Derin öğrenme, yapay zeka alanındaki bir makine öğrenmesi (ML) alt alanıdır ve insan beyni gibi modellenen algoritmaları kullanarak büyük miktarda veriden makine öğrenmesi yapar. Bu teknik, çok katmanlı yapay sinir ağları (Multi Layer Artificial Neural Networks) kullanarak otonom öğrenme yeteneği kazanır . Bu teknolojinin popülerliği son zamanlarda artmıştır, çünkü birçok uygulama alanında kullanılabilmekte ve başarılı sonuçlar elde edilebilmektedir.
Derin öğrenme, yapay sinir ağları olarak adlandırılan genellikle insan beynindeki nöronların işleyişine benzer bir şekilde çalışan modellerin kullanıldığı bir makine öğrenimi alt dalıdır. Bu modeller, genellikle çok sayıda katmandan oluşur ve her bir katmanda belirli özelliklerin saptanması hedeflenir. Bu katmanlarda belirli ağırlıklar ve eşik değerleri kullanılarak verilerin özellikleri çıkarılmaya çalışılır. Derin öğrenme, makine öğrenimi sorunlarına son derece etkili bir şekilde yaklaşabilen bir yöntemdir ve özellikle görsel ve doğal dil işleme gibi alanlarda sıklıkla kullanılır.
Derin öğrenme için kullanılabilen birkaç derin öğrenme kütüphanesi vardır. En sık kullanılanlardan bazıları şunlardır:
- TensorFlow
- PyTorch
- Keras
- Theano
- PlaidML
- Caffe
- MXNet
- Chainer
- PaddlePaddle
Derin Öğrenme Kütüphaneleri
TensorFlow
TensorFlow, Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir derin öğrenme kütüphanesidir. Hem akademik hem de endüstriyel uygulamalarda kullanılan TensorFlow, kaynak kodunun açık olması nedeniyle kullanıcıların kütüphaneyi özelleştirmesine olanak tanır.TensorFlow, yapay sinir ağları oluşturmak, eğitmek ve değerlendirmek için kullanılır. Verilerinizi veri yığınları olarak yükleyebilir, modelinizi oluşturabilir ve ardından eğitim verilerinizi kullanarak modeli besleyebilirsiniz. TensorFlow, otomatik diferansiyasyon, veri akışı grafikleri, yüksek performanslı veri akışları ve diğer gelişmiş özellikler sunar.
TensorFlow, dil modelleri, görüntü işleme, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve daha birçok alanda kullanılabilir. TensorFlow, etkili bir şekilde dağıtılabildiği ve GPU’lar gibi paralel cihazları kullanabildiği için özellikle büyük veri işleme için ideal bir kütüphanedir.
TensorFlow, Python dilinde yazılmıştır ve birçok düzenli olarak kullanılan Python kütüphanesiyle uyumludur. TensorFlow, kullanıcıların büyük verileri işlemek için kendi özel işlemlerini yazmalarına ve model özelliklerini özelleştirmelerine olanak tanır.
Sonuç olarak, TensorFlow, yapay sinir ağları ve derin öğrenme için en popüler kütüphanelerden biridir. Kullanım alanları oldukça geniştir ve geniş kapsamlı uygulamalar için uygundur. Kaynak kodunun açık olması, kullanıcıların kütüphaneyi özelleştirmesine ve özelliklerini genişletmesine olanak tanır.
PyTorch
PyTorch, derin öğrenme modellerinin oluşturulması ve eğitilmesi ve yapay zeka uygulamaları için kullanılan Python tabanlı açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Python tabanlı olan ve grafik işlem birimlerini kullanarak derin öğrenme modelleri oluşturmayı mümkün kılan PyTorch, Facebook’un yapay zeka araştırma grubu tarafından geliştirilmiştir. PyTorch, kullanıcılarına maksimum esneklik ve yüksek hızlı bir çerçeve sunar, ayrıca PyTorch Lightning adı verilen bir kütüphane ile de daha yüksek seviye bir arayüz sağlanır.
PyTorch’un öne çıkan özelliklerinden biri, dinamik hesaplama grafikleri kullanarak model oluşturma sürecini kolaylaştırmasıdır. Bu grafikler, modellerdeki değişkenlerin işlemleri sırasında nasıl birbirleriyle etkileştiğini gösterir ve bu sayede modelin davranışı daha iyi anlaşılabilir hale gelir.
Ayrıca PyTorch, GPU hızlandırması desteği sunar ve TensorFlow’a kıyasla daha kullanımı kolay bir API sağlar. PyTorch’un resmi web sitesi, öğrenme kaynakları, örnekler ve topluluk desteği de sunmaktadır. Derin öğrenme ve PyTorch konularında temel bilgi sahibi olması hedeflenen okuyuculara yönelik açıklayıcı bir dil kullanarak PyTorch’un temel özellikleri hakkında bilgi verilebilir. Örnek kodlarla birlikte kolay anlaşılır bir örnek sunulursa okuyucuların PyTorch hakkında daha iyi bir anlayışa sahip olmaları sağlanabilir.
Keras
Keras, Python’da yazılmış bir açık kaynaklı sinir ağı kütüphanesidir. Derin öğrenme modellerini tanımlamak ve eğitmek için kullanılır ve TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, R, Theano ve PlaidML gibi derin öğrenme kütüphaneleriyle birlikte çalışabilir. Keras, hızlı ve kullanımı kolay olmasıyla bilinir ve derin öğrenme ile ilgili birçok problemin çözümünde kullanılabilir.
Theano
Theano, Python ile kullanılabilen bir matematik kütüphanesidir. Theano, özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi konularda sıkça kullanılır. Theano, matematiksel ifadeleri, özellikle de çok boyutlu dizileri çok verimli bir şekilde tanımlayıp işleyebilir. TensorFlow ve Keras gibi başka popüler derin öğrenme kütüphaneleri de Theano tarafından etkilenmiştir. Ayrıca, antik Yunanistan’da yaşamış bir kadın filozof olan Crotoneli Theano ile aynı ada sahiptir; ancak kütüphaneyle hiçbir doğrudan ilişkisi yoktur.
PlaidML
PlaidML, derin öğrenmeyi standart grafik işlemcileri (GPU) üzerinde hızlandırmak için tasarlanmış bir yazılım kütüphanesidir. Python ile birlikte kullanılabilen açık kaynaklı bir kütüphanedir ve TensorFlow, Keras, Theano ve CNTK gibi çeşitli derin öğrenme çatıları ile kullanılabilir. Özellikle, özel donanıma erişimi olmayanlar için faydalıdır çünkü GPU’ların gücünü daha hızlı model eğitimi ve tahmin için kullanmalarına olanak tanır. Ayrıca PlaidML, Windows, macOS ve Linux dahil olmak üzere çeşitli işletim sistemlerinde çalışabilme özelliği ile bilinir. Genel olarak, PlaidML, özel donanıma yatırım yapmadan derin öğrenme modellerinin performansını artırmak isteyenler için önemli bir araçtır.
Caffe
Caffe, derin öğrenme alanında kullanılan bir açık kaynaklı kütüphanedir. Çoklu işlemci mimarileri üzerinde yüksek performanslı hesaplama yapmak amacıyla tasarlanmıştır ve Convolutional Neural Network (CNN) modellerinin oluşturulması, eğitilmesi ve çalıştırılması için kullanılabilir. Caffe, Python, MATLAB ve komut satırı arayüzleri gibi farklı arayüzlerle entegre olabilen bir C++ kütüphanesi olarak yazılmıştır. Derin öğrenme, büyük veri setlerindeki desenleri algılamak ve tahminler yapmak için kullanıldığından, Caffe kütüphanesi de özellikle görüntü işleme ve benzeri alanlarda kullanılmaktadır.
MxNet
MXNet, açık kaynak kodlu bir derin öğrenme kütüphanesidir. Amazon tarafından desteklenmektedir ve büyük ölçekli makine öğrenmesi projeleri için tasarlanmıştır. MXNet, birden fazla dilde (Python, R, C++, vb.) yazılmıştır ve CPU, GPU ve FPGA üzerinde çalışabilir. MXNet, diğer derin öğrenme çerçevelerine göre daha yüksek performans sergiler ve kullanımı kolaydır. Ayrıca, verilerin düzenlenmesi ve ölçeklendirilmesi gibi işlemleri otomatikleştiren Gluon API’ye sahiptir.
Apache MXNet, hızlı ve ölçeklenebilir bir eğitim ve inferans çerçevesi olan, makine öğrenimi ve yapay zeka için kullanılabilecek bir API’dir. MXNet, farklı programlama dilleriyle kullanılabilen ve bir dizi popüler derin öğrenme modelini destekleyen açık kaynaklı bir platformdur. MXNet, özellikle büyük ölçekli veri kütleleri üzerinde yüksek performanslı ve dağıtık hesaplama için tasarlanmıştır. Ayrıca, kullanım kolaylığı ve esnekliği açısından da tasarlanmış olan MXNet, özellikle Amazon tarafından destekleniyor ve popüler AWS hizmetleri arasında yer alıyor.
Chainer
Chainer, tamamen Python’da yazılmış açık kaynak bir derin öğrenme kütüphanesidir. Chainer, esnekliği ve hesaplama verimliliği nedeniyle popülerdir. Ayrıca, Numpy ve CuPy gibi diğer Python kütüphaneleriyle uyumlu olması sayesinde, kullanıcılar hesaplama grafiğini Python kodu içinde yazabilirler. Chainer, hesaplama grafiği oluşturmanın yanı sıra, ağın derin kısımlarına daha kolay erişim sağlayan Dinamik Hesaplama Grafikleri (DCG) adlı bir özellik de sunar.
PaddlePaddle
PaddlePaddle, Baidu’nun araştırma ekibi tarafından geliştirilmiş, açık kaynaklı bir derin öğrenme kütüphanesidir. Verimli, ölçeklenebilir ve esnek olması için tasarlanmıştır. Doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve konuşma tanıma gibi birçok uygulama için makine öğrenimi modellerini eğitmek ve dağıtmak için kullanılır. PaddlePaddle, algoritmalar, API’ler ve önceden eğitilmiş modeller gibi çeşitli araçlar ve kütüphaneler sağlar. Ayrıca dağıtık eğitimi destekler, bu da kullanıcıların daha hızlı performans için birden fazla makine üzerinde modelleri eğitmesine olanak tanır.
Sonuç olarak bu derin öğrenme kütüphaneleri, derin öğrenme modelleri ve uygulamaları geliştirmek için çok çeşitli araçlar ve çerçeveler sağlar. Her kütüphanenin kendi güçlü ve zayıf yönleri vardır, bu nedenle ihtiyaçlarınıza ve eldeki göreve en uygun olanı seçmek önemlidir. Derin öğrenme alanının sürekli geliştiğini ve sürekli olarak yeni veri kütüphaneleri ve çerçeveler geliştirildiğini belirtmekte fayda var. Bu nedenle, bu liste kapsamlı olmayabilir ve gelecekte değişikliğe tabi olabilir.
