En İyi AutoML Araçları ve Platformları - Yapay zeka konusunda en son teknolojileri keşfedin En iyi otomatik makine öğrenme araçlarını ve platfromlarını keşfetmek için hemen ziyaret edin!
Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML), işletmelerin ve veri bilimcilerinin makine öğrenimi modelleri oluşturmak için kullanabilecekleri en iyi araçlardan biridir. Ancak, birçok işletme için bu araçların etkin bir şekilde kullanılması çok zor olabiliyor. Bu nedenle, sizin için en iyi AutoML araçlarını keşfettik ve ihtiyaçlarınıza uygun olanı seçmenize yardımcı olacak bir listeyi hazırladık.
İşletmeniz için en iyi AutoML aracını seçerek, verilerinizi daha hızlı ve daha etkili bir şekilde modelleyebilir ve daha yüksek doğruluk oranları elde edebilirsiniz. Listemiz, Google Cloud AutoML, H2O.ai, DataRobot ve AutoKeras gibi en popüler AutoML araçları ve platformlarını içeriyor.
| AutoML Aracı | Özellikleri |
|---|---|
| Google Cloud AutoML | Kullanımı kolay ve özel makine öğrenmesi modelleri oluşturabilme özelliği |
| H2O.ai | Açık kaynaklı ve daha hızlı model geliştirme sunar |
| DataRobot | Bulut tabanlı ve otomatik veri ön işleme özellikleri içerir |
| AutoKeras | Açık kaynaklı ve Keras kütüphanesi için otomatik makine öğrenimi modelleri oluşturabilme özelliği |
Her bir AutoML aracı, farklı özellikler ve işlevler sunar. İşletmenizin ihtiyaçlarına uygun en iyi AutoML aracını seçerek, verilerinizi daha hızlı, daha etkili ve daha doğru bir şekilde modelleyebilirsiniz.
Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML, özel makine öğrenmesi modeli oluşturmak isteyen kullanıcılar için idealdir. Bu araç, yapay zeka modelleri oluşturmanın zorluklarını ortadan kaldırmak için özellikle tasarlanmıştır. Google Cloud AutoML ile verilerinizi yükleyebilir ve modelinize özgü parametreleri belirleyebilirsiniz. Ayrıca, Google Cloud AutoML, verimli bir kullanıcı arabirimi (UI) sağlar, bu nedenle tüm kullanıcılar için kullanımı oldukça kolaydır.
Google Cloud AutoML'nin, tüm süreçleri otomatikleştirir ve özellikle verilerinizi eğitirken, kullanıcılara zaman kazandırır. AutoML, veri setinize göre kontrol edilebilen ve anlaşılabilir çıktılar sunan özelleştirilmiş bir model oluşturur. Bu, özellikle Machine Learning konusunda az bilgi sahibi olanlar için çok yararlıdır. Google Cloud AutoML, geliştiricilerin kendi özel makine öğrenmesi modellerini, hızlı, kolay ve uygun bir şekilde oluşturmasına olanak tanıyan bir araçtır.
H2O.ai
H2O.ai, müşterilerine daha hızlı ve daha etkili model geliştirme imkanı sunan açık kaynaklı bir platformdur. Veri bilimcileri ve işletmelerin çok sayıda veriyi hızla işlemelerine olanak tanır. H2O.ai ile verileriniz için model oluşturmak sadece birkaç tıklama kadar kolaydır ve modelinizin performansını arttırmak için otomatik özellik seçimi ve parametre ayarı yapabilirsiniz. H2O.ai aynı zamanda, otomatik makine öğrenimi modelleri oluşturmak için kullanabileceğiniz birçok araç sunar.
Bunlardan biri olan Driverless AI, kullanıcıların daha iyi ve doğru modeller oluşturmasını sağlar. Driverless AI, otomatik makine öğrenimi için geniş bir yelpazede modeller oluşturabilir ve kullanıcılar tarafından anlaşılması kolay sonuçlar üretir. Büyük veri kümeleri için idealdir ve veri ön işleme, özellik mühendisliği, model seçimi ve optimizasyon işlemlerini otomatikleştirir. H2O.ai aynı zamanda içinde yer alan H2O-3, büyük veri kümeleri için otomatik modelleme özellikleri sunar. H2O.ai Steam ise, bir işletmenin verilerine dayalı kararlar almasına yardımcı olan bir görsel araçtır ve tahmin modellerinin oluşturulmasını ve kullanılmasını kolaylaştırır.
Driverless AI
H2O.ai'nin Driverless AI'si, makine öğreniminde yeni olan kullanıcılar için özellikle yararlı bir araçtır. Hem uzmanlar hem de acemiler tarafından kullanılabilir. Driverless AI, verilerin ön işlemesini, model seçimini ve hiperparametre arama işlemlerini otomatik hale getirerek, zaman ve kaynak tasarrufu sağlar.
Ayrıca, kullanışlı görsel arayüzü sayesinde kullanıcılar, verilerin nasıl işlendiğini ve modelin nasıl performans gösterdiğini kolaylıkla görebilirler. Bu, kullanıcıların, modelin neden bazı tahminlerde yanıldığını hızlı bir şekilde tespit etmelerine yardımcı olur.
Driverless AI, kullanıcılara önerilen modelleri sunar ve kullanıcının seçmesine olanak tanır. Bu da, kullanıcının hem doğru sonuçları elde etmesini hem de modelin nasıl işlediğini öğrenmesini sağlar. Ayrıca, tahminlerin yanı sıra modelin güven seviyesini de gösteren bir güven eşiği oluşur. Bu, tahminlerin güvenilirliğini kullanıcılara gösterir ve yanlış tahminleri en aza indirir.
H2O-3
H2O-3, büyük veri kümeleri için otomatik modelleme özellikleri sunan açık kaynaklı bir makine öğrenmesi platformudur. H2O-3, R ve Python gibi popüler programlama dilleriyle uyumludur ve birden fazla veri kaynağından veri okuyabilir, sıkıştırılmış dosyalarla çalışabilir, veri ön işleme yapabilir ve otomatik modelleme özellikleri sunar. H2O-3, büyük veri kümelerinde yüksek performans sağlar, bu da işletmelerin veri analizi ve makine öğrenimi modelleri oluşturmayı hızlandırır.
| H2O-3 | Özellikleri |
|---|---|
| Veri Okuma | Birden fazla veri kaynağından veri okuma ve sıkıştırılmış dosyalarla çalışma |
| Veri Ön İşleme | Veri temizleme, veri dönüştürme, değişken seçimi ve diğer veri ön işleme işlevleri |
| Otomatik Modelleme | Otomatik parametre optimizasyonu, özellik seçimi ve model seçimi |
H2O-3 ayrıca Apache Hadoop, Apache Spark ve Apache Flink gibi popüler dağıtık sistemlerle de uyumludur ve bulut tabanlı platformlarla da entegre edilebilir. Bu, kullanıcıların gerçek zamanlı veri analizi yapmasına ve akıllı uygulamalar için hızlı ve doğru tahmin modelleri oluşturmasına olanak tanır. H2O-3, açık kaynaklı bir topluluk tarafından desteklenmekte ve sürekli olarak geliştirilmektedir.
Steam
H2O.ai Steam, bir işletmeye veri analizi yaparak karar vermelerinde yardımcı olan bir görsel araçtır. Verilerden anlamlı bir şekilde yararlanabilmenizi sağlar ve tahmin modellerinin oluşturulmasını ve kullanılmasını kolaylaştırır. Bu platformda yer alan araçlarla birlikte gelişmiş görselleştirmeler ve veri analizi yapabilirsiniz. H2O.ai Steam, ihtiyaçlarınıza en uygun makine öğrenmesi modelini otomatik olarak belirleyebilir veya siz manuel olarak da model seçebilirsiniz.
Steam, güçlü bir veri araştırma aracı ve modelleme aracı olan H2O Driverless AI ile birleştiğinde, işletmelerin tüm veri analizlerini daha hızlı ve daha doğru bir şekilde yapmalarına yardımcı olabilir. H2O.ai Steam, bir işletmenin doğru verileri alarak rekabet avantajı elde etmesini sağlar. Verilerin gücüne dayanarak doğru kararlar almak artık daha kolay ve erişilebilir hale geliyor.
H2O.ai Steam'in bazı özellikleri şunlardır:
- Güçlü görselleştirmeler: H2O.ai Steam, büyük veri kümeleri arasında önemli ilişkileri kolayca tanımlamanızı sağlar.
- Hızlı veri analizi: H2O.ai Steam, hızlı ve güçlü filtreleme yetenekleriyle verileri hızlı bir şekilde analiz eder.
- Otomatik model oluşturma: H2O.ai Steam, işletmelerin kullanabilecekleri doğru modeli otomatik olarak seçebilir ve modelin parametrelerini ayarlar.
Özet olarak, H2O.ai Steam iyi bir veri analiz aracıdır ve işletmelerin gerçek zamanlı verilerini kullanarak rekabet avantajı elde etmesine yardımcı olur. Platform, açık kaynak kodlu bir platformun sağladığı avantajlardan yararlanır ve işletmelerin veri önemli kararlar vermelerine yardımcı olacak birçok araç sunar.
Driverless AI
H2O.ai'nin Driverless AI'si, otomatik makine öğrenimi için kapsamlı bir platformdur ve oldukça user-friendly bir arayüze sahiptir. Uzman olmayan kullanıcıların dahi rahatlıkla kullanabileceği bir araç olarak tasarlanmıştır.
Bu araç, büyük veri kümelerinde bile otomatik makine öğrenimi modeli oluşturma özelliğine sahiptir. Hem veri ön işleme hem de sonuç raporlama için kullanıcı dostu arayüzler de sunar. Ayrıca güçlü bir otomatik hiperparametre ayarlama özelliği de sağlar. Bu özellik sayesinde, kullanıcılar makine öğrenimi modellerini daha yüksek doğruluk seviyelerine getirmek için parametre ayarları konusunda endişelenmeden kullanabilirler.
Ek olarak, Driverless AI, veri analizi için çeşitli araçlara da sahiptir. Grafiksel veri keşfi, öğrenme eğrileri ve model karşılaştırma özellikleri, bu araç sayesinde veri analizi daha kolay ve daha hızlı bir hale gelir.
DataRobot
DataRobot, Gartner Magic Quadrant 2020'de lider bulut tabanlı otomatik makine öğrenimi platformları arasında yer almaktadır. Bu platform, kullanıcılara birkaç basit tıklama ile otomatik makine öğrenme modelleri oluşturma ve dağıtma imkanı sağlamaktadır.
DataRobot, veri bilimcileri, analistler, işletme sahipleri ve analiz ekibi olmadan bile yüksek kaliteli modeller oluşturmanızı sağlamaktadır. Platformun yapay zeka özellikleri, modelleme sürecini optimize ederek otomatik öğrenim tarihleri, veri ön işleme, özellik seçimi ve modellerin performansı gibi adımları kolaylaştırmaktadır. Ayrıca, veri hazırlığı için de DataRobot Paxata adlı bir araç mevcuttur.
DataRobot'un ayrıca MLOps (Makine Öğrenimi Operasyonları) platformu da bulunmaktadır. Bu platform, modellerin güvenli bir şekilde üretime taşınmasını ve yeni veriye göre yeniden eğitilmesini sağlar. Bunun yanı sıra, modellerin izlenebilirliği sayesinde işletmeler, model performansını sürekli olarak takip edebilir ve iş sonuçlarını optimize edebilirler.
DataRobot Paxata
DataRobot Paxata, veri hazırlığı ve temizliği için tasarlanmış bir araçtır. Verilerin hazırlanması için yapılan manuel işlemler en büyük zaman kaynaklarından biridir ve DataRobot Paxata bu süreci otomatikleştirerek kullanıcılara büyük bir kolaylık sağlar. Ayrıca, veri ön işleme özellikleri sunarak kullanıcıların veri düzenleme, filtreleme ve birleştirme işlemlerini hızlı bir şekilde gerçekleştirmelerine yardımcı olur.
DataRobot Paxata, kullanıcıların verilerini analiz etmek ve anlamak için görsel araçlar sunar. Böylece, veri profillemesi yapmak, eksik değerleri tespit etmek veya veri sayfalarını daha anlaşılır hale getirmek gibi işlemleri kolayca gerçekleştirebilirler. Ayrıca, DataRobot Paxata, birden fazla veri kaynağından veri çekerek ve önemli veriyi öne çıkararak verilerin birleştirilmesine ve analiz edilmesine izin verir.
DataRobot Paxata, kullanıcıların veri hazırlığı sürecinde harcadıkları zamanı azaltarak daha hızlı ve daha doğru veri analizi yapmalarına yardımcı olur. Ayrıca, otomatik veri ön işleme özellikleri sayesinde, kullanıcıların daha iyi sonuçlar elde etmeleri için verileri daha doğru şekilde analiz edebilmeleri sağlanır.
DataRobot MLOps
DataRobot MLOps, yapay zeka modellerinin izlenebilirliği ve yeniden eğitimi için tasarlanmış bir platformdur. İşletmeler, bu platform aracılığıyla izleme, yeniden eğitim ve modellerin güvenli bir şekilde yayınlanmasını sağlayabilirler. Ayrıca, DataRobot MLOps, geliştiricilerin yapay zeka uygulamalarındaki kritik hataları tespit etmelerine yardımcı olmak için canlı modelleri izleyebilir. Bu platform, üzerinde çalıştığınız proje için birden fazla modeli yönetmenizi sağlar ve bu modellerin doğruluğunun izlenmesini sağlar.
DataRobot MLOps, işletmelere yapay zeka modellerinin yeniden eğitilmesi konusunda da büyük kolaylık sağlar. Bu platform, modellerin ne kadar sürede yeniden eğitilmesi gerektiği konusunda öneriler sunar ve önerilerini uygulayarak modelin doğruluğunu artırabilirsiniz. Daha da önemlisi, modelleri kolayca güncelleyebilir, yeniden eğitebilir ve güvenli bir şekilde yayınlayabilirsiniz.
DataRobot MLOps, aynı zamanda entegre bir çalışma mimarisi sunarak, geliştiricilerin farklı ortamlarda modelleri çalıştırmasına yardımcı olur. Bu platform, işletmelerin veri yerleşimlerinde, ölçeklenebilir hesaplama kaynaklarında ve müşteri ortamlarında modelleri çalıştırmasını sağlar.
Bununla birlikte, DataRobot MLOps'un en büyük avantajlarından biri, modellerin güvenli bir şekilde yayınlanabilmesidir. Bu platform, modellerin siber saldırılara karşı korunmasını ve uygun bir ortamda çalıştırılmasını sağlar. Böylece, işletmeler, yapay zeka modellerinin doğru bir şekilde çalıştığından emin olabilirler.
AutoKeras
AutoKeras, yapay zeka alanında oldukça popüler olan açık kaynaklı bir makine öğrenmesi aracıdır. Kullanıcı dostu arayüzü sayesinde, Keras kütüphanesi üzerinde otomatik olarak makine öğrenimi modelleri oluşturmayı mümkün kılar. AutoKeras, konumlama, sınıflandırma, regresyon ve çeviri gibi çeşitli görevler için otomatik çalışma yapabilen makine öğrenimi modelleri oluşturabilir.
Bu araç, otomatik motorlu model mimarisi keşfi sağlar. AutoModel ile, kullanıcılar yüksek kaliteli makine öğrenimi modellerinin otomatik olarak oluşturulmasını sağlayabilirler. Özellikle tablo verileri için kullanılan AutoKeras Tabular, farklı makine öğrenimi modelleri üzerinde çalışan uzman bir kullanıcı olmadan bile, kolay bir şekilde tablo verileri için hızlı bir şekilde model oluşturmayı mümkün kılar.
AutoKeras ayrıca kullanıcıların bulut hizmetlerini kullanarak otomatik makine öğrenimi modellerini oluşturması için bir yol sunar. Bu sayede, kullanıcılar herhangi bir yüklemeye gerek kalmadan, otomatik oluşturulan modelleri kullanabilirler. AutoKeras'ın açık kaynak kodlu olması sayesinde, herhangi bir ödevde veya iş öğrenimi projesinde kullanılabilir.
AutoModel
AutoKeras'ın AutoModeli, kullanıcıların yüksek kaliteli makine öğrenimi modellerini otomatik olarak oluşturmalarını sağlar. Bu araç, hızlı ve kolay bir şekilde modelleme yapmayı mümkün kılar. AutoModel, Keras API'sini kullanarak, birçok farklı model mimarisi üzerinde otomatik olarak çalışır. Böylece, kullanıcıların bir problemi çözmek için en iyi modele sahip olmalarını sağlar.
AutoModel kullanımı oldukça basit ve sezgiseldir. Kullanıcılar sadece veriyi yüklemeli ve AutoKeras'ın otomatikleşmiş modelleme algoritması çalıştırmalıdır. AutoKeras daha sonra verileri analiz ederek en iyi algoritmayı tespit eder. AutoModel'in özellikleri kullanıcılara zaman kazandırarak daha doğru tahminler yapmalarına olanak sağlar. Ayrıca, kullanıcıların zaman kaybı yaşamamasını ve verimliliğin korunmasını sağlar.
AutoModel, özellikle otomatik makine öğrenimi modelleri oluşturmak isteyen ancak model mimarisini veya hiperparametrelerini belirlemek için yeterli bilgiye sahip olmayan kullanıcılara büyük faydalar sağlar. AutoModel, hızlı, güçlü ve kullanışlı bir otomatikleştirme aracıdır. AutoModel'in kullanımı, geleneksel yöntemlerle model oluşturmaya kıyasla daha hızlı ve daha verimli bir şekilde çalışmayı mümkün kılar.
AutoKeras Tabular
AutoKeras Tabular, tablo verilerine dayanan problemleri çözmek için özel olarak geliştirilmiş bir AutoML aracıdır. Bu araç, kullanıcıların verilerini yüklemelerine ve model eğitimi için seçeneklerini ayarlamalarına izin verir. AutoKeras Tabular, verileri otomatik olarak ön işleme yapar ve modelin en iyi parametrelerini belirlemek için hiperparametre optimizasyonu uygular.
Bunun yanı sıra, AutoKeras Tabular, kullanıcılara verilerini görselleştirmek ve temizlemek için kolay bir arayüz sunar. Ayrıca birden fazla modelin oluşturulmasına ve karşılaştırılmasına olanak tanır. Model eğitimini tamamladıktan sonra, AutoKeras Tabular, modelin doğruluğunu, hassasiyetini ve geri çağırma oranını gibi performans metriklerini de gösterir.
| AutoKeras Tabular'ın Özellikleri |
|---|
| Veri görselleştirme ve ön işleme |
| Hiperparametre optimizasyonu |
| Aynı anda birden fazla model oluşturma ve karşılaştırma |
- AutoKeras Tabular'ı kullanarak, e-ticaret verilerinden müşteri satın alma alışkanlıklarını tahmin edebilirsiniz.
- Aynı zamanda, finansal veriler üzerinde çalışarak, müşterilerin ne zaman bir ürün satın alabileceği gibi sorulara cevaplar bulabilirsiniz.
- AutoKeras Tabular ayrıca, müşteri değerlendirme sistemleri üzerinde de etkili bir şekilde kullanılabilir.
AutoKeras Tabular, tablo verileri için güvenilir, verimli ve otomatik bir machine learning aracıdır. Bu aracın kullanımı oldukça kolay ve özellikle tablo verilerini kullanan iş problemlerinde çok faydalıdır.