"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Çerez Ayarları
"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Yapay zeka çerçevelerinin bir bilgisayarla görme uygulamasının geliştirilmesindeki rolünü keşfedin. TensorFlow, PyTorch ve OpenCV gibi Vision AI çerçeveleri hakkında bilgi edinin.
TensorFlow, PyTorch ve OpenCV, her biri belirli zorlukları ve kullanım durumlarını ele almak için uyarlanmış bilgisayarla görme uygulamaları geliştirmek için popüler yapay zeka çerçeveleridir.
Örneğin, TensorFlow ölçeklenebilirliği ve üretime hazır özellikleriyle bilinir, bu da onu büyük ölçekli yapay zeka projeleri için mükemmel bir seçim haline getirir. Benzer şekilde PyTorch, sezgisel ve esnek tasarımı ile yenilikçi teknolojiler üzerinde çalışan araştırmacılar ve geliştiriciler arasında popülerdir. Öte yandan, OpenCV görüntü ön işleme, özellik algılama ve nesne izleme gibi hafif, gerçek zamanlı görevler için çok uygundur, bu da onu prototip oluşturma ve daha küçük ölçekli uygulamalar için iyi bir seçenek haline getirir.
Bu makalede, bu üç Vision AI çerçevesini, temel özelliklerini, farklılıklarını ve yaygın kullanım durumlarını inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!
Yapay zeka çerçeveleri nelerdir?
Yapay zeka çerçeveleri, son teknoloji yapay zeka ve bilgisayarla görme geliştirmenin bel kemiğidir. Bu yapılandırılmış ortamlar kapsamlı araçlar ve kütüphanelerle donatılmıştır. Yapay zeka modellerinin oluşturulmasını, eğitilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştırırlar. Önceden oluşturulmuş işlevler ve optimize edilmiş algoritmalar sunan yapay zeka çerçeveleri, geliştirme süresini ve çabasını önemli ölçüde azaltır.
Şekil 1. Yapay Zeka Çerçevelerini Kullanma Nedenleri. (Resim Yazar tarafından).
İşte en yaygın kullanılan yapay zeka çerçevelerinden bazıları:
TensorFlow: Google tarafından geliştirilen TensorFlow, derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için kullanılan bir platformdur. Sinir ağları, evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) dahil olmak üzere çeşitli mimarileri destekler.
PyTorch: Meta tarafından oluşturulan PyTorch, genellikle araştırma ve prototip oluşturma için kullanılır. Esnek ve kullanımı kolaydır, bu da onu yeni fikirleri denemek için ideal hale getirir.
OpenCV: Bilgisayarla görme ve görüntü işleme görevleri için bir kütüphanedir. OpenCV, gerçek zamanlı yetenekleri ve kapsamlı algoritmaları ile bilinir ve hem araştırma hem de pratik uygulamalarda kullanılır.
Yapay zeka projeleri için TensorFlow kullanma
TensorFlow, derin öğrenme modelleri oluşturmak ve dağıtmak için kullanılan açık kaynaklı bir kütüphanedir. CPU'lar (Merkezi İşlem Birimleri) ve GPU'lar (Grafik İşlem Birimleri) üzerinde sayısal hesaplamalar için güçlü araçlar sunar. Sinir ağları geliştirme, veri işleme ve çeşitli yapay zeka ve makine öğrenimi zorluklarını çözme gibi görevler için kullanılabilir.
TensorFlow ilk olarak 2015 yılında piyasaya sürüldü ve hızla yapay zeka geliştirmede önemli bir oyuncu haline geldi. Google'ın daha önceki kapalı kaynak çerçevesi olan DistBelief'ten geliştirilmiştir. O zamandan beri, arama sonuçlarını daha doğru ve alakalı hale getirmeye yardımcı olan RankBrain Search algoritması ve navigasyon ve haritalama hizmetlerini iyileştirmek için görüntüleri işleyen ve analiz eden Street View haritalama gibi büyük Google projelerinde kullanıldı.
2019'da TensorFlow 2.0, daha kolay yürütme, geliştirilmiş GPU performansı ve platformlar arasında uyumluluk dahil olmak üzere önemli güncellemeler sundu.
TensorFlow nasıl çalışır?
"TensorFlow" adı temel konseptinden gelmektedir: "Tensor" çok boyutlu veri dizilerini temsil eder ve "Flow" verilerin bir hesaplama grafiği boyunca nasıl hareket ettiğini açıklar.
TensorFlow, düğümlerin matematiksel işlemleri temsil ettiği ve aralarındaki bağlantıların tensörleri veya çok boyutlu veri dizilerini temsil ettiği veri akışı grafiklerini kullanır. Karmaşık hesaplamalar C++ tarafından arka planda verimli bir şekilde işlenirken, Python geliştiriciler için kullanımı kolay bir arayüz sağlar.
Geliştirmeyi basitleştirmek için üst düzey API'ler ve gelişmiş hata ayıklama ve deneyler için alt düzey API'ler sunar. Tensorflow, akıllı telefonlardanbulut sistemlerine kadar tüm cihazlarda sorunsuz bir şekilde çalışabilir, bu da onu makine öğrenimi ve derin öğrenme projeleri için güvenilir bir seçim haline getirir.
İşte TensorFlow'un sağladığı heyecan verici özelliklerden bazılarına hızlı bir bakış:
Tensör İşlemleri: TensorFlow, lineer cebir, matris işlemleri ve konvolüsyonlar dahil olmak üzere çok çeşitli matematiksel işlemleri destekler. Bu işlemler çeşitli donanımlarda verimli yürütme için optimize edilmiştir.
Otomatik Farklılaştırma: TensorFlow, eğitim sırasında model parametrelerini optimize etmek için gerekli olan gradyanları otomatik olarak hesaplar. Geriye yayılma olarak bilinen bu süreç, modelin hatalarından ders çıkarmasını ve performansını artırmasını sağlar.
Dağıtım: Bir model eğitildikten sonra web sunucuları, mobil cihazlar ve uç cihazlar dahil olmak üzere çeşitli platformlara dağıtılabilir. TensorFlow, modelleri mobil ve gömülü cihazlar için TensorFlow Lite ve web hizmetleri için TensorFlow Serving gibi farklı biçimlerde dağıtmak için araçlar sağlar.
PyTorch, aslen Facebook'un AI Araştırma Laboratuvarı tarafından geliştirilen ve şu anda Meta AI olarak bilinen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Python ve Torch kütüphanesi üzerine inşa edilen PyTorch, sinir ağı modellerinin oluşturulmasını basitleştirerek derin öğrenme uygulamaları için yaygın olarak kullanılmaktadır.
PyTorch, 2016 Sinirsel Bilgi İşleme Sistemleri Konferansı'nda halka tanıtıldı. 2018 yılında PyTorch 1.0 piyasaya sürüldü. O zamandan beri birçok güncelleme gördü ve dinamik hesaplama grafiği ve kullanım kolaylığı nedeniyle araştırmacılar ve geliştiriciler arasında popülerlik kazandı.
PyTorch nasıl çalışır?
PyTorch'un arkasındaki amaç TensorFlow'a benzer: makine öğrenimi modelleri oluşturmayı ve eğitmeyi kolaylaştırmak. Sonuç olarak, birçok özelliği paylaşırlar. Bununla birlikte, PyTorch'u öne çıkaran şey dinamik hesaplama grafiğidir.
TensorFlow'un modelinizi çalıştırmadan önce tüm hesaplama grafiğini tanımlamanız gereken orijinal yaklaşımının aksine, PyTorch grafiği kodunuz çalışırken oluşturur. Bu, döngüleri, koşulluları ve diğer Python yapılarını kolayca kullanabileceğiniz anlamına gelir ve değişen girdi boyutlarıyla görevleri denemeyi, hata ayıklamayı ve işlemeyi çok daha basit hale getirir. TensorFlow daha sonra dinamik modlar sunarken, PyTorch'un esnekliği onu diğerlerinden ayırdı.
Şekil 3. TensorFlow ve PyTorch karşılaştırması. kaynak: kruschecompany.com
PyTorch'un temel özellikleri
PyTorch 'un sunduğu diğer ilginç özelliklerden bazıları şunlardır:
Üretim için TorchScript: PyTorch, modelleri Python bağımlılıkları olmadan dağıtılabilecek statik bir forma dönüştüren TorchScript'i destekler. Bu, dinamik geliştirmenin avantajlarını verimli üretim dağıtımı ile birleştirerek esneklik ve performans arasındaki boşluğu doldurur.
Basitleştirilmiş model eğitimi: PyTorch, özellikle veri işleme ve ön işlemeyi kolaylaştıran DataLoader ve Dataset sınıfları ile model eğitimi için kullanıcı dostu bir API sunar.
Diğer kütüphanelerle birlikte çalışabilirlik: PyTorch, NumPy, SciPy ve diğerleri gibi popüler kütüphanelerle son derece uyumludur ve daha geniş makine öğrenimi ve bilimsel hesaplama iş akışlarına sorunsuz entegrasyon sağlar.
Esnekliği ve kullanıcı dostu özellikleri sayesinde PyTorch, akademik araştırma, bilgisayarla görme, NLP ve zaman serisi analizi gibi görevler için yaygın olarak kullanılmaktadır. Dinamik hesaplama grafiği, araştırmacıların karmaşık sinir ağlarını denemeleri ve iyileştirmeleri için mükemmeldir.
OpenCV bilgisayarla görme projelerinde nasıl çalışır?
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) açık kaynaklı bir bilgisayarla görme yazılımı kütüphanesidir. Başlangıçta Intel tarafından geliştirilmiştir ve 2.500'den fazla algoritma, kapsamlı belgeler ve erişilebilir kaynak kodu içerir.
Bazen bir çerçeve olarak anılsa da OpenCV aslında daha çok bir kütüphanedir. TensorFlow veya PyTorch'un aksine, model oluşturmak ve eğitmek için yapılandırılmış bir ortam sağlamaz. Bunun yerine, görüntü işleme ve bilgisayarla görme görevleri için bir işlevler ve algoritmalar koleksiyonu sunmaya odaklanır. Belirli bir iş akışı veya geliştirme yapısını zorunlu kılmaz.
OpenCV'nin Temel Özellikleri
OpenCV, birbirine bağlı bileşenlere sahip modüler bir kütüphane olarak tasarlanmıştır, bu da onu çok çeşitli bilgisayarla görme görevleri için çok yönlü hale getirir. Özellikleri şunları içerir:
Görüntü temsili: OpenCV, görüntü verilerini matris tabanlı yapılar kullanarak depolar, her bir eleman piksel yoğunluğunu temsil eder ve görsel verilerin verimli bir şekilde işlenmesini sağlar.
Algoritmalar: Filtreleme, geometrik dönüşümler, kenar algılama ve özellik çıkarma gibi görevler için çeşitli algoritmalar sunar.
Gerçek zamanlı performans: Paralel işleme ve GPU desteği gibi optimizasyonlar sayesinde yüksek hızlı performans sunarak gerçek zamanlı uygulamalar için idealdir.
Bu özellikler OpenCV'yi TensorFlow ve PyTorch gibi derin öğrenme çerçeveleriyle birlikte çalışmak için harika bir araç haline getirir. Geliştiriciler, güçlü yönlerini birleştirerek güvenilir bilgisayarla görme modelleri oluşturabilirler.
Şekil 4. OpenCV kullanarak bir görüntüyü ön işleme örneği.
Yapay zekanın geleceğinin çerçevelenmesi
TensorFlow, PyTorch ve OpenCV gibi yapay zeka çerçeveleri akıllı modeller oluşturmak için hayati öneme sahiptir. Derin öğrenme ve bilgisayarla görmeyi birleştirerek çok çeşitli uygulamalar için güçlü araçlar oluşturabilirler. TensorFlow ve PyTorch gelişmiş, esnek modeller geliştirmek için harikadır, OpenCV ise gerçek zamanlı görevlerde hız ve verimlilikle öne çıkar.
Farklı çerçevelerin güçlü yönlerini kullanmak, karmaşık zorlukların üstesinden gelmemizi ve yapay zekanın potansiyelinden en iyi şekilde yararlanmamızı sağlar. Her bir çerçevenin neler sunduğunu anlamak, iş için doğru aracı seçmemize yardımcı olarak daha iyi sonuçlar ve daha etkili çözümler sağlar.
GitHub depomuzda yapay zeka hakkında daha fazlasını keşfedin ve aktif topluluğumuza katılın. Tarım ve sağlık alanındaki yapay zeka uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinin.