İçindekiler
Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), iş, bilim ve teknoloji dünyasını dönüştürüyor.
Kuruluşların görevleri otomatikleştirmesine, süreçleri optimize etmesine ve verilerden içgörü elde etmesine olanak tanır. Peki ihtiyaçlarınız için en iyi yapay zeka odaklı makine öğrenimi platformunu nasıl seçersiniz? Bu blog yazısında özelliklerine, yeteneklerine ve müşteri incelemelerine göre 10'ün en iyi 2024 yapay zeka odaklı makine öğrenimi platformunu inceleyeceğiz. Ayrıca farklı platformların nasıl değerlendirilip karşılaştırılacağı ve birini seçerken nelere dikkat edilmesi gerektiği konusunda da bazı ipuçları vereceğiz.
2024'ün En İyi Yapay Zeka Odaklı ML Platformları
1. Microsoft Azure Makine Öğrenimi
Azure makine öğrenimi ML modellerini oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek için kapsamlı bir dizi araç ve hizmet sunan bulut tabanlı bir platformdur. Çeşitli çerçeveleri, dilleri ve veri kaynaklarını destekler ve Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics ve Azure Bilişsel Hizmetler gibi diğer Azure hizmetleriyle entegre olur.
Azure ML ayrıca ML işlem hatlarını, deneyleri ve uç noktaları oluşturmak ve yönetmek için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar. Modelleri CPU veya GPU kümeleri üzerinde eğitmek veya Azure Marketi'ndeki önceden eğitilmiş modellerden yararlanmak için Azure ML'yi kullanabilirsiniz. Azure ML ayrıca, ML sorununuz için en iyi algoritmayı, hiper parametreleri ve veri ön işleme adımlarını otomatik olarak seçen bir özellik olan AutoML'yi de sunar.
Artıları:
- Makine öğrenimi modeli oluşturma ve dağıtımına yönelik kapsamlı araç seti ve hizmetler.
- Sorunsuz veri yönetimi ve işleme için diğer Azure hizmetleriyle entegrasyon.
- Makine öğrenimi ardışık düzenlerini ve denemelerini oluşturmaya ve yönetmeye yönelik kullanıcı dostu arayüz.
- Otomatik algoritma ve parametre seçimi için AutoML özelliği.
Eksileri:
- Bazı gelişmiş özellikler, yeni başlayanlar için bir öğrenme eğrisi gerektirebilir.
- Fiyatlandırma, kullanıma ve kullanılan hizmetlere göre değişiklik gösterebilir.
2. Google Bulut Yapay Zeka Platformu
Google Cloud AI Platformu ML projelerini geniş ölçekte oluşturmanıza, çalıştırmanıza ve yönetmenize olanak tanıyan birleşik bir platformdur. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ve XGBoost gibi çeşitli çerçeveleri destekler ve veri alımı, ön işleme, özellik mühendisliği, model eğitimi, dağıtım, izleme ve açıklanabilirlik için çeşitli araçlar ve hizmetler sunar.
Modelleri Google'ın güçlü altyapısında eğitmek için Google Cloud AI Platform'u kullanabilir veya AI Hub'daki önceden oluşturulmuş modelleri kullanabilirsiniz. Google Cloud AI Platform ayrıca AutoML ve MLOps özellikleriyle makine öğrenimi yaşam döngüsünün tamamını basitleştiren yönetilen bir hizmet olan Vertex AI'yı da sunuyor.
Artıları:
- Uçtan uca makine öğrenimi proje yönetimi için birleşik platform.
- Çeşitli popüler ML çerçeveleri için destek.
- Basitleştirilmiş makine öğrenimi yaşam döngüsü yönetimi için Vertex AI.
- AI Hub'dan önceden oluşturulmuş modeller.
Eksileri:
- Fiyatlandırma yapısı özellikle büyük projeler için karmaşık olabilir.
- Sınırlı ücretsiz katman kullanımı.
3. Amazon SageMaker
Amazon Adaçayı Yapıcı ML modellerini hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmanıza, eğitmenize ve dağıtmanıza yardımcı olan, tümüyle yönetilen bir hizmettir. TensorFlow, PyTorch, MXNet ve Hugging Face Transformers gibi çeşitli çerçeveleri destekler ve SageMaker Studio, SageMaker Data Wrangler, SageMaker Feature Store, SageMaker Clarify, SageMaker Debugger, SageMaker Model Monitor gibi farklı bileşenlerle ML geliştirmeye modüler bir yaklaşım sunar. ve SageMaker Boru Hatları.
Modelleri AWS'nin ölçeklenebilir altyapısı üzerinde eğitmek için Amazon SageMaker'ı kullanabilir veya AWS Marketplace'teki önceden eğitilmiş modelleri kullanabilirsiniz. Amazon SageMaker ayrıca SageMaker Autopilot ile AutoML yetenekleri de sunar.
Artıları:
- Hızlı model geliştirme ve devreye alma için tümüyle yönetilen hizmet.
- Makine öğrenimi geliştirmenin farklı aşamaları için çeşitli bileşenler içeren modüler yaklaşım.
- Çoklu çerçeveler ve AutoML yetenekleri için destek.
- AWS altyapısıyla entegrasyon.
Eksileri:
- Projeler büyüdükçe maliyetler artabilir.
- AWS ekosistemine yeni başlayanlar için öğrenme eğrisi.
4. IBM Watson Stüdyosu
IBM Watson Stüdyosu AI uygulamalarını kolaylıkla oluşturup dağıtmanıza olanak tanıyan bulut tabanlı bir platformdur. TensorFlow, PyTorch, Keras ve Spark MLlib gibi çeşitli çerçeveleri destekler ve veri araştırması, model geliştirme, test etme ve devreye alma için esnek bir ortam sunar.
Modelleri IBM Cloud Pak for Data veya IBM Cloud Kubernetes Service kümeleri üzerinde eğitmek için IBM Watson Studio'yu kullanabilir veya IBM Watson kataloğundaki önceden eğitilmiş modelleri kullanabilirsiniz. IBM Watson Studio ayrıca veri hazırlama, model seçimi, optimizasyon ve devreye alma ile uçtan uca makine öğrenimi sürecini otomatikleştiren bir özellik olan AutoAI'yi de sunuyor.
Artıları:
- Yapay zeka uygulama geliştirme için esnek bir ortama sahip bulut tabanlı platform.
- Çeşitli çerçeveler ve AutoAI yetenekleri için destek.
- IBM Cloud hizmetleri ve Kubernetes ile entegrasyon.
- Kolaylaştırılmış geliştirme için işbirliği ve ekip özellikleri.
Eksileri:
- Fiyatlandırma karmaşık olabilir ve kullanıma bağlı olarak değişebilir.
- Sınırlı ücretsiz katman seçenekleri.
5. Veri Tuğlaları
Databricks, veri mühendisliğini, veri bilimini ve analitiği tek bir birleşik ortamda birleştiren bulut tabanlı bir platformdur. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ve Spark MLlib gibi çeşitli çerçeveleri destekler ve veri araştırması, görselleştirme, model geliştirme ve devreye alma için işbirliğine dayalı bir çalışma alanı sunar.
Databricks Runtime kümeleri veya Databricks Machine Learning Runtime kümeleri üzerindeki modelleri eğitmek için Databricks'i kullanabilir veya Databricks Model Kaydı'ndaki önceden eğitilmiş modelleri kullanabilirsiniz. Databricks ayrıca Databricks AutoML Araç Seti ile AutoML yetenekleri de sunar.
Artıları:
- Veri mühendisliği, bilim ve analitik için birleşik bir ortam.
- Çeşitli çerçeveler ve işbirlikçi çalışma alanı desteği.
- AutoML yetenekleri ve Databricks Model Registry ile entegrasyon.
- Eğitim modelleri için ölçeklenebilir altyapı.
Eksileri:
- Maliyet, daha küçük ekipler veya projeler için endişe kaynağı olabilir.
- Karmaşık özellikler için daha dik öğrenme eğrisi.
6. H2O.ai
H2O.ai, yapay zeka odaklı makine öğrenimi geliştirme için bir dizi araç ve hizmet sağlayan açık kaynaklı bir platformdur. TensorFlow, PyTorch, Keras ve XGBoost gibi çeşitli çerçeveleri destekler ve veri alımı, ön işleme, model eğitimi, ayarlama ve dağıtım için kullanıcı dostu bir arayüz sunar.
Altyapınızda veya H2O.ai Bulut kümelerinizde modelleri eğitmek için H2O.ai'yi kullanabilir veya H2O.ai Marketplace'teki önceden eğitilmiş modelleri kullanabilirsiniz. H2O.ai ayrıca H2O AutoML ve H2O Sürücüsüz AI ile AutoML özellikleri sunar.
Artıları:
- Kullanıcı dostu bir arayüze sahip açık kaynaklı platform.
- Çeşitli çerçeveler ve AutoML özellikleri için destek.
- Kendi altyapınızı veya H2O.ai Cloud'u kullanma seçeneği.
- Yapay zeka odaklı makine öğrenimi geliştirmeye yönelik bir araç paketi.
Eksileri:
- Bazı ticari platformlarla karşılaştırıldığında sınırlı gelişmiş özellikler.
- Topluluk desteği ücretli alternatifler kadar güçlü olmayabilir.
7. Veri Robotu
DataRobot, tüm makine öğrenimi yaşam döngüsünü hız ve doğrulukla otomatikleştiren kurumsal düzeyde bir platformdur. TensorFlow, PyTorch, Keras ve XGBoost gibi çeşitli çerçeveleri destekler ve veri hazırlama, özellik mühendisliği, model eğitimi, ayarlama ve dağıtım için kolaylaştırılmış bir iş akışı sunar.
Altyapınızdaki veya DataRobot Cloud kümeleriniz üzerindeki modelleri eğitmek için DataRobot'u kullanabilir veya DataRobot Model Registry'deki önceden eğitilmiş modelleri kullanabilirsiniz. DataRobot ayrıca DataRobot MLOps ile birlikte MLOps özellikleri de sunar.
Artıları:
- Tüm işlemleri otomatikleştiren kurumsal düzeyde platform Makine öğrenimi yaşam döngüsü.
- Çeşitli çerçeveler ve kolaylaştırılmış iş akışı desteği.
- Verimli model yönetimi için MLOps özellikleri.
- Kendi altyapısını veya DataRobot Bulutunu kullanma seçeneği.
Eksileri:
- Daha küçük organizasyonlar için fiyatlandırma daha yüksek olabilir.
- Karmaşık projeler hâlâ özel yapılandırmalar gerektirebilir.
8. Hızlı Madenci
RapidMiner, veri bilimcilerine ve iş analistlerine makine öğrenimi modellerini kolaylıkla oluşturma ve dağıtma gücü veren bir platformdur. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ve Weka gibi çeşitli çerçeveleri destekler ve veri araştırması, model geliştirme, test etme ve devreye alma için görsel bir arayüz sunar.
Altyapınızda veya RapidMiner Bulut kümelerinizde modelleri eğitmek için RapidMiner'ı kullanabilir veya RapidMiner Marketplace'teki önceden eğitilmiş modelleri kullanabilirsiniz. RapidMiner ayrıca RapidMiner Auto Model ile AutoML özelliklerini de sunar.
Artıları:
- Hem veri bilimcilerini hem de iş analistlerini güçlendiren platform.
- Kullanım ve işbirliği kolaylığı için görsel arayüz.
- Verimli model oluşturma için AutoML özellikleri.
- Esnek dağıtım seçenekleri.
Eksileri:
- Daha özel platformlarla karşılaştırıldığında bazı gelişmiş özelliklerden yoksun olabilir.
- Kullanıcı arayüzü yeni başlayanlar için zorlayıcı olabilir.
9. SAS Viya
SAS Viya, yapay zeka destekli uygulamaları güvenle oluşturmanıza ve dağıtmanıza olanak tanıyan bulut tabanlı bir platformdur. TensorFlow, PyTorch, Keras ve SAS gibi çeşitli çerçeveleri destekler ve veri yönetimi, model geliştirme, test etme ve devreye alma için kapsamlı bir araç ve hizmet seti sunar.
Modelleri SAS Cloud kümeleri veya altyapınız üzerinde eğitmek için SAS Viya'yı kullanabilir veya SAS Model Manager'daki önceden eğitilmiş modelleri kullanabilirsiniz. SAS Viya ayrıca SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi ile AutoML özellikleri de sunuyor.
Artıları:
- Kendinden emin yapay zeka destekli uygulama geliştirme için bulut tabanlı platform.
- Veri yönetimi ve model geliştirmeye yönelik kapsamlı araçlar ve hizmetler.
- AutoML özellikleri ve SAS ekosistemiyle entegrasyon.
- Çeşitli çerçeveler ve dağıtım seçenekleri için destek.
Eksileri:
- Fiyatlandırma diğer bazı platformlara göre daha yüksek olabilir.
- SAS ortamına yeni başlayan kullanıcılar için öğrenme eğrisi.
10. Domino Veri Laboratuvarı
Domino Data Lab, makine öğrenimi modellerinin geniş ölçekte sunulmasını hızlandırmanıza yardımcı olan bir platformdur. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ve R gibi çeşitli çerçeveleri destekler ve veri araştırması, model geliştirme, test etme ve devreye alma için işbirliğine dayalı bir ortam sunar. Domino Cloud kümeleri veya altyapınız üzerindeki modelleri eğitmek için Domino Data Lab'ı kullanabilir veya Domino Model Kataloğu'ndaki önceden eğitilmiş modelleri kullanabilirsiniz. Domino Data Lab ayrıca Domino Model Monitörü ve Domino Launchpad ile MLOps özellikleri sunar.
Artıları:
- ML model dağıtımını geniş ölçekte hızlandırmaya yönelik bir platform.
- Ekipler için işbirliğine dayalı bir ortam.
- Etkili model izleme ve yönetimi için MLOps özellikleri.
- Çeşitli çerçeveler ve dağıtım seçenekleriyle entegrasyon.
Eksileri:
- Kullanım ve ek özellikler nedeniyle maliyetler artabilir.
- Platforma yeni başlayanlar için öğrenme eğrisi.
Sonuç olarak, en iyi yapay zeka destekli makine öğrenimi platformunun seçimi özel gereksinimlerinize, ekip uzmanlığınıza ve bütçe hususlarınıza bağlıdır. Bilinçli bir karar vermek için bu platformları proje ihtiyaçlarınıza ve uzun vadeli hedeflerinize göre değerlendirin.