Yapay zekâ ve makine öğrenimi platformları, veri ekiplerinin modelleri daha verimli bir şekilde oluşturmasına, eğitmesine, dağıtmasına, yönetmesine ve ölçeklendirmesine yardımcı olur. Bu araçlar, veri hazırlama ve not defteri geliştirmeden model eğitimi, MLOps, yönetişim, iş birliği ve üretim ortamına dağıtıma kadar her aşamayı destekleyebilir.
En iyi platform, projenizin türüne bağlıdır. Bazı araçlar kurumsal veri işlem hatları için geliştirilmiştir, bazıları açık kaynaklı Python ortamlarını desteklerken diğerleri derin öğrenme, yapay zekâ geliştirme veya güvenli içerik zekâsına odaklanır.
Aşağıda değerlendirebileceğiniz beş platform yer alıyor: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI ve TensorFlow.
Box
En uygun olduğu kullanıcılar: Yapay zekâ destekli belge zekâsına, güvenli içerik yönetimine, veri çıkarmaya, iş akışı otomasyonuna ve yapılandırılmamış içerik analizine ihtiyaç duyan kurumsal ekipler, hukuk ekipleri, finans ekipleri, operasyon ekipleri ve kuruluşlar.
Box, geleneksel bir makine öğrenimi geliştirme platformu değildir. Bunun yerine, iş içeriklerini analiz etmek, özetlemek, bu içeriklerden veri çıkarmak ve içgörü üretmek için yapay zekâ özellikleri sunan akıllı bir içerik yönetimi platformudur. Box AI; belgeleri özetleyebilir, birden fazla dosyayı kapsayan soruları yanıtlayabilir, yapılandırılmış veri çıkarabilir ve mevcut Box izinleri ile yönetişim kontrollerini kullanarak güvenli yapay zekâ iş akışlarını destekleyebilir.
Temel özellikler:
- Yapay zekâ destekli belge analizi
- Tek veya birden fazla belge üzerinde sorgulama
- Belge özetleme
- Yapılandırılmış veri çıkarma
- Yapay zekâ destekli içerik portalları
- Özel yapay zekâ ajanları
- İş akışı otomasyonu
- Kurumsal güvenlik ve yönetişim
- İzinleri dikkate alan yapay zekâ erişimi
- Kurumsal içerik iş akışlarıyla entegrasyon
Artıları:
- Yapılandırılmamış iş içeriklerinin analizinde güçlüdür
- Sözleşmeler, raporlar, formlar, teklifler ve kurum içi belgeler için kullanışlıdır
- Güçlü kurumsal güvenlik ve izin kontrolleri sunar
- Ekiplerin dosyalardan yapılandırılmış veri çıkarmasına yardımcı olur
- Yapay zekâ ajanlarıyla iş akışı otomasyonunu destekler
- Teknik uzmanlığı olmayan iş ekipleri için uygundur
Eksileri:
- Tam kapsamlı bir veri bilimi veya makine öğrenimi modeli eğitim platformu değildir
- Sıfırdan özel makine öğrenimi modelleri oluşturmak için ideal değildir
- Derin öğrenme, deneyler veya model dağıtımı için daha az uygundur
- En yüksek faydayı, şirket içeriklerini zaten Box'ta saklıyorsa sağlar
- Veri bilimi mühendisliğinden çok içerik zekâsına odaklanır
Databricks
En uygun olduğu kullanıcılar: Lakehouse mimarisine, veri mühendisliğine, makine öğrenimine, üretken yapay zekâya, yönetişime ve ölçeklenebilir analitiğe ihtiyaç duyan veri bilimciler, veri mühendisleri, makine öğrenimi mühendisleri, analitik ekipleri, işletmeler ve kuruluşlar
Databricks, lakehouse mimarisi üzerine kurulmuş bir veri ve yapay zekâ platformudur. Ekiplerin veri mühendisliği, veri ambarı, makine öğrenimi, veri bilimi, gerçek zamanlı veri akışı ve üretken yapay zekâ iş yüklerini tek bir ortamda yönetmesine yardımcı olur. Databricks, Data Intelligence Platform ürününü, kuruluşun verilerini anlayan bir Data Intelligence Engine tarafından desteklenen, veri ve yönetişim için birleşik bir temel olarak tanımlar.
Temel özellikler:
- Lakehouse veri platformu
- Veri mühendisliği iş akışları
- Veri bilimi çalışma alanı
- Makine öğrenimi desteği
- Üretken yapay zekâ iş akışları
- MLOps ve model yönetişimi
- Gerçek zamanlı veri akışı
- Veri ambarı
- Birleşik veri yönetişimi
- Doğal dil desteği
Artıları:
- Büyük ölçekli veri ve yapay zekâ projeleri için güçlüdür
- Veri mühendisliği ile makine öğrenimini bir araya getiren ekipler için uygundur
- Kurumsal yönetişim ve güvenliği destekler
- Analitik, yapay zekâ ve makine öğrenimi iş akışlarını tek bir platformda yürütmek için kullanışlıdır
- Karmaşık veri ortamlarında iyi ölçeklenir
- Büyük veri kümelerine sahip kuruluşlar için oldukça uygundur
Eksileri:
- Yeni başlayanlar için karmaşık olabilir
- Veri mühendisliği uzmanlığı gerektirebilir
- Yoğun iş yüklerinde kullanım ücretleri ve bulut maliyetleri artabilir
- Olgun bir veri altyapısına sahip ekipler için daha uygundur
- Küçük ekipler platformun tamamına ihtiyaç duymayabilir
Anaconda
En uygun olduğu kullanıcılar: Python paket yönetimine, güvenli açık kaynak ortamlarına, not defterlerine, bağımlılık kontrolüne ve yönetişim kontrolleri altında yapay zekâ geliştirmeye ihtiyaç duyan veri bilimciler, Python geliştiricileri, yapay zekâ ekipleri, analistler, araştırmacılar, üniversiteler ve işletmeler
Anaconda, Python tabanlı veri bilimi ve yapay zekâ geliştirme için yaygın olarak kullanılan bir platformdur. Ekiplerin paketleri, ortamları, bağımlılıkları, not defterlerini ve açık kaynak araçlarını yönetmesine yardımcı olur. Anaconda Core; bulut platformları, not defterleri, CI/CD, konteynerler, orkestrasyon araçları ve kurumsal yapay zekâ araçlarına yönelik desteğiyle, yapay zekâ pilot projelerinden üretim ortamına geçiş için yönetişim kontrollü bir yol olarak konumlandırılır.
Temel özellikler:
- Python paket yönetimi
- Conda ortamları
- Not defteri desteği
- Bağımlılık yönetimi
- Açık kaynaklı veri bilimi araçları
- Kurumsal paket yönetişimi
- Güvenlik ve güvenlik açığı takibi
- Bulut ve CI/CD entegrasyonu
- MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI ve diğer yapay zekâ araçları için destek
- Jupyter, JupyterLab, VS Code ve Google Colab ile çalışma
Artıları:
- Python ile veri bilimi alanında çok popülerdir
- Paket ve ortam yönetimi için uygundur
- Bağımlılık çakışmalarını azaltmaya yardımcı olur
- Not defterleri ve deneyler için kullanışlıdır
- Güçlü bir açık kaynak ekosistemine sahiptir
- Kurumsal özellikleri güvenlik ve yönetişimi destekler
- Hem yeni başlayanlar hem de profesyonel veri ekipleri için uygundur
Eksileri:
- Tek başına eksiksiz bir model dağıtım platformu değildir
- Disiplinli bir yaklaşım olmadan büyük ortamların yönetimi zorlaşabilir
- Kurumsal yönetişim özellikleri ücretli planlar gerektirebilir
- Ekipler, üretim ortamındaki MLOps süreçleri veya buluta dağıtım için yine ayrı araçlara ihtiyaç duyar
- Gerçek zamanlı üretim altyapısına Databricks veya bulut yapay zekâ platformları kadar odaklanmaz
Lightning AI
En uygun olduğu kullanıcılar: Model geliştirmeye, eğitim iş akışlarına, GPU erişimine, deney yönetimine ve ölçeklenebilir yapay zekâ uygulaması geliştirmeye ihtiyaç duyan yapay zekâ araştırmacıları, derin öğrenme mühendisleri, PyTorch kullanıcıları, girişimler ve makine öğrenimi ekipleri
Lightning AI, PyTorch kodunu düzenlemeye ve derin öğrenme deneylerini daha kolay tekrarlanabilir ve ölçeklenebilir hâle getirmeye yardımcı olan PyTorch Lightning'i de içeren Lightning ekosistemiyle ilişkilidir. PyTorch Lightning, PyTorch için üst düzey bir arayüz sunar ve kodun daha düzenli kalmasını sağlarken modellerin dağıtık donanım üzerinde çalıştırılmasını kolaylaştırmak üzere tasarlanmıştır.
Temel özellikler:
- PyTorch tabanlı model geliştirme
- Derin öğrenme deneylerini yapılandırma
- Dağıtık eğitim desteği
- Donanımdan bağımsız eğitim iş akışları
- Yapay zekâ geliştirme çalışma alanı
- GPU tabanlı model eğitimi
- Tekrarlanabilir makine öğrenimi deneyleri
- Model geliştirmede iş birliği
- Araştırmadan üretime geçiş iş akışları için destek
Artıları:
- PyTorch ve derin öğrenme projeleri için oldukça uygundur
- Araştırma kodunun daha düzenli bir şekilde yapılandırılmasına yardımcı olur
- Ölçeklenebilir eğitim iş akışları için kullanışlıdır
- Araştırmacılar ve makine öğrenimi mühendisleri için uygundur
- Tekrarlanabilir deneyleri destekler
- Derin öğrenme projelerinde tekrar tekrar yazılması gereken standart kod miktarını azaltır
Eksileri:
- Kodsuz yapay zekâ araçlarına göre daha fazla teknik bilgi gerektirir
- PyTorch bilgisine sahip ekipler için daha uygundur
- Geleneksel iş zekâsı veya analitik ekipleri için daha az uygundur
- GPU ve makine öğrenimi mühendisliği deneyimi gerektirebilir
- Öncelikli olarak teknik uzmanlığı olmayan iş kullanıcıları için tasarlanmamıştır
TensorFlow
En uygun olduğu kullanıcılar: Makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için açık kaynaklı bir çerçeveye ihtiyaç duyan makine öğrenimi mühendisleri, araştırmacılar, geliştiriciler, bilgisayarlı görü ekipleri, doğal dil işleme ekipleri, mobil yapay zekâ ekipleri ve kuruluşlar
TensorFlow, açık kaynaklı, uçtan uca bir makine öğrenimi platformudur. Geliştiricilerin farklı ortamlarda çalışabilen makine öğrenimi modelleri oluşturmasına yardımcı olur; eğitim, dağıtım, görselleştirme, veri kümeleri, üretim işlem hatları ve mobil veya uç cihazlara dağıtım için araçlar içerir. TensorFlow ekosistemi; TensorFlow.js, LiteRT/TensorFlow Lite tarzı uç cihazlara dağıtım araçları, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets ve önceden eğitilmiş model kaynaklarını kapsar.
Temel özellikler:
- Açık kaynaklı makine öğrenimi çerçevesi
- Model oluşturma ve eğitme
- Derin öğrenme desteği
- tf.keras üst düzey API'si
- TensorBoard ile görselleştirme
- TensorFlow Datasets
- Önceden eğitilmiş modeller ve veri kümeleri
- TensorFlow.js ile tarayıcı tabanlı makine öğrenimi
- Mobil ve uç cihazlara dağıtım desteği
- Üretim ortamındaki makine öğrenimi işlem hatları için TFX
Artıları:
- Güçlü bir açık kaynaklı makine öğrenimi ekosistemine sahiptir
- Derin öğrenme ve üretim ortamındaki makine öğrenimi projeleri için uygundur
- Araştırmayı ve gerçek kullanım ortamlarına dağıtımı destekler
- Bilgisayarlı görü, doğal dil işleme, ses ve öneri sistemleri için kullanışlıdır
- Geniş bir topluluğa ve kapsamlı öğrenme kaynaklarına sahiptir
- Web, mobil, uç cihaz ve üretim iş akışlarını destekler
Eksileri:
- Programlama ve makine öğrenimi bilgisi gerektirir
- Yeni başlayanlar için karmaşık olabilir
- Tek başına eksiksiz bir iş platformu değildir
- Ekipler, veri yönetişimi ve iş birliği için ek araçlara ihtiyaç duyar
- Bazı kullanıcılar araştırmalarda sunduğu esneklik nedeniyle PyTorch'u tercih edebilir
Sonuç
En iyi yapay zekâ ve makine öğrenimi platformu, proje hedeflerinize ve ekibinizin becerilerine bağlıdır. Box, geleneksel model eğitiminden ziyade yapay zekâ destekli içerik zekâsı için en uygun seçenektir. Databricks, kurumsal veri bilimi, analitik, lakehouse iş akışları ve yapay zekâ geliştirme için güçlü bir tercihtir. Anaconda, Python tabanlı veri bilimi ve güvenli açık kaynak paket yönetimi için idealdir. Lightning AI, PyTorch tabanlı derin öğrenme ve ölçeklenebilir yapay zekâ deneyleri için kullanışlıdır. TensorFlow, makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve dağıtmak için en önemli açık kaynak çerçevelerden biri olmaya devam etmektedir.
Kurumsal veri bilimi projeleri için Databricks en kapsamlı platformdur. Python geliştirme için Anaconda pratik bir temel sunar. Derin öğrenme çerçeveleri açısından TensorFlow ve Lightning AI güçlü teknik seçeneklerdir. İş içerikleri üzerinde güvenli yapay zekâ kullanımı için ise Box en uygun tercihtir.
