YZ ve makine öğrenimi platformları, veri ekiplerinin modelleri daha verimli bir şekilde oluşturmasına, eğitmesine, dağıtmasına, yönetmesine ve ölçeklendirmesine yardımcı olur. Bu araçlar; veri hazırlığından ve notebook geliştirmeden model eğitimine, MLOps’a, yönetişime, iş birliğine ve üretim ortamına dağıtıma kadar her şeyi destekleyebilir.
En iyi platform, proje türünüze bağlıdır. Bazı araçlar kurumsal veri hatları için geliştirilmiştir, bazıları açık kaynaklı Python ortamlarını desteklerken diğerleri derin öğrenme, yapay zeka geliştirme veya güvenli içerik zekasına odaklanır.
Aşağıda değerlendirmeniz için beş platform yer alıyor: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI ve TensorFlow.
Box
En uygun kullanım alanı: Kurumsal ekipler, hukuk ekipleri, finans ekipleri, operasyon ekipleri ve yapay zeka destekli belge zekası, güvenli içerik yönetimi, veri çıkarımı, iş akışı otomasyonu ve yapılandırılmamış içerik analizi gerektiren kuruluşlar.
Box, geleneksel bir makine öğrenimi geliştirme platformu değildir. Bunun yerine, iş içeriklerini analiz etmek, özetlemek, veri çıkarmak ve içgörü üretmek için yapay zeka özelliklerine sahip akıllı bir içerik yönetim platformudur. Box AI; belgeleri özetleyebilir, dosyalar genelinde soruları yanıtlayabilir, yapılandırılmış veri çıkarabilir ve mevcut Box izinleri ile yönetişim kontrollerini kullanarak güvenli yapay zeka iş akışlarını destekleyebilir.
Temel özellikler:
- Yapay zeka destekli belge analizi
- Tekli ve çoklu belge sorguları
- Belge özetleme
- Yapılandırılmış veri çıkarımı
- Yapay zeka destekli içerik portalları
- Özel yapay zeka ajanları
- İş akışı otomasyonu
- Kurumsal güvenlik ve yönetişim
- İzin farkındalıklı yapay zeka erişimi
- Kurumsal içerik iş akışlarıyla entegrasyon
Artıları:
- Yapılandırılmamış iş içeriklerini analiz etmede güçlüdür
- Sözleşmeler, raporlar, formlar, teklifler ve iç belgeler için kullanışlıdır
- Güçlü kurumsal güvenlik ve izin kontrolleri sunar
- Ekiplerin dosyalardan yapılandırılmış veri çıkarmasına yardımcı olur
- Yapay zeka ajanlarıyla iş akışı otomasyonunu destekler
- Teknik olmayan iş ekipleri için uygundur
Eksileri:
- Tam kapsamlı bir veri bilimi veya ML model eğitimi platformu değildir
- Sıfırdan özel ML modelleri oluşturmak için ideal değildir
- Derin öğrenme, deneysel çalışmalar veya model dağıtımı için daha az uygundur
- En iyi değeri, şirket içeriklerini zaten Box’ta depoluyorsa sunar
- Veri bilimi mühendisliğinden çok içerik zekasına odaklanır
Databricks
En uygun kullanım alanı: Veri bilimcileri, veri mühendisleri, ML mühendisleri, analitik ekipleri, kurumsal şirketler ve lakehouse mimarisi, veri mühendisliği, makine öğrenimi, üretken yapay zeka, yönetişim ve ölçeklenebilir analitik gerektiren kuruluşlar
Databricks, lakehouse mimarisi üzerine kurulu bir veri ve yapay zeka platformudur. Ekiplerin veri mühendisliği, veri ambarı, makine öğrenimi, veri bilimi, gerçek zamanlı akış ve üretken yapay zeka iş yüklerini tek bir ortamda yönetmesine yardımcı olur. Databricks, Data Intelligence Platform’unu, bir kuruluşun verilerini anlayan bir Data Intelligence Engine tarafından desteklenen birleşik bir veri ve yönetişim temeli olarak tanımlar.
Temel özellikler:
- Lakehouse veri platformu
- Veri mühendisliği iş akışları
- Veri bilimi çalışma alanı
- Makine öğrenimi desteği
- Üretken yapay zeka iş akışları
- MLOps ve model yönetişimi
- Gerçek zamanlı akış
- Veri ambarı
- Birleşik veri yönetişimi
- Doğal dil desteği
Artıları:
- Büyük ölçekli veri ve yapay zeka projeleri için güçlüdür
- Veri mühendisliği ile makine öğrenimini birleştiren ekipler için uygundur
- Kurumsal yönetişim ve güvenliği destekler
- Analitik, yapay zeka ve ML iş akışlarını tek platformda sunmasıyla kullanışlıdır
- Karmaşık veri ortamları için iyi ölçeklenir
- Büyük veri kümelerine sahip kuruluşlar için güçlü bir uyum sunar
Eksileri:
- Yeni başlayanlar için karmaşık olabilir
- Veri mühendisliği uzmanlığı gerektirebilir
- Ağır iş yüklerinde fiyatlandırma ve bulut maliyetleri artabilir
- En çok olgun veri altyapısına sahip ekipler için uygundur
- Daha küçük ekipler tüm platforma ihtiyaç duymayabilir
Anaconda
En uygun kullanım alanı: Veri bilimcileri, Python geliştiricileri, yapay zeka ekipleri, analistler, araştırmacılar, üniversiteler ve Python paket yönetimi, güvenli açık kaynak ortamları, notebook’lar, bağımlılık kontrolü ve yönetişimli yapay zeka geliştirme gerektiren kuruluşlar
Anaconda, Python tabanlı veri bilimi ve yapay zeka geliştirme için yaygın olarak kullanılan bir platformdur. Ekiplerin paketleri, ortamları, bağımlılıkları, notebook’ları ve açık kaynak araçlarını yönetmesine yardımcı olur. Anaconda Core, bulut platformları, notebook’lar, CI/CD, konteynerler, orkestrasyon araçları ve kurumsal yapay zeka araç desteğiyle, yapay zeka pilot projelerinden üretime uzanan yönetişimli bir yol olarak konumlandırılır.
Temel özellikler:
- Python paket yönetimi
- Conda ortamları
- Notebook desteği
- Bağımlılık yönetimi
- Açık kaynak veri bilimi araçları
- Kurumsal paket yönetişimi
- Güvenlik ve güvenlik açığı takibi
- Bulut ve CI/CD entegrasyonu
- MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI ve diğer yapay zeka araçları desteği
- Jupyter, JupyterLab, VS Code ve Google Colab ile çalışır
Artıları:
- Python veri bilimi için çok popülerdir
- Paketleri ve ortamları yönetmek için uygundur
- Bağımlılık çakışmalarını azaltmaya yardımcı olur
- Notebook’lar ve deneysel çalışmalar için kullanışlıdır
- Güçlü bir açık kaynak ekosistemine sahiptir
- Kurumsal özellikler güvenlik ve yönetişimi destekler
- Hem yeni başlayanlar hem de profesyonel veri ekipleri için uygundur
Eksileri:
- Tek başına eksiksiz bir model dağıtım platformu değildir
- Büyük ortamlar, disiplin olmadan yönetilmesi zor hale gelebilir
- Kurumsal yönetişim özellikleri ücretli planlar gerektirebilir
- Ekiplerin üretim MLOps’u veya bulut dağıtımı için yine ayrı araçlara ihtiyacı vardır
- Databricks veya bulut yapay zeka platformlarına kıyasla gerçek zamanlı üretim altyapısına daha az odaklanır
Lightning AI
En uygun kullanım alanı: Yapay zeka araştırmacıları, derin öğrenme mühendisleri, PyTorch kullanıcıları, girişimler ve model geliştirme, eğitim iş akışları, GPU erişimi, deney yönetimi ve ölçeklenebilir yapay zeka uygulaması geliştirme ihtiyacı olan ML ekipleri
Lightning AI, derin öğrenme deneylerini yeniden üretmeyi ve ölçeklendirmeyi kolaylaştıran, PyTorch kodunu düzenlemeye yardımcı olan PyTorch Lightning dahil Lightning ekosistemiyle ilişkilidir. PyTorch Lightning, PyTorch için yüksek seviyeli bir arayüz sunar ve kodu daha düzenli tutarken modellerin dağıtık donanım üzerinde daha kolay çalıştırılmasını sağlamak üzere tasarlanmıştır.
Temel özellikler:
- PyTorch tabanlı model geliştirme
- Derin öğrenme deney yapısı
- Dağıtık eğitim desteği
- Donanımdan bağımsız eğitim iş akışları
- Yapay zeka geliştirme çalışma alanı
- GPU tabanlı model eğitimi
- Yeniden üretilebilir ML deneyleri
- Model geliştirme iş birliği
- Araştırmadan üretime iş akışları desteği
Artıları:
- PyTorch ve derin öğrenme projeleri için güçlü bir uyum sunar
- Araştırma kodunun daha düzenli yapılandırılmasına yardımcı olur
- Ölçeklenebilir eğitim iş akışları için kullanışlıdır
- Araştırmacılar ve ML mühendisleri için uygundur
- Yeniden üretilebilir deneyleri destekler
- Derin öğrenme projelerinde tekrarlayan kod miktarını azaltır
Eksileri:
- Kodsuz yapay zeka araçlarından daha tekniktir
- En çok PyTorch bilgisine sahip ekipler için uygundur
- Geleneksel BI veya analitik ekipleri için daha az ilgilidir
- GPU ve ML mühendisliği deneyimi gerektirebilir
- Esas olarak teknik olmayan iş kullanıcıları için tasarlanmamıştır
TensorFlow
En uygun kullanım alanı: Makine öğrenimi mühendisleri, araştırmacılar, geliştiriciler, bilgisayarlı görü ekipleri, NLP ekipleri, mobil yapay zeka ekipleri ve ML modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için açık kaynaklı bir çerçeveye ihtiyaç duyan kuruluşlar
TensorFlow, açık kaynaklı, uçtan uca bir makine öğrenimi platformudur. Geliştiricilerin farklı ortamlarda çalışabilen ML modelleri oluşturmasına yardımcı olur ve eğitim, dağıtım, görselleştirme, veri kümeleri, üretim hatları ve mobil ya da edge dağıtımı için araçlar içerir. TensorFlow ekosisteminde TensorFlow.js, LiteRT/TensorFlow Lite tarzı edge dağıtım araçları, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets ve önceden eğitilmiş model kaynakları bulunur.
Temel özellikler:
- Açık kaynak ML çerçevesi
- Model oluşturma ve eğitim
- Derin öğrenme desteği
- tf.keras yüksek seviyeli API
- TensorBoard görselleştirme
- TensorFlow Datasets
- Önceden eğitilmiş modeller ve veri kümeleri
- TensorFlow.js ile tarayıcı tabanlı ML
- Mobil ve edge dağıtım desteği
- Üretim ML hatları için TFX
Artıları:
- Güçlü bir açık kaynak makine öğrenimi ekosistemine sahiptir
- Derin öğrenme ve üretim ML projeleri için uygundur
- Araştırma ve gerçek dünya dağıtımını destekler
- Bilgisayarlı görü, NLP, ses ve öneri sistemleri için kullanışlıdır
- Büyük bir topluluk ve öğrenme kaynakları sunar
- Web, mobil, edge ve üretim iş akışlarını destekler
Eksileri:
- Programlama ve ML bilgisi gerektirir
- Yeni başlayanlar için karmaşık olabilir
- Tek başına eksiksiz bir iş platformu değildir
- Ekiplerin veri yönetişimi ve iş birliği için ek araçlara ihtiyacı vardır
- Bazı kullanıcılar araştırma esnekliği için PyTorch’u tercih edebilir
Sonuç
En iyi yapay zeka ve makine öğrenimi platformu, proje hedeflerinize ve ekip becerilerinize bağlıdır. Box, geleneksel model eğitiminden ziyade yapay zeka destekli içerik zekası için en uygunudur. Databricks, kurumsal veri bilimi, analitik, lakehouse iş akışları ve yapay zeka geliştirme için güçlü bir seçenektir. Anaconda, Python tabanlı veri bilimi ve güvenli açık kaynak paket yönetimi için idealdir. Lightning AI, PyTorch tabanlı derin öğrenme ve ölçeklenebilir yapay zeka 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 için TensorFlow ve Lightning AI güçlü teknik seçeneklerdir. İş içerikleri üzerinde güvenli yapay zeka kullanımı için en uygun seçenek Box’tır.