Bilmeniz Gereken En İyi 10 Açık Kaynaklı Yapay Zeka Yazılımı

YZ tabanlı bir platform, algoritmalar tasarlamanıza veya akıllı uygulamalar oluşturmanıza yardımcı olacak çok çeşitli araçlar sunar. Ayrıca, tipik olarak, grafiksel kullanıcı arabirimi (GUI), mevcut kitaplıklar, önceden oluşturulmuş iş akışları vb. gibi birden çok işlevle donanmış olarak gelirler.

1. TensorFlow 

Makine Öğrenimi için En Popüler ve Bakımlı Uçtan Uca Açık Kaynak Çerçevelerinden Biri Airbnb, eBay, Intel, Twitter, DropBox vb. gibi küresel şirketler tarafından kullanılan, açık kaynaklı bir yapay zeka yazılımı olan TensorFlow, 2015 yılında Google Brain tarafından piyasaya sürüldü. Bu platform, işletmelerin gelişmiş tahmine dayalı modelleme oluşturmak için kritik verilerden yararlanmalarına yardımcı olur. uygulamaları ve geliştirmenin yanı sıra Makine Öğrenimi modellerini eğitin. Ayrıca, veri akışı programlaması için kitaplıklar yazabilirsiniz. Ayrıca, programcılar bunu sayısal hesaplamalar için kullanabilirler.

AI geliştirmeyi basitleştiren ve kolaylaştıran araçlar, kitaplıklar ve kaynaklar içerir. Araç, işleri kolaylaştırmak için görsel modellerden ve akış grafiklerinden kapsamlı bir şekilde yararlanır:

Örneğin Airbnb, apartman listesi fotoğraflarını kategorilere ayırmak için TensorFlow’u kullanır. Bu, markanın her listelemeyi mümkün olduğunca doğru (ve gerçekçi) şekilde göstermesine yardımcı olur.

Bu açık kaynaklı yapay zeka aracı aynı zamanda ses/ses/görüntü tanıma , metin tabanlı uygulamalar, video algılama ve zaman serisi verileri (finans, muhasebe ve işletme/kaynak planlama alanlarında kullanılan) uygulamaları da bulur.

Ana Özellikler:

• Haskell, Java, Python, C++, Go, Rust vb. gibi birçok dilde mevcuttur.
• Tahmine dayalı analitik
• Uyarlanabilir ve konuşma tanıma
• Güçlü ML üretimi
• Öğrenimi aktarın
• Veri alımı
• Sezgisel üst düzey API’ler
• İş akışı otomasyonu
• Kolay model oluşturma
• Çok dilli

Artıları: 

• Esnek bir mimari sayesinde hesaplamanın kolay dağıtımını sağlayan ücretsiz yapay zeka yazılımı
• Geliştiriciler, araştırmacılar ve veri bilimcileri anında sinir ağları ve makine öğrenimi modelleri oluşturabilir ve tüm önemli verilerden yararlanabilir
• Kullanımı kolay bir arayüz sunar ve platformlar arasında dağıtılabilir
• Farklı TPU’lar, CPU’lar ve GPU’ların yanı sıra PC’niz, mobil cihazınız ve dizüstü bilgisayarınızla uyumludur
• Diğer programlama dilleri için üçüncü taraf paketleri sunar
• Yardım sunabilecek (gerekirse) canlı bir geliştirici topluluğuyla övünür

Eksileri:

• Eksik sembolik döngüler
• Windows için destek sunmuyor
• Rakiplere kıyasla kıyaslama testleri için hız ve kullanım eksikliği
• Nvidia ve OpenCL için GPU desteği yok; Python’un yalnızca tam dil desteğini sunar
• Hesaplama hızı daha iyi olabilir
• Gelişmiş matematik, lineer cebir ve makine öğrenimi hakkında temel bilgi gerektirir
• Eşsiz yapısı nedeniyle hata bulmak ve hata ayıklamak zor
• Süper düşük seviyeli maddeye gerek yok

2. Apache SistemML’si 

Büyük Veri Kralı

Başlangıçta IBM tarafından geliştirilen Apache SystemML, Büyük Veriye odaklanan ve karmaşık matematik problemleri için ideal olan birleşik bir analitik motorudur. Spark ve Hadoop kümelerine ölçeklenebilir ve R Python benzeri bir sözdizimi üzerinde çalışır. Çoğunlukla, GPU’larla derin öğrenmede ve eğitim için sinir ağı mimarilerinde uygulamalar bulur.

Ana Özellikler:

• Hızlı işleme ve düşük maliyetli
• Doğada dinamik
• Bellek içi hesaplama
• Tekrar Kullanılabilirlik
• Hata toleransı
• Gerçek zamanlı akış işleme
• Çoklu dil ve gelişmiş analiz desteği
• tembel değerlendirme
• Aktif, ilerici ve genişleyen Spark topluluğu
• Hadoop ile entegrasyon
• Kıvılcım GraphX

Artıları:

• Esnek, ölçeklenebilir açık kaynaklı yapay zeka platformu
• Veri işlemede en büyük açık kaynak projesi
• Üst düzey programlama dili olan bildirimsel makine öğrenimi (DML) ve PyDML ile algoritma dağıtımını hızlandırır
• Verimliliği artırmak için verileri ve küme özelliklerini temel alarak kullanımı otomatik olarak optimize eder
• Daha iyi ve daha hızlı bir şekilde sorgulamaya, veri işlemeye ve analitik raporları oluşturmaya yardımcı olur
• Hız ve çok dilli destek sunar
• Doğası gereği dinamiktir ve Büyük Veriye daha fazla erişim sunar

Eksileri:

• Gerçek zamanlı işleme desteği yok
• Çok kullanıcılı bir ortam için kullanışlı değil
• Özellikle Hadoop ile Apache Spark kullanırken küçük bir dosya sorunu var
• Daha az algoritmaya sahip
• Özel dosya yönetim sistemi yok
• Masraflı

Makine Öğrenimi Tabanlı Kitaplıklar

Tüm amaç ve amaçlar için, bir makine öğrenimi kitaplığı, geliştiricilere her proje için kod yazmaya harcanan değerli zaman ve emekten tasarruf sağlar. Bir ML kitaplığı, tipik olarak Python veya R’de yazılmış bir dizi önceden tanımlanmış, yeniden kullanılabilir işlev içerir. 

3. Scikit öğrenmek 

Veri Madenciliği ve Analizi için İdeal

Spotify, JP Morgan ve Evernote gibi yerleşik markalar tarafından kullanılan Scikit-learn, tahmine dayalı analiz, özelleştirilmiş öneriler ve diğer veriye dayalı görevler gibi ultra kullanışlı işlevler sunar. Aslında Spotify, modelleri eğitmek ve özel çalma listeleri oluşturmak için scikit-learn kitaplıklarını kullanır – kullanıcılar arasında çok sevilen bir özellik.

Scikit-learn, veri madenciliği ve analiz yetenekleri sunan python tabanlı açık kaynaklı bir makine öğrenimi kitaplığıdır . 2007’de piyasaya sürüldü ve ticari ve araştırmaya dayalı kuruluşlar tarafından kullanılıyor. Makine öğrenimini bir üretim sistemine dahil etmek istiyorsanız bu araç tam size göre.

Ana Özellikler:

• Uyarlanabilir ve veri alımı
• Kümeleme ve sınıflandırma
• ön işleme
• Model seçimi
• Boyutsal küçülme
• regresyon
• Çapraz doğrulama
• Veri kümeleri ve dijital yardımcılar
• Boyutsal küçülme
• çok yönlü öğrenme
• Süreç/iş akışı otomasyonu
• Sanal Kişisel Asistan (VPA)

Artıları:

• Matplotlib, NumPy ve SciPy olmak üzere üç açık kaynaklı projede, popüler kullanım örneklerinin önünü açan yüksek kaliteli makine öğrenimi modelleriyle tasarlandı
• Denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları için destek sunar 
• Yeniden kullanılabilir ve herkes tarafından erişilebilir olan ücretsiz AI aracı
• Kullanıcı davranışını tahmin etmek için uygun bir platform
• Uluslararası topluluk tarafından uygun şekilde belgelenmiş ve desteklenmiştir
• Çok yönlü süreçlerin gerçekleştirilmesini sağlayan kullanımı kolay yazılım

Eksileri: NA

4. PyTorch 

Kullanışlı Araçlar ve Kitaplıklar Ekosistemiyle Uçtan Uca Makine Öğrenimi Ağı

Facebook tarafından geliştirilen PyTorch, Torch tabanlı bir ML kütüphanesidir. Avantajlı kılan özelliği ise kullanımının basit olmasıdır. Bu, geliştiriciler için öğrenme eğrisini ve dağıtım süresini büyük ölçüde azaltır. PyTorch, basitlik, performans ve daha iyi tasarlanmış bir API sunduğu için makine öğrenimi sorunları üzerinde çalışan araştırmacılar için başvurulacak bir araç olarak ortaya çıktı.

Ana Özellikler:

• TorchScript, istekli modda kullanım kolaylığı ve esneklik sağlar
• TorchServe, PyTorch modellerini uygun ölçekte dağıtıyor
• Dağıtılmış eğitime izin verir
• Yerel ONNX desteği
• Hibrit ön uç
• Basit kullanıcı arayüzü
• C++ ön uç
• Python-ilk
• Bulut iş ortakları

Artıları:

• Hızlı, esnek deneme ve verimli üretim sağlar
• Kullanıcı dostu bir ön uçtan oluşur
• Python’dan iOS ve Android’de dağıtıma kadar uçtan uca iş akışı sunar
• Büyük bulut platformlarında desteklenir
• Sorunsuz geliştirme ve kolay ölçeklendirme sağlar
• Modellerin üretim ölçeği ortamında çalıştırılması, önceden oluşturulmuş görüntülerin bir deposu ve diğerleri gibi bir dizi kullanışlı özellik sunar.

Eksileri: NA

Derin Öğrenme Araçları

Yapay sinir ağlarına dayanan derin öğrenme araçları, konuşma tanıma, görüntü tanıma, öneri motorları vb. gibi alanlarda çok çeşitli uygulamalar bulur. Derin öğrenme aracı, derin öğrenme uygulamalarının sorunsuz, daha kolay ve daha verimli geliştirilmesine olanak tanır.

5. Keralar 

Üst Düzey Makine Öğrenimi API’sidir. Keras, derin öğrenme modellerinin oluşturulmasını basitleştirmek amacıyla 2015 yılında piyasaya sürüldü. Netflix, Uber ve Yelp gibi markalar, Keras’ın derin öğrenme yeteneklerini tekliflerine entegre etti. Size bir örnek vermek gerekirse, Netflix’in müşteri kaybını tahmin etmek için bu açık kaynaklı yapay zeka platformunu nasıl kullandığı aşağıda açıklanmıştır . Netflix’in her gün dağlar kadar müşteri verisiyle karşılaştığı yaygın bir bilgidir.

Toplanan kritik verilere dayanarak, abonelik tabanlı akış platformu , aboneliklerini iptal etme eşiğinde olabilecek müşterileri belirlemek için Keras’ı kullanır. Ardından Netflix , müşterilere ilgili indirimler/teşvikler sunarak ve dönüşüm oranlarını optimize ederek yıpranmayı azaltmaya çalışır .

Ana Özellikler:

• Python’da yazılmış
• TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit ve Theano ile kullanılabilir
• Gelişmiş matematiksel modeller aracılığıyla verilerin hızlı işlenmesi için tasarlanmıştır
• Arka uç hesaplamasını gizleyen ve bir sinir ağı modelinin hızla oluşturulmasına izin veren üst düzey bir çerçeve sunar

Artıları:

• Kullanıcı dostudur ve hızlı dağıtım, modülerlik ve genişletilebilirlik kolaylığı sunar
• Evrişimli ve tekrarlayan ağları destekler
• Önceden eğitilmiş modeller sunar
• CPU’lar (merkezi işlem birimleri) ve GPU’lar (grafik işleme birimleri) üzerinde en iyi şekilde çalışır
• ‘Geliştirici’ deneyimine birincil odaklanma, onu yeni uygulamaları hızla prototiplemek için başvurulacak araç haline getiriyor

Eksileri:

• Bazen sürekli hatalar oluşturduğu için düşük seviyeli API’deki sorunlar
• Rakiplere kıyasla zayıf veri ön işleme araçları, kümeleme ve PCM yetenekleri
• Dinamik grafik oluşturmayı desteklemiyor
• Hesaplama daha uzun sürer

6. Caffe

Hız için Oluşturulan Derin Öğrenme Kitaplığı

2017’de piyasaya sürülen Caffe (Hızlı Özellik Gömme için Evrişimli Mimari), akademik araştırmacılar tarafından çeşitli projeler için giderek daha fazla kullanılmaktadır ve multimedya ve görüş alanlarında kullanılmaktadır. Berkeley Vizyon ve Öğrenim Merkezi tarafından geliştirilen, derin öğrenme yetenekleri sunar. Bu açık kaynaklı yapay zeka yazılımı, öncelikle daha yüksek bilgi işlem gücü ve model doğruluğu gerektiren görüntü işleme uygulamaları için kullanılır. Bu amaçla, şaşırtıcı bir şekilde, günde 60 milyondan fazla görüntüyü işleyebilir! 

Ana Özellikler:

• C++ ile yazılmıştır ve Python arayüzüne sahiptir.

Artıları:

• Uygulamayı ve yeniliği teşvik eden etkileyici bir mimari sunar. Modeller ve optimizasyon, CPU ve GPU arasında geçiş yapmanızı sağlayan sabit kodlama mimarisi olmayan yapılandırma ile tanımlanır
• Etkileyiciliğe, hıza ve modülerliğe odaklanarak onu araştırma deneyleri, başlangıç ​​prototipleri ve görüntü, konuşma ve multimedyada büyük ölçekli endüstriyel uygulamalar için ideal hale getirir.
• Aktif geliştirmeyi destekleyen genişletilebilir kod sunar
• Çıkarım için 1 ms/görüntü ve öğrenme için 4 ms/görüntü hızında günde 60 milyon görüntüyü işleyerek hız sunar
• Teşvik edilmiş büyüme için topluluk desteği sağlar

Eksileri:

• Tekrarlayan bir etki alanında kullanışlı değildir; yani çeşitlilik bir sorundur
• Üretim için dağıtım kolay değil
• Öğrenme eğrisi dik
• Statik yapılandırma dosyaları zorlu

Mobil Dostu Yapay Zeka Oluşturma Araçları 

Çoğu yapay zeka aracı, mobil cihazlar için makine öğrenimi algoritmaları dağıtmak için kullanılabilse de , mobil cihazlar için en iyi iki açık kaynaklı yapay zeka aracı şunlardır :

7. Apple Core ML 

Makine Öğrenimi Modellerini Uygulamanıza Entegre Edin

Apple Core ML, iOS ekosistemi için makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri oluşturmaya yardımcı olan açık kaynaklı bir yapay zeka platformudur . Makine öğrenimi modellerinin uygulamanıza sorunsuz entegrasyonunu sağlar. Tüm modellerin birleşik bir temsilini sunar. Core ML API’lerini ve kullanıcı verilerini kullanarak, tümü iOS cihazınızda tahminler yapabilir ve modellere ince ayar yapabilirsiniz. Fotoğrafları kategorilere ayırmak için bir modeli eğitebileceğinizi veya bir fotoğraftaki belirli nesneleri doğrudan piksellerinden algılayabileceğinizi unutmayın. Core ML 3’ün çılgınca popüler iPhone özelliklerinin – FaceID ve animoji – arkasındaki güç olduğunu bilmek sizi şaşırtacak.

Ana Özellikler:

• Görüş
• Doğal dil işleme (NLP)
• Konuşma tanıma
• transkripsiyon/sentez
• Ses analizi

Artıları:

• Modeller, kodda yazması zor veya pratik olmayan görevlerin gerçekleştirilmesine yardımcı olur
• Cihaz performansı için optimize edilmiştir, böylece bellek ayak izini ve güç tüketimini en aza indirir
• Kullanıcı verilerinin gizliliğine özen gösterilir
• Zayıf ağda bile işlevsel ve duyarlı bir uygulama sunar

Eksileri:

• Federal öğrenme eksikliği

8. OpenCV 

Açık Kaynaklı Bir Makine Öğrenimi ve Bilgisayarla Görme Yazılımı IBM, Google, Toyota gibi dünyaca ünlü markalar, çeşitli görevler için OpenCV kullanır. Orijinal olarak Intel tarafından geliştirilen OpenCV, gerçek zamanlı bilgisayarlı görü uygulamaları için bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Nesne tanımlama ve yüz tanıma gibi çeşitli makine öğrenimi ve bilgisayarla görme yeteneklerinde kullanılabilen 2.500’ün üzerinde son teknoloji ve klasik algoritmaya erişim sunar . Bu, kullanıcıların kırmızı gözleri kaldırma, nesnelerin 3D modellerini çıkarma, göz hareketlerini takip etme vb. gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmelerini sağlar. Aslında, akıllı telefonlardaki birçok yüz algılama uygulaması OpenCV tarafından desteklenmektedir. 

Ana Özellikler:

• Çoklu arayüzler
• Programlama fonksiyonları kitaplığı
• Topluluk forumları, kullanıcıların yardım istemesine ve diğer geliştiricilere yardım sağlamasına olanak tanıyarak kitaplık ve kodlar hakkında değerli bilgiler sağlar.

Artıları:

• Ücretsiz kullanımlı kitaplık
• Kullanımı kolay
• İyi müşteri desteği
• paranızın karşılığı
• Donanım hızlandırma ve çok çekirdekli sistemlerden yararlanın
• Algoritmalara geniş erişim
• Gerçek zamanlı programları işlemek için algoritmik verimlilik sunar

Doğal Dil İşleme Araçları

Yapay zekanın bir alt kümesi olan NLP, zeka kazanmak için bir insanın doğal konuşmasını, metnini ve videosunu işler . Bu araçlar, konuşma tanıma, bilgisayarla görme, nesne algılama vb. gibi yeteneklerde son derece kullanışlıdır. 

9. SimpleCV

Bilgisayarla Görme Uygulamaları için Açık Kaynak Çerçevesi SimpleCV, bilgisayarla görü uygulamaları oluşturmaya yardımcı olan, kullanımı kolay bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Çoğunlukla hızlı prototipleme ve basit uygulamalarla uğraşmak isteyen yeni başlayanlar tarafından kullanılır, dosya formatları, arabellek yönetimi vb. hakkında bilgi gerektirmez. 

Ana Özellikler:

• Hareket halindeyken optimum bilgisayarlı görme algoritmaları oluşturun

Artıları:

• Serbestçe
• Optimize edilmiş algoritmalarla endüstri düzeyinde kullanıma hazır
• Bit derinlikleri, dosya biçimleri, renk uzayları vb. hakkında bilgi edinmeden OpenCV gibi bilgisayarla görme kitaplıklarına erişin.
• Basit kodlarla iyi destek ve takip edilmesi kolay belgeler sunar
• Verimli ve optimum API

Eksileri: 

• C/C++, Java, Matlab vb. gibi farklı programlama dilleri için mevcut değildir ve yalnızca Python’u destekler

10. Tesseract 

Google Sponsorluğunda Ücretsiz Bir Optik Karakter Tanıma Motorudur.

Tesseract, Google’ın elle yazılmış/yazılan verileri makineler tarafından tanınabilir ve düzenlenebilir bir biçime dönüştüren ücretsiz optik karakter tanıma (OCR) motorudur. Gelişmiş bir görüntü ön işleme hattıdır ve sinir ağları aracılığıyla yeni bilgiler öğrenebilir. En doğru OCR motorlarından biri olarak kabul edilir. Başlangıçta Hewlett-Packard tarafından geliştirilmiştir.

Ana Özellikler:

• Unicode desteği sunar 
• Kullanıma hazır 100’den fazla dili tanıyabilir
• Mobil cihazlarda, videolarda ve Gmail resim spam algılamasında metin algılama için kullanılır

Artıları:

• Birden çok dili destekler; diğer dilleri tanımak için eğitilebilir
• Ücretsiz yazılım
• Kullanımı kolay
• 300 DPI dosyalarıyla iyi çalışır
• Sandviç PDF dosyalarının sorunsuz oluşturulmasına izin verir

Eksileri:

• İlkel görüntü işleme
• Yalnızca TIFF dosyalarını okur