Bu yazı, NET Core uygulamalarında kullanılabilecek en iyi veri bilimi kütüphanelerini tanıtıyor Bunlar arasında PandasNET, MLNET, AccordNET, TensorFlowNET, NumSharp, MathNET Numerics ve ExtremeNumerics gibi kütüphaneler yer alıyor Bu kütüphaneler sayesinde NET Core uygulamalarında veri analizi, sayısal analiz, makine öğrenimi, derin öğrenme, veri görselleştirme gibi işlemler kolaylıkla yapılabiliyor PandasNET özellikle veri manipülasyonunda başarılı bir kütüphane iken, MLNET makine öğrenimi modeli oluşturmayı kolaylaştırıyor AccordNET ise görüntü işleme, makine öğrenimi ve nöral ağ kütüphaneleri gibi çeşitli algoritmalar sunuyor AccordStatistics ise veri madenciliği ve istatistiksel analiz işlemleri için gerekli araçları sağlıyor Tüm bu kütüphaneler NET Core platformunda veri bilimi ve yapay zeka uygulamaları

Bugün veri bilimi, önemli bir alan haline geldi. Birçok kuruluş, verileri toplamak ve analiz etmek için tıpkı bir hazine ararken, veri bilimi geliştiricileri de veri manipülasyon, modelleme ve eğitim için uygun araçlar arıyorlar. .NET Core, uygulama geliştirmek için yaygın olarak kullanılan bir açık kaynaklı platformdur. Bu yazıda, .NET Core uygulamasında kullanabileceğiniz en iyi veri bilimi kütüphanelerini tartışacağız.

• Pandas.NET
• ML.NET
• Accord.NET
• TensorFlow.NET
• NumSharp
• Math.NET Numerics
• Extreme.Numerics

Bu kütüphaneleri kullanarak, .NET Core uygulamalarında veri analizi, sayısal analiz, makine öğrenimi, derin öğrenme, veri görselleştirme ve daha birçok şey yapabilirsiniz. Bu kütüphaneler, verileri işlemek ve analiz etmek için çok çeşitli araçlar sağlar. Bazıları, istatistiksel modellemeyi ve makine öğrenimi algoritmalarını çalıştırmak için işlevsellik sağlar. Bazıları, farklı veri tipleri ile etkileşim kurmanızı sağlar. Bazıları, modelinizi test etmek için test araçları sağlar. Hangisini seçeceğiniz, ihtiyacınız olan işlevselliğe ve programlama dilinize bağlıdır.

Pandas.NET

Pandas.NET, .NET Core üzerinde kullanabileceğiniz en iyi veri manipülasyon kütüphanelerinden biridir. Bu kütüphane, Python'da popüler olan Pandas'ın .NET sürümüdür. Pandas.NET, geniş veri kümesi işleme, veri yeniden şekillendirme, zaman serisi analizi, veri görselleştirme ve veri filtreleme gibi birçok işlem için kullanıcıların işini kolaylaştırmaktadır.

Bunun yanı sıra, verileri CSV veya Excel dosyalarından yükleme ve kaydetme gibi işlemler de yapabilmektedir. Yüksek performans özellikleri, veri işleme işlemlerinin daha hızlı çalışmasına yardımcı olmaktadır.

Pandas.NET, her iki platformda da sorunsuz çalışabilen bir kütüphane olduğundan, bu kütüphaneyi kullanarak .NET Core uygulamanızı kolayca Python kütüphanesi kullanarak veri bilimi işlemleri yapabileceğiniz bir uygulamaya dönüştürebilirsiniz.

ML.NET

ML.NET, açık kaynaklı bir kütüphane olan ve .NET geliştiricilerinin makine öğrenimi modeli oluşturmasını ve eğitmesini kolaylaştıran bir araçtır. Bu kütüphane, birçok farklı sektördeki anlamlı verilerin kullanılması ve değerlendirilmesinde büyük bir kolaylık sağlamaktadır.

ML.NET, özellikle finansal hizmetler, sağlık hizmetleri ve seyahat sektörü gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Kütüphanenin en önemli özelliklerinden biri, birçok farklı veri kaynağından gelen verilerin birleştirilmesi ve etkili bir şekilde yönetilmesidir. Ayrıca, hızlı model oluşturma özelliği sayesinde, geliştiriciler artık daha az sürede daha fazla veri analizi gerçekleştirebilirler.

ML.NET, biraz kodlama bilgisine sahip olan herkes tarafından kolaylıkla kullanılabilir. Kullanıcı dostu arayüzü sayesinde, verilerin çıktılarını hızlı ve kolay bir şekilde almak mümkündür.

Bu kütüphane, .NET geliştiricilerine iş ve veri analizi alanlarında büyük bir avantaj sağlamaktadır. Sonuç olarak, ML.NET ile sistemlerinin performansını artırmak isteyen .NET geliştiricileri, bu açık kaynaklı kütüphaneyi kullanarak daha kısa sürede daha fazla veri analizi gerçekleştirebilirler.

Accord.NET

Accord.NET, video işleme, görüntü işleme ve makine öğrenimi için bir kütüphaneler koleksiyonudur. Accord.NET, .NET Core'da uygulanabilecek bir dizi algoritma sunar. Görüntü işleme algortiması linces ve kontrast normalizasyonu ve kullanılabilir anahtar noktaların tespiti gibi işlemleri yaparken, makine öğrenimi algoritmaları veri madenciliği, veri sınıflandırma, kümelenme, doğrusal regresyon gibi birçok problemin çözümüne yardımcı olabilir. Accord.NET kütüphanesi C# tabanlı bir dizi kütüphanesi olan AForge.NET kütüphanesinde yer alan bazı algoritmaları da içerir.

Accord.NET ayrıca sinir ağları, konvolusyonel sinir ağı ve en derin sinir ağlarını içeren bir nöral ağ kütüphanesi de içerir. Bu özellikleri sayesinde görüntü işleme için ideal bir kütüphanedir. Accord.NET ayrıca MATLAB'daki gibi çalışan bir komutlardan oluşan komut satırı arabirimi sunar. Bu özellik kütüphanenin kullanımını kolaylaştırmaktadır.

Accord.NET ayrıca, verilerin analizi, yazılımın doğruluğu ve doğruluğunun değerlendirilmesi için birçok araç sağlar. Bu araçlar arasında çapraz doğrulama, ROC eğrileri ve AUC (Alan altındaki eğri), tahmin edici doğruluğu gibi özellikler yer alır. Accord.NET'in sunduğu bu özellikler .NET Core platformu üzerinde veri bilimi ve yapay zeka uygulamaları geliştirmek için ideal bir ortam sağlar.

Accord.Statistics

Accord.Statistics, .NET Core platformunda kullanılabilen veri madenciliği ve istatistiksel analiz işlemleri için gerekli olan bir kütüphanedir. Bu kütüphane sayesinde .NET geliştiricileri, geçmiş verileri kullanarak gelecekte tahminlerde bulunabilir ve analiz yapabilirler. Ayrıca bu kütüphane, geliştiricilere veri setleri ile ilgili istatistiksel bilgi toplama, veri görselleştirme, olasılık dağılımı, lineer cebir işlemleri ve dünya genelindeki istatistiksel modellere erişim imkanı sağlar.

Accord.Statistics' in sunduğu bir diğer özellik de, veri ön işlemesidir. Geliştiriciler, veri setlerindeki tüm eksik değerleri, aykırı değerleri ve bozuk verileri otomatik olarak silebilir veya değiştirebilirler. Kullanışlı arayüzü ve zengin fonksiyonel özellikleri sayesinde Accord.Statistics, .NET Core uygulamalarında büyük veri setleri üzerinde kolayca işlem yapılması sağlamaktadır.

Ayrıca, Accord.Statistics, .NET Core platformu, veri madenciliği için hızlı ve doğru sonuçlar sağlamaktadır. Çeşitli doğrusal ve olasılık dağılımı modelleri ile sınıflandırma ve regresyon problemleri için önceden eğitilmiş algoritmalar ile geliştiricilere kolaylık sağlamaktadır.

Sonuç olarak, Accord.Statistics kütüphanesi, .NET Core platformunda veri madenciliği ve istatistiksel analizi kolaylaştıran bir araçtır. Geliştiricilere, verileri otomatik olarak işlemek, veri ön işlemesi yapmak ve doğru sonuçlar elde etmek için çeşitli fonksiyonlar sunmaktadır.

Accord.MachineLearning

Accord.MachineLearning, .NET Core üzerinde kullanılabilecek en iyi veri bilimi kütüphanelerinden biridir. Bu kütüphane sınıflandırma, kümeleme ve regresyon problemleri için özelleştirilmiştir. Kütüphane, eldeki verileri kullanarak belirli bir sonuca varacak bir model oluşturmak için kullanılan makine öğrenimi algoritmalarını içerir.

Bu kütüphane ile çok sayıda algoritma kullanabilir ve özelleştirebilirsiniz. Bazı örnek algoritmalar, karar ağaçları, doğrusal regresyon, rastgele ormanlar, arttırılmış sınıflandırma, sinir ağı ve K-en yakın komşular gibi algoritmaları içerir. Ayrıca, karmaşıklığı azaltmak için özellik seçimi ve boyut indirgeme işlemleri gibi çeşitli araçlar da sunmaktadır.

Accord.MachineLearning ayrıca ölçeklendirme ve normalizasyon işlemleri yapabilen bir dizi özetleme işlevi ve sınıflandırma doğruluğunu ölçmek için farklı ölçütlerle performansı değerlendirmenizi sağlayan bir dizi yardımcı işlev sunar.

Bu kütüphane veri bilimi ve makine öğrenimi konularında deneyimli ve yeterli bilgiye sahip geliştiriciler için oldukça kullanışlıdır. Ancak, tam anlamıyla kullanabilmeniz için iyi bir makine öğrenimi temeli gerekmektedir.

TensorFlow.NET

TensorFlow.NET, makine öğrenimi ve yapay zeka alanında kullanılan açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir. .NET Core platformunda çalışabilmesi için geliştirilmiştir. TensorFlow.NET, Python'da çok popüler olan TensorFlow kütüphanesinin .NET sürümüdür.

TensorFlow.NET, geliştiricilerin .NET Core uygulamalarında makine öğrenimi modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve kulanmasına olanak tanır. Bu sayede, .NET geliştiricileri ana dili olarak .NET kullandıkları halde, makine öğrenimi ve derin öğrenme teknolojilerini kullanabilirler. TensorFlow.NET, yüksek performanslı türetilmiş matematiksel işlemler için C++, CUDA ve cuDNN kullandığı için son derece hızlıdır. TensorFlow.NET, hem CPU hem de GPU üzerinde çalışabilir.

TensorFlow.NET, .NET Core üzerinde makine öğrenimi uygulamaları için birçok fonksiyon sağlar. Bu fonksiyonlar şunları içerir;

• TensorBoard: Model eğitiminin ardından model performansını izlemek için kullanılan bir araçtır.
• Keras: Keras API'si, hızlı şekilde model oluşturmanıza ve eğitmenize olanak tanır.
• Neural Network: Yapay sinir ağları ile ilgili fonksiyonlar içerir.
• Linear Regression: Regresyon analizleri yapmak için kullanılır.
• Convolutional Neural Networks: Görüntü sınıflandırma ve tanımlama işlemleri yapmak için kullanılır.
• Recurrent Neural Networks: Zaman serisi tahmini işlemleri yapmak için kullanılır.

TensorFlow.NET, güzel bir dokümentasyona sahiptir. Bu sayede geliştiriciler, TensorFlow.NET ile nasıl başlayacaklarını öğrenebilir ve makine öğrenimi teknolojisi hakkında daha fazla bilgi edinebilirler.

NumSharp

NumSharp, .NET geliştiricilerinin Python Numpy'daki çok boyutlu dizi işlemlerini gerçekleştirmelerine olanak tanıyan bir kütüphanedir. Bu kütüphane, .NET ve .NET Core için optimize edilmiştir ve C# programlama dilinde Numpy'nin temel özelliklerini sağlamaktadır.

NumSharp ile çok boyutlu diziler (array) oluşturabilir, bu diziler üzerinde aritmetik işlemleri gerçekleştirebilir ve matris işlemlerini yapabilirsiniz. Ayrıca, NumSharp, bilimsel hesaplama için diğer yaygın kütüphanelerle uygun bir şekilde birleştirilebilir.

NumSharp, Python Numpy ile aynı görüntü işlemesi ve sinir ağı işlevlerini içermese de, .NET Core uygulamalarında veri biliminde kullanılabilecek faydalı bir kütüphanedir.

Math.NET Numerics

Math.NET Numerics, .NET geliştiricilerine matematiksel hesaplamaları kolaylaştıran bir kütüphanedir. Sayısal analiz, lineer cebir ve optimizasyon problemlerinin çözümü için birçok fonksiyon ve araç sağlar.

Bu kütüphane doğrusal denklem sistemleri, determinant hesaplaması, matris çarpma, ters matris hesabı gibi matematiksel fonksiyonlara ve farklı sayısal optimizasyon yöntemlerine erişim sağlar.

Math.NET Numerics'ın avantajları arasında açık kaynak kodlu ve çok sayıda farklı matematiksel fonksiyonu kapsaması yer alır. Bu nedenle .NET Core üzerinde kullanımı oldukça yaygın bir kütüphanedir.

Matematiksel Fonksiyonlar	Matris İşlemleri	Optimizasyon
Polinomlar	Matris çarpma	Karmaşık optimizasyon problemi çözme
Sinüs ve cosinüs	Determinant hesaplaması	Türev hesaplama
Lineer denklem sistemleri	Ters matris hesabı	Minimum değer hesabı

Math.NET Numerics, özellikle büyük veri setleri üzerinde çalışan uygulamalar için oldukça faydalıdır. Ayrıca, çözümü zor matematiksel problemlerde de etkilidir. Bu kütüphane sayesinde .NET Core üzerinde veri bilim faaliyetlerini kolaylıkla gerçekleştirmek mümkündür.

Extreme.Numerics

Extreme.Numerics, .NET Core tabanlı yüksek performanslı sayısal hesaplama, veri analizi ve görselleştirme için kullanışlı bir kütüphanedir. Bu kütüphane, lineer cebir, optimizasyon, matematiksel işlevler, regresyon analizi, klasifikasyon ve benzeri işlemler için tasarlanmıştır. Özellikle finansal modeller, biyoinformatik, jeofizik, mikroskopi görüntü işleme, grafik oluşturma ve daha birçok alanda kullanılabilir.

Extreme.Numerics, yüksek performanslı, hızlı ve verimli hesaplama yapabilmesi nedeniyle özellikle büyük verilerle çalışan analistler ve araştırmacılar için idealdir. Kütüphane, birçok matematiksel işlem için optimizasyon sağlar. Ayrıca, lineer cebir, matrisler, vektörler, kompleks sayılar, istatistik, optimizasyon ve Fourier dönüşümleri ile ilgili birçok işlem fonksiyonları da içerir.

Extreme.Numerics'in kullanımı oldukça basittir. Kütüphane, programlamayla erişilebilir bir yapıda olduğu için hemen hemen her .NET uygulamasında kullanılabilir. Ayrıca, .NET uygulamalarının kodunu dışarıdan entegre etmek mümkündür. Uygulama hızından ödün vermeden ve verimliliği artırarak Extreme.Numerics'i kolayca uygulamanız mümkündür.

Bu nedenle, Extreme.Numerics kullanarak yüksek performanslı sayısal hesaplamalar, veri analizi ve görselleştirme işlemleri gerçekleştirebilirsiniz. Özellikle çok büyük veri setlerindeki işlemlerinizde Extreme.Numerics, işlerinizi hızlandırarak verimliliği artırabilir. Kullanımı oldukça basit olduğu için, .NET Core programlamayla ilgili deneyimi olmayan kullanıcılar dahi kolaylıkla bu kütüphaneyi kullanabilirler.