Bilmeniz gereken ilk 10 AI geliştirme aracı ve çerçevesi

Yapay zeka artık fütüristik bir terim değil. Şimdi, farklı endüstrilerdeki inovasyonun hayati bir parçası. Sıradan görevleri otomatikleştirmekten, öngörücü analitikleri mümkün kılan AI, işletmelerin nasıl işlediğini yeniden şekillendiriyor. Bununla birlikte, yapay zekanın gücü tek başına teoride yatmaz - AI uygulamalarını hayata geçiren perde arkasındaki geliştirme araçları ve çerçevelerdir.

İster bir AI meraklısı, ister veri bilimcisi veya akıllı çözümler oluşturmak isteyen bir işletme olun, doğru yapay zeka araçlarını ve çerçevelerini bilmek başarı için kritik öneme sahiptir. Bu makalede, 2024 ve sonrasında AI geliştirme hizmetleri yolculuğunuzu hızlandırabilecek en iyi 10 AI geliştirme aracı ve çerçevesini araştırıyoruz.

En iyi AI geliştirme araçları ve çerçeveleri

1. Tensorflow

En iyisi: derin öğrenme ve sinir ağları

Geliştirilen: Google Brain Team

Tensorflow, derin öğrenme modelleri ve sinir ağları oluşturmak için ideal olan en yaygın kullanılan ve çok yönlü AI geliştirme çerçeveleri arasındadır. Görüntü tanıma, konuşma işleme ve doğal dil anlayışı gibi çok çeşitli görevleri ele alır.

Neden öne çıkıyor:

• Üretim düzeyinde uygulamalar için mükemmel ölçeklenebilirlik
• Sağlam ekosistem (tensorboard, tensorflow lite ve tensorflow.js)
• Güçlü Topluluk ve Kurumsal Destek

2. Pytorch

En iyisi: Araştırma ve hızlı prototipleme

Facebook'un AI Araştırma Laboratuvarı (Fuar) tarafından geliştirildi

Pytorch, dinamik hesaplama grafiği ve Pythonic arayüzü nedeniyle araştırma topluluğunda oldukça popülerdir. Sezgisel tasarımı ve hata ayıklama kolaylığı sayesinde Pytorch, yinelemeli gelişim için ideal bir seçimdir.

Temel Özellikler:

• GPU hızlanması için güçlü destek
• ONNX için yerel destek (açık sinir ağı değişimi)
• Akademi ve araştırma laboratuvarlarında yaygın olarak kabul edildi

3. Scikit-Learn

En iyisi: Klasik Makine Öğrenme Modelleri

Geliştirilmiş: Python

Sınıflandırma, regresyon ve kümeleme gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmek için en iyi AI aracını mı arıyorsunuz? Scikit-Learn doğru seçimdir. Geliştiriciler için en iyi AI araçlarından bazıları SciPy, Numpy ve Matplotlib'in üzerine inşa edilmiştir.

Güçlü yönler:

• Uygulanması ve yorumlanması kolay
• Standart ML modellerinin geniş seçimi
• Diğer Python kütüphaneleriyle sorunsuz entegrasyon

4 Keras

En iyisi: Yeni başlayanlar ve hızlı, derin öğrenme gelişimi

Entegre: Tensorflow

Keras, derin öğrenme modeli gelişimini basitleştirerek tensorflow veya pytorch üzerinde çalışan kullanımı kolay bir sinir ağı API'sıdır. Bu AI geliştirme aracı, hızlı deney ve prototipleme sağlayan derin öğrenme modelleri oluşturmanın karmaşıklığını ortadan kaldırır.

Neden Keras kullanıyor:

• Son derece modüler ve genişletilebilir
• Birden çok arka uçları destekler (Tensorflow, CNTK, Theano)
• Pürüzsüz öğrenme eğrisi

5. Apache mxnet

En iyisi: Çoklu GPU'larda ölçeklenebilir derin öğrenme

Desteklenen: Amazon Web Services (AWS)

Apache MXNet - en popüler AI geliştirme çerçevesi - ölçeklenebilirliği ve mükemmel performansı ile bilinir. Python, R, Scala ve Julia gibi birden fazla teknoloji yığınını destekler. Bu AI benimseme çerçevesi, derin öğrenme modellerinin ölçekte verimli bir şekilde konuşlandırılmasını sağlar.

Onu benzersiz kılan:

• Hibrit Programlama Modeli (Zorunlu + Sembolik)
• Hafif ve ölçeklenebilir
• Edge cihazları ve mobil uygulamalar için ideal

6. OpenCV

En iyisi: Bilgisayar Görme Uygulamaları

Dil Desteği: C ++, Python, Java, Matlab

Gerçek zamanlı bilgisayar görüşü için açık kaynaklı bir AI yazılım geliştirme aracına ihtiyacınız varsa, OpenCV doğru seçimdir. Yüz tanımadan hareket izlemeye kadar, AI Model Eğitim Aracı, görüntü ve video işleme uygulamaları oluşturmak için ihtiyacınız olan her şeye sahiptir.

Çekirdek Özellikler:

• Kapsamlı görüntü işleme özellikleri
• GPU Hızlanma Desteği
• Tensorflow ve Pytorch ile kolayca entegre edilebilir

7. Microsoft Bilişsel Araç Seti (CNTK)

En iyisi: Performans optimize edilmiş derin öğrenme

Geliştirilen: Microsoft

Microsoft Cognitive, yüksek performanslı model eğitimi için tasarlanmış derin bir öğrenme araç setidir. Tensorflow veya Pytorch'tan daha az popüler olmasına rağmen, performans için oldukça optimize edilmiş ve Skype ve Cortana gibi birçok Microsoft ürününde kullanılır.

Önemli Noktalar:

• Çoklu GPU'larda paralel eğitim
• Microsoft Azure ile sorunsuz entegrasyon
• Brainscript aracılığıyla üst düzey model tanımı

8. H2O.AI

En iyisi: Otomatik Makine Öğrenimi (Otomatik) ve İş Uygulamaları

Kullanılan: FinTech, Sağlık, Sigorta'da İşletmeler

H2O.AI, öngörücü modeller oluşturmak için ML algoritmalarını destekleyen bir başka en iyi AI geliştirme platformudur. Kullanımı kolay bir web kullanıcı arayüzü (akış) ve Python, R ve Java ile iş dünyasında yapay zeka entegrasyonu sunar.

Avantajları:

• Hızlı ve ölçeklenebilir algoritmalar
• Programlı olmayanlar için otomatik
• Kurumsal sınıf veri bilimi için harika

9. RapidMiner

En iyisi: Veri hazırlama, ML modelleme ve iş zekası

Hedef Kullanıcılar: Analistler, veri bilimcileri ve işletme kullanıcıları

RapidMiner, minimal kodlamalı ML modellerini tasarlamak için en güçlü AI yazılım geliştirme araçlarından biridir. Sürükle ve bırak arayüzü, deneyimli veri bilimcileri için derinlik sunarken, sınırlı programlama bilgisi olan kullanıcılar için erişilebilir hale getirir.

İşletmeler neden onu seviyor:

• Veri bilimi için hepsi bir arada platform
• Kodsuz ve düşük kod seçenekleri
• Güçlü görselleştirme ve raporlama araçları

10. IBM Watson

En iyisi: Konuşma AI ve Enterprise AI Çözümleri Oluşturma

Geliştirilen: IBM

IBM Watson, geliştiricilerin AI özelliklerini NLP, görsel tanıma ve makine öğrenimi gibi uygulamalarına entegre etmelerini sağlayan işletmeler için bir API ve AI çözümleri paketidir. Özellikle sohbet botları ve sanal asistanlar inşa etmekte güçlüdür.

Göze çarpan özellikler:

• Kurumsal sınıf güvenlik ve uyumluluk
• Ön eğitimli sektöre özgü modeller
• IBM Cloud ile sorunsuz entegrasyon

Son Düşünceler

Doğru AI geliştirme aracını veya çerçevesini seçmek, projenizin hedeflerine, ekibinizin uzmanlığına ve oluşturmak istediğiniz AI uygulamasına bağlıdır. Tensorflow ve Pytorch derin öğrenmeye hakim olurken, Scikit-Learn ve H2O.ai geleneksel ML için erişilebilir yollar sunar. OpenCV ve IBM Watson, vizyon ve konuşma yapay zeka konusunda özel kullanım durumları için fırsatlar sağlayan iki popüler AI yazılım geliştirme aracıdır.

İster üretime hazır bir çözümü prototipleme veya ölçeklendiriyor olun, bu bulut tabanlı AI araçları, gerçek iş değerini artıran akıllı, yüksek performanslı ve yenilikçi AI uygulamaları oluşturmanıza yardımcı olabilir.

İşletmeniz için özel bir AI çözümü geliştirmeyi planlıyor musunuz? Fikrinizi gerçeğe dönüştürebilecek deneyimli bir özel AI geliştirme şirketi ile ortaklık yapmayı düşünün - hızlı, güvenli ve ölçeklenebilir.