2023'ün En İyi Yapay Zeka Yazılımları

a) TensorFlow : Google tarafından geliştirilen TensorFlow, çok yönlülüğü ve ölçeklenebilirliği ile tanınan, geniş çapta benimsenen açık kaynaklı bir yapay zeka yazılım kitaplığıdır. Çeşitli uygulamalarda makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve dağıtmak için kapsamlı bir platform sağlar. TensorFlow.js ve TensorFlow Lite dahil olmak üzere TensorFlow’un kapsamlı ekosistemi, geliştiricilerin web, mobil ve gömülü sistemlerde yapay zekadan yararlanmasını sağlar.

Artıları:

• Sürekli güncellemeler ve iyileştirmeler sağlayan geniş bir topluluk tarafından geniş çapta benimsenmiş ve desteklenmiştir.
• Ölçeklenebilir ve çok yönlü, çeşitli platformlarda makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesine ve devreye alınmasına olanak tanır.
• Derin öğrenme algoritmaları ve çerçeveleri için kapsamlı destek sağlar.
• Web ve mobil dağıtım için TensorFlow.js ve TensorFlow Lite sunar.

Eksileri:

• Karmaşık mimarisi sayesinde yeni başlayanlar için daha dik öğrenme eğrisi.
• Gelişmiş özelliklerini etkili bir şekilde kullanmak için biraz teknik uzmanlık gerektirir.

b) PyTorch : Facebook’un Yapay Zeka araştırma laboratuvarı tarafından geliştirilen PyTorch, başka bir popüler açık kaynaklı derin öğrenme çerçevesidir. Sezgisel arayüzü, dinamik hesaplama grafikleri ve kapsamlı topluluk desteği ile tanınır. PyTorch, araştırmacılara ve geliştiricilere karmaşık derin öğrenme modellerini kolaylıkla oluşturma ve eğitme gücü vererek onu akademik ve endüstriyel uygulamalar için tercih edilen bir seçenek haline getirir.

Artıları:

• Öğrenmeyi ve kullanmayı kolaylaştıran sezgisel ve kullanıcı dostu arayüz.
• Dinamik hesaplamalı grafikler, esnek ve dinamik model oluşturmaya olanak tanır.
• Mükemmel topluluk desteği ve büyüyen ekosistem.
• Esnekliği nedeniyle araştırma ve prototip oluşturma için idealdir.

Eksileri:

• Büyük ölçekli modeller ve hesaplamalarla uğraşırken diğer çerçevelere kıyasla daha yavaş olabilir.
• Üretim düzeyinde dağıtım için TensorFlow kadar optimize edilmemiştir.

c) Microsoft Azure Bilişsel Hizmetler: Microsoft Azure Bilişsel Hizmetler, Microsoft tarafından sunulan yapay zeka destekli API’ler ve hizmetler paketidir. Geliştiricilere görüntü tanıma, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve karar verme algoritmaları gibi kullanıma hazır yapay zeka yetenekleri sağlar . Azure Bilişsel Hizmetler, kapsamlı yapay zeka uzmanlığı gerektirmeden yapay zekanın uygulamalarla tümleştirilmesini basitleştirir.

Artıları:

• Kullanımı kolay API’ler aracılığıyla çok çeşitli kullanıma hazır AI yetenekleri sunar.
• Diğer Microsoft hizmetleri ve araçlarıyla sorunsuz entegrasyon.
• Doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ve karar verme algoritmaları için güçlü destek sağlar.

Eksileri:

• Açık kaynak çerçevelere kıyasla sınırlı özelleştirme seçenekleri.
• Maliyet, API kullanımına ve gereken belirli hizmetlere göre artabilir.

d) IBM Watson: IBM Watson, doğal dil işleme, makine öğrenimi, bilgisayar görüşü ve veri analitiği için çok çeşitli hizmetler sunan güçlü bir yapay zeka platformudur. Geliştiricilere ve kuruluşlara yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmak, süreçleri otomatikleştirmek ve yapılandırılmamış verilerden içgörüler elde etmek için araçlar sağlar. IBM Watson’ın yapay zeka yetenekleri, sağlık, finans ve müşteri hizmetleri de dahil olmak üzere sektörlerde başarıyla uygulandı.

Artıları:

• Çok çeşitli hizmet ve araçlara sahip kapsamlı yapay zeka platformu.
• Güçlü doğal dil işleme ve anlama yetenekleri.
• Birden fazla sektörde kapsamlı deneyim ve başarılı vaka çalışmaları.

Eksileri:

• Belirli hizmetler için nispeten yüksek fiyatlandırma.
• Gelişmiş özelliklerini tam olarak kullanmak için biraz teknik uzmanlık gerektirir.

e) Amazon SageMaker: Amazon SageMaker, Amazon Web Services (AWS) tarafından sağlanan, tümüyle yönetilen bir makine öğrenimi hizmetidir. Geniş ölçekte makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için eksiksiz bir araç ve altyapı seti sunar. SageMaker, makine öğrenimi iş akışını basitleştirir ve zengin bir dizi algoritma ve çerçeveye erişim sağlayarak işletmelerin yapay zekayı benimsemesini ve inovasyonu hızlandırmasını sağlar.

Artıları:

• Makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için uçtan uca yeteneklere sahip tam olarak yönetilen hizmet.
• Makine öğrenimi iş akışını basitleştirir ve model dağıtımını hızlandırır.
• Çok çeşitli yerleşik algoritmalar ve çerçeveler sunar.

Eksileri:

• Yeni başlayanlar için kurulumu ve yapılandırması karmaşık olabilir.
• Maliyetler, kullanıma ve gerekli hesaplama kaynaklarına göre ölçeklenebilir.

f) H2O.ai: H2O.ai, makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitik için bir dizi ürün sunan açık kaynaklı bir yapay zeka platformudur. Veri bilimcilerin ve analistlerin yapay zeka modellerini kolaylıkla oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanıyan kullanıcı dostu bir arabirim sağlar. H2O.ai’nin AutoML işlevi, model seçimini ve hiperparametre ayarlama sürecini otomatikleştirerek, farklı düzeylerde AI uzmanlığına sahip kullanıcılar için erişilebilir hale getirir.

Artıları:

• Makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitik için kullanıcı dostu bir arayüze sahip açık kaynaklı platform.
• Otomatikleştirilmiş model seçimi ve ayarlama için AutoML işlevselliği sağlar.
• Çok çeşitli algoritmaları destekler ve popüler programlama dilleriyle bütünleşir.

Eksileri:

• Diğer çerçevelere kıyasla sınırlı derin öğrenme yetenekleri.
• Dokümantasyon ve topluluk desteği, daha büyük platformlardaki kadar kapsamlı olmayabilir.

g) Google Cloud AI Platformu: Google Cloud AI Platform, Google Cloud tarafından sunulan kapsamlı bir YZ araçları ve hizmetleri paketidir . Yapay zeka modellerini uygun ölçekte geliştirmek, eğitmek ve dağıtmak için uçtan uca yetenekler sağlar. Platform, TensorFlow ve PyTorch gibi popüler yapay zeka çerçeveleriyle entegre olarak geliştiricilerin tercih ettikleri araçlardan yararlanmalarını sağlar. Google Cloud AI Platform ayrıca vizyon, dil ve çeviri görevleri için önceden eğitilmiş modeller ve API’ler sunar.

Artıları:

• Google Cloud ile sorunsuz entegrasyona sahip kapsamlı yapay zeka araçları ve hizmetleri paketi.
• Popüler AI çerçeveleri için ölçeklenebilir altyapı ve destek sunar.
• Görme, dil ve çeviri görevleri için önceden eğitilmiş modeller ve API’ler sağlar.

Eksileri:

• Fiyatlandırma yapısı karmaşık olabilir ve daha küçük ölçekli projeler için uygun olmayabilir.
• Destek ve kaynaklar, açık kaynaklı çerçevelere kıyasla kapsamlı olmayabilir.

h) Caffe: Caffe, verimliliği, hızı ve modülerliği ile tanınan bir derin öğrenme çerçevesidir. Görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve diğer bilgisayarla görme görevleri için yaygın olarak kullanılır. Caffe’nin etkileyici mimarisi, kolay deneme ve özelleştirmeye izin vererek onu araştırmacılar ve geliştiriciler arasında popüler kılıyor.

Artıları:

• Bilgisayarla görme görevleri için ideal, verimli ve hızlı derin öğrenme çerçevesi.
• Çok çeşitli önceden eğitilmiş modelleri ve model hayvanat bahçesini destekler.
• Deneme için basit ve etkileyici bir mimari sunar.

Eksileri:

• Bilgisayar görüşünün ötesindeki diğer yapay zeka görevleri türleri için sınırlı destek.
• Diğer çerçevelere kıyasla aktif olarak korunmaz ve geliştirilmez.

i) Keras: Keras, Python’da yazılmış üst düzey bir sinir ağları API’sidir. Derin öğrenme modelleri oluşturmak için kullanıcı dostu ve sezgisel bir arayüz sağlar. Keras, basitliği ve esnekliği ile bilinir ve geliştiricilerin modellerini hızlı bir şekilde prototiplemesine ve yinelemesine olanak tanır. TensorFlow, Theano ve Microsoft Cognitive Toolkit dahil olmak üzere birden fazla arka ucu destekler.

Artıları:

• Basit ve sezgisel bir arayüze sahip üst düzey sinir ağları API’si.
• TensorFlow ve Theano dahil olmak üzere birden fazla arka ucu destekler.
• Hızlı prototip oluşturma ve yinelemeli model geliştirme için idealdir.

Eksileri:

• Alt düzey çerçevelere kıyasla daha az esnek.
• İleri düzey kullanıcılar için çok ayrıntılı kontrol sunmayabilir.

j) RapidMiner: RapidMiner, makine öğrenmesi , veri hazırlama ve tahmine dayalı analitik yeteneklerini birleştiren bir veri bilimi platformudur . Kullanıcıların kod yazmadan YZ modellerini kolayca tasarlamasını ve dağıtmasını sağlayan görsel bir iş akışı arabirimi sunar. RapidMiner, çok çeşitli algoritmaları destekler ve popüler yapay zeka kitaplıklarıyla entegre olur, bu da onu veri odaklı kuruluşlar için çok yönlü bir araç haline getirir.

Artıları:

• Makine öğrenmesi, veri hazırlama ve tahmine dayalı analitiği birleştiren çok yönlü veri bilimi platformu .
• Kolay model oluşturma ve devreye alma için görsel bir iş akışı arabirimi sunar.
• Çok çeşitli algoritmaları destekler ve popüler AI kitaplıklarıyla entegre olur.

Eksileri:

• Özel çerçevelere kıyasla sınırlı derin öğrenme yetenekleri.
• Fiyatlandırma, açık kaynak alternatiflerine göre daha yüksek olabilir.