KAVRAYIŞ YAYINLARI®

Emsalsiz, özgün edebiyat eserleri…

0

Anasayfa » Blog » AÇIK KAYNAK MAKİNE ÖĞRENİMİ KÜTÜPHANELERİ: DERİN ÖĞRENMEDEN VERİ BİLİMİNE BİR REHBER

Açık Kaynak Makine Öğrenimi Kütüphaneleri: Derin Öğrenmeden Veri Bilimine Kapsamlı Rehber...

AÇIK KAYNAK MAKİNE ÖĞRENİMİ KÜTÜPHANELERİ: DERİN ÖĞRENMEDEN VERİ BİLİMİNE BİR REHBER

23/10/2025 Yazar Seyfi Turan Zorlu 0

Yapay zeka ve makine öğrenimi (deep learning), günümüz teknolojisinin en hızlı gelişen alanlarından biridir. Bu devrimin arkasındaki itici güç ise büyük ölçüde açık kaynak makine öğrenimi kütüphaneleri tarafından sağlanmaktadır.

Peki, bu kütüphaneler nelerdir ve neden bu kadar önemlidirler?

Bu rehberde, TensorFlow ve PyTorch gibi devlerin karşılaştırmasından, Scikit-learn gibi temel araçlara kadar modern yapay zekanın temel taşlarını inceleyeceğiz.

Açık Kaynak Makine Öğrenimi Nedir ve Neden Bu Kadar Önemlidir?

Makine öğrenimi (ML), bilgisayar sistemlerinin verilerden öğrenerek belirli görevleri yerine getirme yeteneğidir. “Açık kaynak” ise, bu sistemleri oluşturmak için kullanılan yazılımın kaynak kodunun herkes tarafından erişilebilir, değiştirilebilir ve dağıtılabilir olması anlamına gelir.

Açık kaynak makine öğrenimi kütüphaneleri, geliştiricilerin ve veri bilimcilerin sıfırdan karmaşık algoritmalar yazmak yerine, önceden oluşturulmuş, optimize edilmiş ve test edilmiş modülleri kullanmalarına olanak tanır. Bu durumun birkaç kritik avantajı vardır:

  1. Demokratikleşme: Dünyanın dört bir yanındaki geliştiriciler, pahalı lisans ücretleri ödemeden en gelişmiş yapay zeka araçlarına erişebilir.
  2. Hızlı İnovasyon: Global bir topluluk tarafından sürekli olarak geliştirilirler. Bir araştırmacının bulduğu yeni bir teknik, hızla kütüphaneye entegre edilebilir ve herkesin kullanımına sunulabilir.
  3. Şeffaflık ve Güven: Kodun açık olması, algoritmaların nasıl çalıştığının incelenmesine ve olası hataların veya ön yargıların tespit edilmesine olanak tanır.
  4. Esneklik: Geliştiriciler, kütüphanelerin kodlarını alıp kendi özel ihtiyaçlarına göre uyarlayabilirler.

Devlerin Savaşı: TensorFlow vs. PyTorch Karşılaştırması

Derin öğrenme (Deep Learning) söz konusu olduğunda, iki kütüphane açık ara öne çıkmaktadır: Google destekli TensorFlow ve Facebook (Meta) destekli PyTorch. Her ikisi de inanılmaz derecede güçlüdür ancak farklı felsefelere ve kullanım alanlarına sahiptirler.

TensorFlow: Google’ın Güçlü ve Ölçeklenebilir Çözümü

TensorFlow, başlangıçta Google Brain ekibi tarafından geliştirilmiş kapsamlı bir ekosistemdir. Sadece bir kütüphane değil, uçtan uca bir makine öğrenimi platformudur.

  • Güçlü Yönleri:
    • Üretim (Production) Odaklılık: TensorFlow’un en büyük avantajı, modelleri eğitmekten alıp gerçek dünya uygulamalarına (mobil cihazlar, sunucular vb.) dağıtmak için gereken araç setidir. TensorFlow Serving ve TensorFlow Lite (TFLite), bu süreci büyük ölçüde kolaylaştırır.
    • Ölçeklenebilirlik: Büyük veri setleri ve dağıtık eğitim (Distributed Training) konusunda son derece yeteneklidir. Büyük ölçekli kurumsal uygulamalar için genellikle ilk tercihtir.
    • Keras Entegrasyonu: TensorFlow 2.x ile birlikte, yüksek seviyeli bir API olan Keras, TensorFlow’un varsayılan arayüzü haline geldi. Bu, model oluşturmayı ve eğitmeyi çok daha basit ve kullanıcı dostu bir hale getirdi.
    • TensorBoard: Modelin mimarisini, eğitim sürecini ve metriklerini görselleştirmek için kullanılan güçlü bir araçtır.
  • Zayıf Yönleri (Tarihsel):
    • Başlangıçta (TensorFlow 1.x), “statik hesaplama grafiği” (define-and-run) yaklaşımını kullanıyordu. Bu, modelin önce tanımlanıp sonra çalıştırılmasını gerektiriyordu, bu da hata ayıklamayı zorlaştırıyordu. Ancak TensorFlow 2.x, “Eager Execution” ile bu sorunu büyük ölçüde çözerek PyTorch’a benzer dinamik bir yapıya kavuştu.

Örnek Kullanım Alanı: Büyük ölçekli bir görüntü tanıma sistemini eğitmek ve bu modeli bir mobil uygulamaya entegre etmek isteyen bir şirket için TensorFlow (Keras ve TFLite ile) mükemmel bir seçimdir.

PyTorch: Akademinin ve Araştırmanın Gözdesi

PyTorch, görece daha yeni olmasına rağmen, özellikle araştırma ve akademi dünyasında hızla popülerlik kazanmıştır. Python programlama diline çok yakın (Pythonic) bir yapıya sahiptir.

  • Güçlü Yönleri:
    • Dinamik Hesaplama Grafiği (Define-by-Run): PyTorch’un en belirgin özelliği budur. Kod çalışırken hesaplama grafiği anlık olarak oluşturulur. Bu, modelin içinde standart Python hata ayıklama araçlarını (örneğin pdb) kullanmayı mümkün kılar ve özellikle karmaşık mimariler (NLP’deki gibi değişken uzunluklu girdiler) için büyük esneklik sağlar.
    • Kullanım Kolaylığı: Python’a benzer söz dizimi (syntax) sayesinde öğrenmesi ve kullanması genellikle TensorFlow’a göre daha sezgisel kabul edilir.
    • Güçlü Araştırma Topluluğu: Yeni akademik makaleler ve son teknoloji modeller genellikle önce PyTorch’ta uygulanır.
  • Zayıf Yönleri (Tarihsel):
    • Başlangıçta, üretim ortamına model dağıtma araçları TensorFlow kadar gelişmiş değildi. Ancak TorchServe ve TorchScript gibi araçlarla bu açığı hızla kapatmaktadır.

Örnek Kullanım Alanı: Doğal dil işleme (NLP) üzerine yeni bir sinir ağı mimarisi deneyen bir yüksek lisans öğrencisi veya araştırmacı için PyTorch’un esnekliği ve kolay hata ayıklama özellikleri paha biçilmezdir.

TensorFlow vs. PyTorch: Hangisini Seçmelisiniz?

  • Eğer önceliğiniz…
    • Üretim, ölçeklenebilirlik ve mobil dağıtımsa: TensorFlow genellikle daha olgun bir ekosistem sunar.
    • Hızlı prototipleme, araştırma ve esneklikse: PyTorch genellikle daha avantajlıdır.

Ancak günümüzde bu iki kütüphane arasındaki farklar giderek azalmaktadır. TensorFlow, Eager Execution ile daha esnek hale gelirken, PyTorch, TorchServe ile üretim tarafını güçlendirmektedir.

Derin Öğrenmenin Ötesinde: Temel Makine Öğrenimi Kütüphaneleri

Tüm makine öğrenimi sorunları derin sinir ağları gerektirmez. Çoğu zaman, özellikle yapılandırılmış verilerle (Excel tabloları, veritabanları gibi) çalışırken, klasik makine öğrenimi algoritmaları çok daha hızlı ve etkili sonuçlar verir.

Scikit-learn: Veri Bilimcilerinin İsviçre Çakısı

Scikit-learn, Python ekosistemindeki en temel ve en yaygın kullanılan klasik makine öğrenimi kütüphanesidir. Derin öğrenme yapmaz; bunun yerine şunlara odaklanır:

  • Sınıflandırma (Classification): Bir verinin hangi kategoriye ait olduğunu tahmin etme (örn. E-posta spam mı, değil mi?).
    • Örnek Algoritmalar: Lojistik Regresyon, K-En Yakın Komşu (KNN), Destek Vektör Makineleri (SVM), Rastgele Orman (Random Forest).
  • Regresyon (Regression): Sayısal bir değeri tahmin etme (örn. Bir evin fiyatını tahmin etme).
    • Örnek Algoritmalar: Lineer Regresyon, Ridge Regresyon.
  • Kümeleme (Clustering): Verileri benzerliklerine göre gruplara ayırma (örn. Müşterileri segmentlere ayırma).
    • Örnek Algoritmalar: K-Means, DBSCAN.
  • Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction): Verinin temel özelliklerini koruyarak daha az özellikle ifade etme (örn. PCA).

Scikit-learn’ün gücü, basit, tutarlı bir API’ye sahip olmasından ve NumPy ile Pandas gibi diğer veri bilimi kütüphaneleriyle mükemmel uyum içinde çalışmasından gelir.

Ekosistemi Zenginleştiren Diğer Önemli Açık Kaynak Araçları

Makine öğrenimi sadece model eğitmekten ibaret değildir. Veriyi hazırlamak, işlemek ve analiz etmek de sürecin kritik parçalarıdır.

  • Pandas ve NumPy: Bu ikisi, makine öğreniminin temel taşıdır. NumPy, hızlı ve verimli sayısal hesaplamalar için temel oluştururken (TensorFlow ve PyTorch’un temel aldığı tensör yapılarına benzer), Pandas, verileri (CSV, Excel, SQL veritabanları gibi) okumak, temizlemek ve analiz etmek için kullanılan, DataFrame adı verilen tablo benzeri yapılar sunar.
  • XGBoost, LightGBM ve CatBoost: Bunlar, “Gradient Boosting” algoritmalarının optimize edilmiş uygulamalarıdır. Özellikle yapılandırılmış (tablosal) verilerle yapılan yarışmalarda (Kaggle gibi) ve endüstriyel uygulamalarda, derin öğrenme modellerinden genellikle daha iyi performans gösterirler.
  • Hugging Face Transformers: Özellikle Doğal Dil İşleme (NLP) alanında devrim yaratmıştır. BERT, GPT-2/3 (ve benzeri) gibi devasa transformatör modellerini kullanmayı ve eğitmeyi inanılmaz derecede kolaylaştıran, PyTorch ve TensorFlow üzerine kurulu bir kütüphanedir.

Açık Kaynak Kütüphanelerle Örnek Bir Proje Akışı

Tipik bir makine öğrenimi projesinin bu kütüphaneleri nasıl kullandığını görelim:

  1. Veri Yükleme ve Temizleme: Pandas kullanarak bir CSV dosyasını okursunuz. Eksik verileri doldurur veya gereksiz sütunları çıkarırsınız.
  2. Veri Hazırlığı: NumPy kullanarak verileri sayısal dizilere dönüştürürsünüz. Scikit-learn‘ün StandardScaler gibi araçlarıyla veriyi ölçeklendirirsiniz.
  3. Model Seçimi:
    • Problem tablosal verilerle ilgiliyse: Scikit-learn‘den bir RandomForestClassifier veya XGBoost kullanmayı denersiniz.
    • Problem görüntü veya metin içeriyorsa: TensorFlow (Keras API ile) veya PyTorch kullanarak bir evrişimli sinir ağı (CNN) veya transformatör modeli kurarsınız.
  4. Eğitim: model.fit() (Scikit-learn/Keras) veya özel bir eğitim döngüsü (PyTorch) ile modeli eğitirsiniz.
  5. Değerlendirme: Scikit-learn‘ün accuracy_score veya mean_squared_error gibi metriklerini kullanarak modelinizin performansını ölçersiniz.
  6. Görselleştirme (Opsiyonel): TensorBoard (TensorFlow için) veya Matplotlib/Seaborn (genel) ile sonuçları görselleştirirsiniz.

Gelecek Açık Kaynakta

Yapay zekanın bugün geldiği nokta, bireysel şirketlerin değil, kolektif bir çabanın ürünüdür. Açık kaynak makine öğrenimi kütüphaneleri, bu kolektif çabanın merkezinde yer almaktadır. TensorFlow’un ölçeklenebilirliğinden PyTorch’un esnekliğine ve Scikit-learn’ün erişilebilirliğine kadar her bir araç, farklı bir ihtiyacı karşılayarak inovasyonun önünü açmaktadır. İster büyük bir teknoloji devinde çalışın, ister kendi projenizi geliştiren bir öğrenci olun, bu ücretsiz ve güçlü araçlar sayesinde yapay zekanın geleceğini şekillendirme gücüne sahipsiniz…

Lütfen Dikkat! Sitemizi kaynak göstermeden kesinlikle alıntı yapmayınız!!!

  • Ek-fiilin Yazılışı
    EK-FİİLİN YAZILIŞI: İDİ, İMİŞ, İSE, İKEN AYRI MI BİTİŞİK Mİ?
    Türkçe dil bilgisinin en işlevsel ve en “joker” yapılarından biri olan ek-fiil (ek-eylem), kelimelerin cümle içinde yüklem olmasını sağlayan temel bir araçtır. İsimleri ve isim soylu sözcükleri…
  • Pekiştirmeli sözlerin yazılışı...
    PEKİŞTİRMELİ SÖZLERİN YAZILIŞI
    Türkçe, anlamı vurgulamak ve duyguyu güçlendirmek için çok zengin yöntemlere sahip bir dildir. Bu yöntemlerin en sık kullanılanı şüphesiz “pekiştirme”dir. Pekiştirmeli sözlerin yazılışı kurallarına göre bir rengin…
  • İle'nin yazılışı
    İLE’NİN YAZILIŞI: AYRI MI BİTİŞİK Mİ? (-la, -le)
    Türkçede hem yazarken hem de konuşurken en sık kullandığımız, ancak yazımı konusunda en çok kafa karışıklığı yaşanan yapılardan biri İle’nin yazılışı, yani “ile” kelimesidir. Kimi zaman “ve”…
  • Uzun ünlü ve telaffuz farklılıkları.
    UZUN ÜNLÜ ve TELAFFUZ FARKLILIKLARI
    Türkçe, ses yapısı (fonetik) bakımından zengin ve kurallı bir dildir. Dilimizin ses özelliklerinden biri de ünlülerle ilgilidir. Türkçe üzerine çalışanların veya dil bilgisine meraklı kişilerin sıkça karşılaştığı…
  • Türkçe Cümle Yapısı ve Dil Bilgisi Öğeleri
    TÜRKÇE CÜMLE YAPISI VE DİL BİLGİSİ ÖĞELERİ
    Türkçe, bir duyguyu, düşünceyi veya olayı anlatmak için kelimelerin belirli bir düzen içinde bir araya gelmesiyle oluşan “cümle” temeline dayanır. Türkçe Cümle Yapısı ve Dil Bilgisi Öğeleri,…
  • Hece yapısı ve satır sonunda kelimelerin bölünmesi.
    HECE YAPISI VE SATIR SONUNDA KELİMELERİN BÖLÜNMESİ
    Türkçede metin yazarken, özellikle defter veya bilgisayar ekranı gibi sınırlı bir alanda, satırın sonuna geldiğimizde kelimeleri bölmek sıkça karşılaşılan bir durumdur. Ancak bu bölme işlemi, dilimizin temel…
KategoriBİLİŞİM, TEKNOLOJİ ve YAPAY ZEKÂ (AI)
EtiketlerAçık Kaynak Makine Öğrenimi Kütüphaneleri Açık Kaynak Yapay Zeka Derin Öğrenme Derin Öğrenme Kütüphaneleri Keras Makine Öğrenimi Araçları Makine Öğrenimi Nedir Model Eğitimi NumPy Pandas Python Makine Öğrenimi PyTorch Scikit-learn TensorFlow TensorFlow vs PyTorch Veri Bilimi Araçları XGBoost Yapay Zeka Geliştirme Yapay Zeka Kütüphaneleri

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir