik diğer Python kütüphaneleri kadar yaygın olarak kullanılmamaktadır. Bu, bu kitaplıkta daha az öğretici ve öğrenme kaynağı bulunabileceği anlamına gelir.
• Diğer popüler Python kütüphaneleriyle karşılaştırıldığında PyBrain kütüphanesi aktif olarak geliştirilmemiştir. Bu, yeni özelliklerin ve hata düzeltmelerinin diğer kitaplıklar kadar hızlı yayınlanamayacağı anlamına gelir.
• TensorFlow ve Keras gibi diğer Python kütüphaneleriyle karşılaştırıldığında PyBrain kütüphanesi derin öğrenme için yeterli özellik ve araca sahip değildir.

23. Python programlama dilinde Shogun kütüphanesi

Shogun, C++ programlama dili ile geliştirilmiş yapay zekaya yönelik bir başka Python kütüphanesidir. Bu kapsamlı ve verimli kütüphane, sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut azaltma ve daha fazlası gibi çok çeşitli algoritmaları ve veri yapılarını uygulamak için kullanılır. Shogun kütüphanesinin temel özellikleri ve yetenekleri aşağıdaki listede görülebilir:

• Shogun kütüphanesi, C++ , Python, Octave, R, Java , Ruby , C# ve Lua dahil olmak üzere birden fazla programlama dilindeki yeteneklerine erişmek için birleşik bir arayüz sağlar . Bu sayede kullanıcılar en sevdikleri programlama diliyle Shogun’un yeteneklerinden faydalanabilirler.
• Shogun kütüphanesi , doğrusal regresyon ve lojistik regresyon , destek vektör makinesi, karar ağacı ve sinir ağları gibi geniş bir yapay zeka algoritmaları koleksiyonu içerir .
• Kütüphane, kullanıcıların verilerini makine öğrenimi algoritmalarına verimli bir şekilde hazırlamalarına olanak tanıyan veri işleme ve veri dönüştürme araçlarına sahiptir. Ayrıca bu kitaplık, veri temizleme, özellik mühendisliği ve veri normalleştirmeye yönelik işlevler içerir.
• Shogun kütüphanesi verimli hesaplama için tasarlanmıştır ve büyük veri kümelerini ve karmaşık modelleri işlemek için vektörleştirme ve paralelleştirme gibi teknikleri kullanır. Bu yetenekler, makine öğrenimi görevlerinin hızlı ve yüksek doğrulukla gerçekleştirilebilmesini sağlar.
• Shogun kütüphanesinin modüler tasarımı, kullanıcıların kendi veri yapılarını, algoritmalarını ve değerlendirme kriterlerini oluşturarak işlemleri özelleştirmelerine olanak tanır.

Shogun kütüphanesinin sahip olduğu önemli avantajlara rağmen dezavantaj olarak da değerlendirilebilir. Bunlardan en önemlilerinden bazıları aşağıda belirtilmiştir:

• Shogun kütüphanesinin öğrenilmesi, C++ tabanlı uygulaması ve daha karmaşık mimarisi nedeniyle diğer bazı makine öğrenimi kütüphaneleriyle karşılaştırıldığında zordur.
• Shogun kütüphanesi diğer popüler makine öğrenimi kütüphanelerine göre daha küçük bir topluluğa sahiptir ve bu da daha az destek ve sınırlı eğitim kaynaklarıyla sonuçlanabilir.
• Shogun kütüphanesi, TensorFlow ve PyTorch gibi diğer kütüphanelerin en son özelliklerine ve geliştirmelerine sahip olmayabilir.

24. mlpack yapay zeka kütüphanesinin Python’da uygulanması

mlpack, regresyon, kümeleme, sınıflandırma ve boyutluluk azaltma gibi çeşitli AI sorunları için çok çeşitli algoritmalar ve veri yapıları sağlayan bir C++ makine öğrenimi kitaplığıdır. Bu kütüphane C++ programlama dili ile tasarlanmıştır ancak Python dilinde de kullanıcıların kullanabileceği özelliklere sahiptir.

Mlpack kitaplığı, verimli hesaplama için tasarlanmıştır ve büyük veri kümelerini ve karmaşık yapay zeka modellerini işlemek için vektörleştirme ve paralelleştirme gibi yöntemler kullanır. Ek olarak mlpack kütüphanesinin modülerliği, kullanıcıların kendi veri yapılarını, algoritmalarını ve değerlendirme kriterlerini oluşturarak kütüphanenin yeteneklerini özelleştirmelerine ve özelliklerini ve yeteneklerini genişletmelerine olanak tanır.

Mlpack kütüphanesinin bir diğer avantajı ise diğer programlama dillerinde de kullanılabilmesi ve farklı platformlarda kullanılabilmesidir. Ayrıca mlpack, sürekli destek hizmetleri sağlayan aktif bir geliştirici ve kullanıcı topluluğuna sahiptir ve insanlar bu kitaplıkla ilgili hataları düzeltmek için geliştirici kılavuzlarından yararlanabilir.

Mlpack kütüphanesinin yukarıdaki listede bahsettiğimiz avantajları ve iyi özelliklerinin yanı sıra dezavantajları da vardır ve bunların en önemlilerinden bazılarını aşağıda tartışacağız:

• Mlpack kütüphanesi C++ programlama dili kullanılarak ve daha karmaşık bir mimariye sahip olarak tasarlandığından, yeni başlayanların öğrenmesini ve kullanmasını zorlaştırır ve bu kişilerin bu araca başlamak için daha fazla çaba harcaması gerekebilir.
• Mlpack kitaplığı eski kitaplıklardan biri olarak kabul edilir ancak TensorFlow ve PyTorch gibi bazı yeni kitaplıklar gibi en son özelliklere ve iyileştirmelere sahip olmayabilir. Projelerini geliştirmek için gelişmiş araçlara ihtiyaç duyanlar için bu büyük bir dezavantaj sayılabilir.
• Mlpack kütüphanesi öncelikle C++ programlama dili için geliştirilmiştir ve diğer kütüphaneler gibi Python gibi betik dilleriyle de entegre olamayabilir. Bu, C++’a aşina olmayan Python kullanıcıları için sorunlu olabilir.

25. scikit-image yapay zeka kütüphanesi

Scikit-image, görüntü işleme ve bilgisayarlı görme için açık kaynak olarak kullanılan, yapay zekaya yönelik başka bir Python kütüphanesidir . Bu kütüphane, görüntülerin işlenmesi, analiz edilmesi ve düzenlenmesi için geniş bir araç yelpazesi sunar; araçlarının yetenekleri hakkında aşağıda bahsettiğimiz:

• Görüntü işleme: Scikit-görüntü kütüphanesi, yeniden boyutlandırma, kırpma, filtreleme ve görüntü bölümleme gibi görüntü işleme için çeşitli işlevler içerir.
• Özellik çıkarma: Scikit-görüntü kütüphanesi, görüntülerden kenar algılama, görüntü koyuluğu ve parlaklığı ve görüntü doku özellikleri gibi özellikleri çıkarmak için kullanılabilir.
• Nesne tespiti: Scikit-image, SIFT, SURF ve ORB gibi nesne tespiti ve tanımaya yönelik yapay zeka algoritmalarını içerir.
• Görüntü Sınıflandırma: Scikit-image, Destek Vektör Makinesi (SVM) ve Rastgele Orman gibi görüntü sınıflandırma için araçlar sağlar .
• Çeşitli görüntü formatları desteği: Scikit-image, PNG, JPEG ve TIFF gibi çok çeşitli görüntü formatlarını destekler.
• Scikit-image kütüphanesinde çevrimiçi eğitim için belgeler ve pratik örnekler bulunmaktadır. Ayrıca araç, hataları düzenli olarak güncelleyen ve düzelten aktif ve destekleyici bir topluluğa sahiptir.

Scikit-image kütüphanesinin önemli avantaj ve özelliklerinin yanı sıra aşağıda bahsedeceğimiz dezavantajları da vardır:

• Scikit-görüntü kütüphanesinin kapsamlılığı, yeni başlayanlar için, özellikle de görüntü işleme ve bilgisayarlı görme konusunda sınırlı deneyimi olanlar için bunaltıcı olabilir. Yeni başlayanların kavramları anlamak ve bu kütüphaneyi etkili bir şekilde kullanmak için daha fazla çabaya ihtiyaçları vardır.
• Scikit-image kütüphanesi bazı derin öğrenme yetenekleri sunsa da TensorFlow veya PyTorch gibi yapay zekaya yönelik diğer Python kütüphaneleri kadar kapsamlı değildir. Bu kitaplıklar, derin öğrenme modellerini oluşturmak ve eğitmek için daha geniş bir araç ve özellik yelpazesi sunar.
• Scikit-image kütüphanesi en yeni resim formatlarını desteklemeyebilir. Bu, belirli görüntü türlerini işleme yeteneğini sınırlayabilir ve ek geçici çözümler veya diğer kitaplıkların kullanımını gerektirebilir.

26. Apache MXNet kütüphanesinin yapay zekaya uygulanması

Apache MXNet, esnek ve ölçeklenebilir özelliklere sahip, çeşitli görevleri yüksek hızda gerçekleştirebilen, Python dilinde derin öğrenmeye yönelik açık kaynaklı kütüphanelerden biri olarak biliniyor. Bu kütüphane, bilgisayarlı görme, doğal dil işleme ve takviyeli öğrenme dahil olmak üzere çok çeşitli yapay zeka problemleri için kullanılabilir.

Bilgisayarla görme projelerinde çalışmayı planlayan programcılar, MXNet kitaplığını görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve görüntü bölümlendirme gibi görevler için kullanabilirler. Ayrıca MXNet, makine çevirisinde, duygu analizinde ve kullanıcı sorularının yanıtlanmasında ve metin üretiminde kullanılır. Bilgisayar oyunları ve robotik tasarımı ve sürücüsüz araçların tasarımı MXNet kütüphanesinin kullanılabileceği diğer konulardır. Bu kütüphanenin diğer avantajlarını aşağıda sıralayabiliriz:

• MXNet kütüphanesi “Zorunlu Programlama”, “Sembolik Programlama” ve “İşlevsel Programlama ” gibi çok çeşitli programlama yaklaşımlarını destekler . Bu esneklik, kullanıcıların ihtiyaçlarına ve deneyimlerine göre en uygun yaklaşımı seçmelerine olanak tanır.
• MXNet, derin öğrenme modellerinin eğitilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştırmak için birden fazla GPU ve CPU’ya ölçeklendirilebilir.
• MXNet, performansı optimize etmek için dinamik grafik yürütme, Tam Zamanında | JIT ve çoklu iş parçacığı dahil olmak üzere çeşitli yöntemler kullanır.
• MXNet kitaplığı, TensorFlow ve PyTorch gibi diğer popüler yapay zeka çerçeveleriyle eşzamanlı olarak kullanılarak kesintisiz veri alışverişi ve model dağıtımına olanak tanır.
• MXNet kitaplığı, görüntü sınıflandırma, nesne tanıma ve doğal dil işleme gibi çok çeşitli görevlere yönelik, önceden eğitilmiş yapay zeka modellerinden oluşan zengin bir koleksiyon içerir; araştırmacıların ve geliştiricilerin zamandan ve emekten tasarruf etmesini sağlar.
• MXNet kütüphanesi, geliştirmeye ve destek sağlamaya yardımcı olan aktif bir geliştirici ve kullanıcı topluluğuna sahiptir. Bu sayede bu kütüphanenin özelliklerinin ve olanaklarının güncellenmesini sağlayabilir ve bu araçla çalışırken geliştiricilerden rehberlik isteyebilirsiniz.

MXNet kütüphanesinin önemli avantaj ve özelliklerinin yanı sıra aşağıda bahsedeceğimiz dezavantajları da vardır:

• MXNet kütüphanesinin esnekliği ve genişletilebilirliği yeni başlayanların öğrenmesini zorlaştırabilir. Bu kitaplık, insanların anlaması ve öğrenmesi için daha fazla çaba gerektiren zengin seçenekler ve yapılandırma ayarları sunar.
• MXNet kitaplığı belgelerinden bazıları güncelliğini kaybetmiştir ve bazı belirli konular veya gelişmiş özellikler hakkında kapsamlı rehberlik bulmak zordur.
• MXNet kitaplığı, özel hızlandırıcılar veya GPU’lar gibi bazı donanım mimarilerinde en iyi performansı göstermeyebilir.
• MXNet kitaplığı çok çeşitli modelleri uygulamak için kullanılsa da bazı yeni mimarileri ve modelleri desteklemeyebilir. Bu, bazı projeler için uygulanabilirliğini sınırlayabilir.
• MXNet kitaplığının yayın döngüsü, diğer bazı derin öğrenme kitaplıklarıyla karşılaştırıldığında nispeten yavaştır ve bu, en son özelliklere ve hata düzeltmelerine erişimi geciktirebilir.

27. Python’da LangChain AI kütüphanesi

LangChain kütüphanesi, Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamaları için önemli bir kütüphane olarak programcılar arasında popülerlik kazanmıştır . Geliştiriciler bu kütüphaneyi kullanarak büyük dil modellerine dayalı ve model I/O, veri bağlama, zincirler, bellek, aracılar ve hesap verebilirlik gibi özelliklerden yararlanarak yapay zeka projeleri tasarlayabilirler.

LangChain kütüphanesi, sohbet robotlarının ve belge özetleme araçlarının tasarlanmasına yardımcı olmak için OpenAI ve Hugging Face Transformers gibi diğer çeşitli araçlarla entegre edilebilir. Ayrıca, bu kütüphanenin bakımı bir geliştirici ekibi tarafından aktif olarak yapılmaktadır ve özellikleri ve işlevleri sürekli olarak geliştirilmekte ve güncellenmektedir. Bu sayede kullanıcılar her zaman en son güncellemelere erişebileceklerinden emin olabilirler.

Ek olarak LangChain kütüphanesi, özelliklerini, yeteneklerini ve nasıl kullanılacağını kapsayan kapsamlı belgelere sahiptir. Kullanıcılar bu eğitim kaynaklarını okuyarak bu kütüphaneyle nasıl çalışacaklarını öğrenebilirler.

LangChain kütüphanesinin önemli avantaj ve özelliklerinin yanı sıra aşağıda bahsedeceğimiz dezavantajları da vardır:

• LangChain kütüphanesi nispeten yeni bir kütüphanedir ve diğer eski kütüphanelerle karşılaştırıldığında onunla entegre edilecek çok az araç vardır.
• LangChain kütüphanesi, yeni kullanıcıların öğrenmesini zorlaştırabilecek çok çeşitli özellikler sunmaktadır.
• LangChain kütüphanesi, TensorFlow ve PyTorch gibi diğer Python programlama kütüphaneleriyle karşılaştırıldığında yaygın olarak kullanılmaz. Bunun nedeni LangChain gelişimine daha az destek ve katılım olabilir.

28. Python’da Hugging Face kütüphanesi

Hugging Face kütüphanesi, esas olarak “Transformers” kütüphanesi ile bilinen yapay zeka için en önemli Python kütüphanelerinden biridir ve doğal dil işleme algoritmaları ve chatbot yapımı gibi gelişmiş yapay zeka modellerini uygulamak için kullanılabilir. Ayrıca bu kütüphane görüntü ve ses oluşturmak için de kullanılabilir.

Bu kitaplık, verileri yönetmek ve yapay zeka modellerini güncellemek için etkili yöntemler sağlar. Ayrıca bu kütüphane, web platformunda kullanılabilecek, yeni başlayanların ve uzmanların kolaylıkla doğal dil işleme ve bilgisayarlı görme projeleri geliştirebilecekleri araçları da içermektedir. Hugging Face kütüphanesinin diğer avantajları aşağıdaki listede özetlenebilir:

• Hugging Face kütüphanesi kullanıcı dostu bir kütüphanedir ve internette bununla ilgili güzel bir doküman bulunmaktadır, kullanıcılar bu kütüphanenin imkanlarından okuyarak rahatlıkla yararlanabilirler.
• Hugging Face kütüphanesi, doğal dil işleme, makine çevirisi ve görüntü oluşturma gibi çok çeşitli yapay zeka konularını uygulamak için kullanılabilecek, önceden eğitilmiş modellerden oluşan kapsamlı bir koleksiyon içerir.
• Hugging Face yapay zeka kütüphanesi Python dilinin açık kaynaklı kütüphanelerinden biridir. Kütüphane, özelliklerini sürekli olarak genişleten ve araçlarını güncelleyen geniş ve aktif bir katkıda bulunanlar topluluğuna sahiptir. Bu sayede kullanıcılar bu kütüphanenin en son ve en güncel versiyonuna ulaşabilecektir.
• Hugging Face kitaplığı Windows, macOS ve Linux dahil çok çeşitli platformlarda kullanılabilir. Bu özellik Hugging Face kütüphanesini farklı işletim sistemlerinde kullanılabilecek çok yönlü bir araç haline getirir.
• Hugging Face kitaplığı, araçlarının web tabanlı sürümlerini sunar ve geliştiriciler, herhangi bir yazılım yüklemeye gerek kalmadan kitaplığı tarayıcılarında kullanabilirler.
• Hugging Face kitaplığı birden fazla R programlama dilini, Java ve Python’u destekler. Bu sayede farklı programlama geçmişine sahip geliştiriciler, projelerini geliştirirken bu kütüphaneden faydalanabilirler.

Hugging Face kütüphanesinin yukarıdaki listede bahsettiğimiz avantajları ve iyi özelliklerinin yanı sıra dezavantajları da vardır; bunlardan en önemlilerinden bazıları aşağıda tartışılmaktadır:

• Hugging Face kütüphanesi, Python’da birçok özellik ve olanak sunan harika bir kütüphanedir. Programlama alanına yeni başlayanlar bu kütüphane ile çalışmaya başlarken kafaları karışabilir ve bu kütüphaneyi etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmek uzun zaman alabilir.
• Bazı Hugging Face modelleri hesaplama ve işlem yükü açısından çok ağırdır. Bu, sınırlı bilgi işlem kaynaklarına sahip kullanıcılar için sorunludur.
• Hugging Face kütüphanesi, TensorFlow ve PyTorch gibi yapay zekaya yönelik diğer Python kütüphanelerine kıyasla yaygın olarak kullanılmamaktadır. Bu, bu kütüphanenin gelişimi için daha az destek ve katılımın olabileceği anlamına gelir.

29. Python’da OpenAI kütüphanesi

OpenAI , güçlü GPT dil modelini sunarak halk arasında popüler hale gelen yapay zeka alanında aktif ve ünlü firmalardan biridir . Bu dil modeli insanlara benzer metinleri anlayabilir ve üretebilir. Şirket, görsel oluşturma veya metni konuşmaya dönüştürme gibi yapay zeka konularına yönelik çeşitli araçları içeren OpenAI adlı bir platform sunuyor.

OpenAI platformu kullanıcı dostudur ve farklı programlama deneyimine sahip kişiler bunu yapay zeka projelerini geliştirmek için kolaylıkla kullanabilirler. Ayrıca bu platformda kullanıcıların şirkete ücret ödemesi gereken çeşitli özellikler ve araçlar bulunmaktadır. Bu kütüphanenin diğer avantajları aşağıda görülebilir:

• OpenAI kütüphanesi, metin oluşturma, görüntü oluşturma ve doğal dil işleme dahil olmak üzere çok çeşitli özellikler sunarak onu çok yönlü bir araç haline getiriyor.
• OpenAI kütüphanesinin kullanımı nispeten kolaydır ve programlama alanına yeni başlayanlar bile açık ve özlü dokümantasyon sayesinde bu kütüphaneyle çalışmayı öğrenebilirler.
• OpenAI kütüphanesi, OpenAI ekibi tarafından aktif olarak desteklenmektedir. Bu, yeni özelliklerin düzenli olarak eklendiği ve herhangi bir sorunla ilgili olarak size yardımcı olacak kişilerin her zaman hazır olduğu anlamına gelir.

OpenAI kütüphanesinin önemli avantaj ve özelliklerinin yanı sıra aşağıda bahsedeceğimiz dezavantajları da vardır:

• Bu kütüphanenin bazı özellikleri ücretsiz değildir ve insanların bunları kullanmak için şirkete ödeme yapması gerekmektedir.
• OpenAI kütüphanesinin gerçekleştirdiği görevlerden bazıları hesaplama açısından yoğundur. Bu, bu kütüphaneyi yapay zeka projelerinizi geliştirmek için kullanmayı planladığınızda güçlü bir bilgisayara sahip olmanız gerektiği anlamına gelir.
• OpenAI kütüphanesi büyük miktarda veriyle eğitilmiştir ve eğitim verileri önyargılı içerik içerebilir. Bu, kütüphanenin taraflı sonuçlar üretmesine yol açabilir.
• OpenAI kütüphane modellerini eğitmek için büyük miktarda veri kullanıldı ve bazı kişiler gizlilik sonuçları ve bu verilerin farklı kullanıcılar tarafından nasıl kullanılabileceği konusunda endişe duyuyor.

30. CNTK Yapay Zeka Kütüphanesi

Adı Microsoft Cognitive Toolkit anlamına gelen CNTK kütüphanesi, yapay zeka ve derin öğrenmeye yönelik Python kütüphanelerinden biri olarak kabul ediliyor. Bu ücretsiz ve açık kaynaklı kütüphane Microsoft tarafından geliştirilmiştir. Bu kütüphane, birden fazla GPU sisteminde iyi bir performansa sahiptir ve araştırmada pratik bir araç olarak bilinir.

Derin öğrenme projeleri geliştiren ve güçlü donanımlara erişimi olan araştırmacılar, veri bilimcileri ve geliştiriciler, büyük yapay zeka modellerinin eğitimi için oldukça verimli olduğu için bu kütüphaneyi kullanmayı tercih ediyor. Bu kütüphaneyi kullanarak, tekrarlayan ağlar, Evrişimli Sinir Ağları (CNN’ler) ve ileri sinir ağları gibi farklı türdeki sinir ağlarını uygulayabilirsiniz .

• CNTK kütüphanesi, yüksek performanslı yapay zeka projelerinin geliştirilmesi için tasarlanmış olup, bu araç, birden fazla GPU’ya sahip sistemler üzerinde büyük modellerin eğitimi için uygun bir seçenek olarak değerlendirilebilir.
• Bu kitaplık, modelleri eğitmek için gereken süreyi en aza indirmek için çeşitli optimizasyon yöntemleri kullanır.
• CNTK kütüphanesi kolay bir kullanıcı arayüzüne sahiptir ve insanlar kolaylıkla kullanabilir.
• Kütüphane iyi belgelenmiştir ve öğrenmesi kolaydır ve hem acemi hem de deneyimli geliştiriciler bu araçla çalışmayı iyi bir şekilde öğrenebilirler.
• CNTK kütüphanesi geniş ve aktif bir kullanıcı ve geliştirici topluluğuna sahiptir. Bu araç için forumlar, belgeler ve örnek kodlar şeklinde çevrimiçi birçok kaynak bulunmaktadır.

CNTK kütüphanesinin sahip olduğu avantaj ve kabiliyetlerin yanı sıra aşağıda belirteceğimiz dezavantajlarını da ele alabiliriz:

• CNTK kütüphanesini öğrenmek, TensorFlow ve PyTorch gibi yapay zekaya yönelik diğer Python kütüphaneleriyle karşılaştırıldığında daha zordur çünkü bu kütüphaneyi tasarlamak için daha karmaşık bir mimari kullanılır ve daha geniş bir özellik ve tesis yelpazesi içerir. Bu, yeni başlayanlar için CNTK’yi öğrenmeyi ve kullanmayı daha zor hale getirebilir.
• CNTK kütüphanesi dokümantasyonu diğer derin öğrenme kütüphaneleri kadar kapsamlı değildir. Bu, belirli özellikler ve bunların nasıl kullanılacağı hakkında bilgi bulmayı zorlaştırabilir.
• CNTK kütüphanesi ile yazılan uygulamaları dağıtmak, diğer derin öğrenme kütüphaneleri kadar kolay değildir çünkü daha karmaşık bir kurulum süreci gerektirir ve bulut platformlarını iyi desteklemez.

Proje geliştirme için doğru kütüphane nasıl seçilir?

Projelerinizi geliştirmek için uygun bir kütüphane seçerken, kütüphanelerin proje gereksinimlerinize ve uzmanlık seviyenize uygun olmasını sağlamak için birkaç temel faktörü göz önünde bulundurmak önemlidir. Aşağıda bu faktörleri göz önünde bulunduracaksınız:

• Kütüphane verimliliği
• Kütüphanenin topluluk desteği
• Kütüphane esnekliği
• Kütüphane öğreniminin basitliği
• Kütüphanelerin açık kaynak ve ticari özelliklerinin dikkate alınması

Yukarıdaki listede belirtilen faktörlerin her biri, kütüphaneyi kurmadan ve kullanmadan önce dikkat etmemiz gereken, proje geliştirmeye en uygun programlama kütüphanelerini seçmek için önemli kriterlerdir. Aşağıda bu kriterleri daha ayrıntılı olarak açıklayacağız.

Programlama kitaplıklarının verimliliğini kontrol etme

Projenizi geliştirmek için programlama dili kütüphanelerini kullanmaya karar verdiğinizde verimliliğini ve performansını ölçmelisiniz. Verileri verimli bir şekilde işleyebilecek, eğitim ve çıkarım adımlarını mümkün olduğunca hızlı gerçekleştirebilecek bir kütüphane seçilmesi önerilir. Farklı kütüphanelerin performansı, kriterleri ve gerçek problemlerdeki uygulamaları ölçülerek de değerlendirilebilir.

Programlama kütüphaneleri için topluluk desteği

Aktif ve destekleyici bir topluluğa programlama projeleri geliştirmek gereklidir. Bu özellik çok çeşitli kaynaklara ve eğitimlere sınırsız erişim sağlar ve kütüphanenin özelliklerinin ve yeteneklerinin sürekli güncellendiğinden emin olabilirsiniz.

Programlama kütüphanelerinin esneklik özelliği

Projelerinizi geliştirmek için programlama dili kütüphanelerini kullanmayı planladığınızda esnekliğinin önemli bir özellik olduğundan emin olmalısınız. Kütüphanelerin bu özelliği, farklı algoritma türleriyle çalışmanıza ve bunları metin, resim ve ses gibi farklı veri türleriyle eğitmenize olanak tanır. Ayrıca bu platformun esneklik özelliği, kütüphaneyi diğer teknolojilerle sorunsuz bir şekilde entegre etmenize olanak sağlar.

Programlama kitaplıklarıyla çalışmayı öğrenme kolaylığı

Bir programlama projesi geliştirmeye başladığınızda mevcut beceri seviyenize uygun kitaplıkları seçmeniz önemlidir. Yeni başlayan bir programcı olarak başlıyorsanız, kapsamlı belgeler ve eğitim kaynakları sağlayan kütüphaneleri arayın. Ayrıca, öğrenme tarzınızı ve başlamanıza yardımcı olacak mevcut kaynakları da göz önünde bulundurun.

Açık kaynak ve ticari programlama kütüphaneleri

Programlama projeleri geliştirmek için en iyi kütüphaneyi seçmeye gelince, ücretsiz ve açık kaynaklı kütüphaneler veya ticari ve özgür olmayan kütüphaneler arasından seçim yapabilirsiniz. Bu kütüphanelerin her birinin, hangi kütüphaneyi seçeceğinize karar vermeden önce öğrenmeniz gereken kendi avantaj ve dezavantajları vardır. Aşağıda bu iki tip programlama kütüphanesinin özelliklerini açıklayacağız.

Açık kaynak programlama kütüphaneleri

Açık kaynak programlama kitaplıkları, kullanıcıların bunları herhangi bir amaç için kullanmalarına olanak tanıyan açık kaynak lisansı altında yayımlanan kitaplıklardır. Bu tür kütüphanelerin avantajlarını aşağıda görebilirsiniz:

• Açık kaynak kütüphaneleri genellikle ücretsizdir ve küçük projelerin ve startupların geliştirilmesi için uygun maliyetli bir şekilde kullanılabilir.
• Açık kaynak kütüphaneleri genellikle programlama projeleri geliştirmek için değerli bir öğrenme ve hata ayıklama kaynağı olarak kullanılabilecek güçlü ve aktif bir topluluğa sahiptir.
• Kullanıcılar, projenin gelişimi üzerinde daha fazla kontrol için iyi bir platform sağlayan açık kaynak kitaplıkların kaynak kodunu kontrol edebilir.

Açık kaynak kütüphanelerin sahip olduğu avantajlara rağmen aşağıda bahsedeceğimiz dezavantajlar da sayılabilir:

• Açık kaynak kütüphanelerin topluluk desteği olmasına rağmen bu destek ticari kütüphaneler kadar güçlü olmayabilir.
• Bazı açık kaynak kitaplıkların kullanımı karmaşık ve zorlayıcı olabilir, bu da acemi kullanıcıların öğrenmesini zorlaştırır.

Ticari programlama kütüphaneleri

Ticari kütüphaneler, onları özel lisanslar altında yayınlayan şirketler tarafından geliştirilir. Bu, bu araçların kullanıcılarının kullanım şeklinin sınırlı olduğu ve bunlardan yararlanmak için fazladan ödeme yapmak zorunda kalabilecekleri anlamına gelir. Ancak ticari kütüphanelerin kullanıcıları, tasarımcıların sağladığı aşağıda bahsettiğimiz ek özelliklerden ve desteklerden faydalanmaktadır:

• Ticari kütüphaneler genellikle sorunların mümkün olan en kısa sürede çözülmesini sağlayan özel destek ekipleri tarafından desteklenir.
• Bu tür kütüphanelerin tasarımcıları genellikle onları kullanıcı dostu hale getirmeye odaklanır, böylece tüm teknik beceri seviyelerindeki kullanıcılar bunları kolayca kullanabilir.
• Ticari kütüphaneler, açık kaynak kütüphanelerde yararlanılamayacak gelişmiş özelliklere ve optimizasyonlara sahip olabilir.

Ticari programlama kütüphanelerinin önemli avantajlarının yanı sıra aşağıda belirtilen dezavantajları da vardır:

• Ticari kütüphaneleri kullanabilmek için bir ücret ödemeniz gerekiyor, bu da pahalı olabilir.
• Ticari kütüphaneleri kullanmak sizi belirli bir şirkete bağlayabilir ve diğer kütüphaneleri kullanma esnekliğinizi azaltabilir.

Yapay zekaya yönelik Python kitaplıkları hakkında sık sorulan sorular

Artık yapay zekaya yönelik Python kütüphanelerini, bunların yeteneklerini ve uygulamalarını bildiğinize göre Faradars dergisinin bu bölümünde yapay zeka öğrenme alanına ilgi duyanların en sık sorduğu bazı sorulara değineceğiz.

Python yapay zeka için doğru dil mi?

Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme için en popüler programlama dillerinden biri olarak kabul edilen Python, bu alanlara yönelik kapsamlı araçlar ve kütüphaneler sunuyor. Bu dilin özellikleri sürekli güncellenmekte ve yeni yapay zeka modellerini desteklemektedir. Ayrıca yapay zekaya yönelik bu dilin eğitimsel dokümantasyonu kapsamlıdır ve kullanıcılar bu dilin araçlarıyla çalışmayı kolaylıkla öğrenebilirler.

Python ile yapay zekayı öğrenmek zor mu?

Makine öğrenimi için Python programlama dilini öğrenmek, özellikle önceden programlama deneyiminiz yoksa zorlayıcı olabilir. Bununla birlikte, Python ile yapay zekayı öğrenmek için çok çeşitli eğitim kaynakları vardır ve acemi kullanıcılar, çaba ve pratik yaparak yapay zeka programlamasına iyi bir hakimiyet kazanabilirler.

Yapay zeka için en önemli Python kütüphaneleri nelerdir?

Python programlama dili, her biri kendine özgü özelliklere ve olanaklara sahip olan, yapay zekaya yönelik çeşitli kütüphanelere sahiptir. Ancak Python’daki en önemli ve yaygın olarak kullanılan yapay zeka kütüphaneleri olarak Tensorflow, PyTorch, Keras, NumPy, Pandas ve Matplotlib kütüphanelerinden bahsedebiliriz.

Hangi Python kütüphanesi makine öğrenimine uygundur?

Scikit-learn, denetimli ve denetimsiz öğrenme yaklaşımlarıyla sınıflandırma, regresyon, kümeleme için bir dizi makine öğrenimi algoritması içeren ücretsiz ve açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Bu kütüphane basitliği, kullanılabilirliği ve kapsamlılığı nedeniyle kullanıcılar arasında popülerdir.

Veri analizi için hangi Python kütüphanesi uygundur?

Pandas ve NumPy kütüphanelerinin yanı sıra Matplotlib de veri analizi için en yaygın kullanılan ve kapsamlı Python kütüphaneleridir.

Sinir ağını uygulamak için hangi Python kütüphanesi kullanılıyor?

TensorFlow, PiTorch ve Cross, farklı türde sinir ağlarını uygulamak için kullanılabilecek en yaygın kullanılan derin öğrenme kitaplıklarından üçüdür.

PyTorch kütüphanesi Tensorflow kütüphanesinden daha mı iyi?

PyTorch, birçok durumda TensorFlow kütüphanesine benzeyen, Python dilindeki popüler açık kaynaklı yapay zeka kütüphanelerinden biri olarak değerlendiriliyor ancak esnekliği ve kullanım kolaylığı nedeniyle başlangıç ​​seviyesindeki programcılar için iyi bir seçenek olarak değerlendirilebilir.

Scikit Learn kütüphanesi Tensorflow kütüphanesinden daha mı iyi?

Projenizin ayrıntıları ve hedefleri, programlama için hangi yapay zeka kütüphanesinin kullanılacağını belirleyecektir. Scikit-Learn, küçük miktarda veri içeren geleneksel makine öğrenimi uygulamaları için uygunken, TensorFlow kütüphanesi derin öğrenme ve büyük veri işleme için kullanılıyor.

Tensorflow ve çapraz kütüphane arasındaki fark nedir?

Keras kütüphanesi, TensorFlow ve Theano kütüphanelerinin üzerinde çalışan üst düzey bir kullanıcı arayüzüdür; TensorFlow ise hem yüksek hem de düşük seviyeli kullanıcı arayüzleri sağlayan bir çerçevedir. Keras hızlı uygulamalar için kullanışlıdır, TensorFlow ise derin öğrenme araştırmaları ve karmaşık ağ uygulamaları için idealdir.

Çözüm

Python programlama dili, dünya çapında birçok kullanıcının projelerini geliştirmek için bu dili kullandığı, en yaygın kullanılan ve popüler yapay zeka kütüphanelerinden biri olarak kabul edilmektedir. Bu dil, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini ve algoritmalarını uygulamak için çeşitli araçlar ve kütüphaneler sağlar. Kullanıcılar yapay zekayı ve yöntemlerinin nasıl uygulanacağını öğrenmek için bu dilin kapsamlı eğitim kaynaklarını kullanabilir ve programlama problemlerinin çözümü için bu dilin aktif destek topluluğundan yardım alabilirler. Faradars dergisinden çıkan bu yazımızda, bu alana ilgi duyanların Python araçlarını daha fazla bilgi sahibi olarak öğrenebilmeleri ve projelerinin geliştirilmesinde en uygun kütüphaneleri kullanabilmeleri için yapay zekaya yönelik Python kütüphanelerini tanıtmaya ve uygulamalarını anlatmaya çalıştık.