Kendi Yapay Zeka (AI) Uygulamanızı Oluşturabileceğiniz Online Servisler ve Platformlar

Kendi yapay zeka (AI) uygulamanızı oluşturabileceğiniz çeşitli online servisler ve platformlar bulunmaktadır. Bu platformlar, genellikle teknik bilgi seviyenize ve ihtiyacınıza göre farklılık gösterir. İşte bu tür platformların bazı örnekleri:

Teknik Bilgi Gerektirmeyen Platformlar

Bu platformlar, genellikle görsel bir arayüz kullanarak, programlama bilgisi gerektirmeden yapay zeka projeleri geliştirmenize olanak tanır.

1. Teachable Machine (Google)

• Ne Yapar: Teachable Machine, kullanıcıların basit ve kullanımı kolay bir arayüz ile kendi makine öğrenimi modellerini eğitmelerini sağlar. Bu platform, görüntü, ses ve poz tanıma gibi alanlarda çalışır.
• Nasıl Çalışır:
  • Kendi veri setinizi oluşturun veya mevcut veri setlerinden yararlanın.
  • Görüntü, ses veya poz örneklerini platforma yükleyin.
  • Modeli eğitin ve sonuçları gerçek zamanlı olarak görün.
• Avantajlar:
  • Teknik bilgi gerektirmez.
  • Gerçek zamanlı geri bildirim.
  • Web tarayıcı üzerinden doğrudan erişim.
• Kullanım Durumları: Eğitim amaçlı projeler, hızlı prototipleme, basit AI deneyleri.
• Bağlantı: Teachable Machine

2. Lobe (Microsoft)

• Ne Yapar: Lobe, kullanıcılara görsel bir arayüzle görüntü sınıflandırma modelleri oluşturma ve eğitme imkanı sunar.
• Nasıl Çalışır:
  • Görüntülerinizi platforma yükleyin.
  • Görüntüleri etiketleyin.
  • Lobe, bu etiketler üzerinden modelinizi eğitir.
• Avantajlar:
  • Kullanımı kolay ve sezgisel arayüz.
  • Eğitim süreci otomatiktir ve model doğruluğu anında görüntülenir.
• Kullanım Durumları: Görüntü sınıflandırma, basit tanıma sistemleri, prototip geliştirme.
• Bağlantı: Lobe

3. RunwayML

• Ne Yapar: RunwayML, AI araçlarını ve modellerini görsel bir arayüz ile erişilebilir hale getirir. Görüntü işleme, video ve metin analizleri gibi birçok farklı alanda kullanılabilir.
• Nasıl Çalışır:
  • Mevcut AI modellerini seçin veya kendi modelinizi eğitin.
  • Modelleri çalıştırın ve sonuçları projelerinizde kullanın.
• Avantajlar:
  • Çok çeşitli modeller ve uygulamalar.
  • Gelişmiş model entegrasyonları.
• Kullanım Durumları: Yaratıcı projeler, medya prodüksiyonu, veri analizi.
• Bağlantı: RunwayML

4. Azure Custom Vision (Microsoft)

• Ne Yapar: Azure Custom Vision, görsel veri üzerinde özel yapay zeka modelleri oluşturmanızı sağlar. Bu modeller, görüntü sınıflandırma ve nesne algılama için özelleştirilebilir.
• Nasıl Çalışır:
  • Görüntülerinizi yükleyin ve etiketleyin.
  • Azure platformu modeli eğitir ve doğruluğu raporlar.
  • Modeli gerçek zamanlı olarak veya API aracılığıyla kullanabilirsiniz.
• Avantajlar:
  • Güçlü Azure altyapısı ile desteklenir.
  • Özelleştirilmiş ve yüksek doğruluklu modeller.
• Kullanım Durumları: Endüstriyel uygulamalar, güvenlik sistemleri, akıllı şehir projeleri.
• Bağlantı: Azure Custom Vision

Orta Düzey Teknik Bilgi Gerektiren Platformlar

Bu platformlar, belirli bir seviyede programlama bilgisi gerektirir ve daha fazla özelleştirme ve kontrol imkanı sunar.

1. Google Colab

• Ne Yapar: Google Colab, Python ile veri bilimi ve makine öğrenimi projeleri oluşturmanıza imkan tanır. Ücretsiz GPU ve TPU erişimi sağlar, böylece yüksek hesaplama gereksinimlerini karşılar.
• Nasıl Çalışır:
  • Jupyter Notebook ortamında Python kodları yazın ve çalıştırın.
  • Kendi veri setlerinizi yükleyin veya internetten veri çekin.
  • Makine öğrenimi modellerini eğitin ve analiz edin.
• Avantajlar:
  • Ücretsiz GPU ve TPU erişimi.
  • Python ve diğer popüler veri bilimi kütüphanelerine kolay erişim.
• Kullanım Durumları: Akademik projeler, araştırma çalışmaları, prototip geliştirme.
• Bağlantı: Google Colab

2. Kaggle

• Ne Yapar: Kaggle, veri bilimi yarışmaları ve projeleri için popüler bir platformdur. Ücretsiz GPU erişimi, büyük veri setleri ve Python tabanlı kod çalıştırma imkanı sunar.
• Nasıl Çalışır:
  • Projelerinizi Jupyter Notebook üzerinde oluşturun ve çalıştırın.
  • Kaggle yarışmalarına katılın ve veri setlerini kullanın.
  • Diğer kullanıcılarla işbirliği yapın ve fikir alışverişinde bulunun.
• Avantajlar:
  • Geniş veri seti koleksiyonu.
  • Topluluk desteği ve işbirliği imkanları.
• Kullanım Durumları: Veri bilimi yarışmaları, eğitim, veri analizi projeleri.
• Bağlantı: Kaggle

3. DataRobot

• Ne Yapar: DataRobot, otomatik makine öğrenimi (AutoML) platformudur. Bu platform, verileri analiz eder ve en iyi modelleri seçip optimize ederek, makine öğrenimi süreçlerini otomatikleştirir.
• Nasıl Çalışır:
  • Verilerinizi platforma yükleyin.
  • DataRobot, otomatik olarak veri analizi yapar ve en uygun modelleri önerir.
  • Modelleri değerlendirin ve seçilen modeli kullanıma alın.
• Avantajlar:
  • Otomatik model önerileri ve optimizasyon.
  • Kullanıcı dostu arayüz ve kolay entegrasyon.
• Kullanım Durumları: İş analitiği, finansal modelleme, müşteri davranış analizi.
• Bağlantı: DataRobot

4. BigML

• Ne Yapar: BigML, görsel bir arayüz ile veri analizi ve makine öğrenimi modelleri oluşturmanıza olanak tanır. Platform, tahmin modelleri oluşturma, kümeleme ve zaman serisi analizi gibi birçok özelliğe sahiptir.
• Nasıl Çalışır:
  • Verilerinizi yükleyin ve analiz edin.
  • Farklı modelleme seçeneklerini kullanarak tahminler yapın.
  • Modellerinizi değerlendirin ve sonuçları uygulayın.
• Avantajlar:
  • Kullanımı kolay ve sezgisel arayüz.
  • Geniş modelleme seçenekleri.
• Kullanım Durumları: İş zekası, pazar analizi, müşteri segmentasyonu.
• Bağlantı: BigML

İleri Düzey Teknik Bilgi Gerektiren Platformlar

Bu platformlar, daha karmaşık yapay zeka ve derin öğrenme projeleri geliştirmek isteyen kullanıcılar için uygundur.

1. AWS SageMaker (Amazon)

• Ne Yapar: AWS SageMaker, makine öğrenimi modellerini oluşturma, eğitme ve dağıtma sürecini otomatikleştirir ve kolaylaştırır. Amazon Web Services (AWS) ekosisteminin bir parçasıdır.
• Nasıl Çalışır:
  • Veri setlerinizi AWS'ye yükleyin.
  • SageMaker, model eğitimi için gerekli hesaplama kaynaklarını sağlar.
  • Eğitilen modelleri AWS ortamında dağıtın ve yönetin.
• Avantajlar:
  • AWS altyapısı ile güçlü ve ölçeklenebilir.
  • Tamamen entegre makine öğrenimi araçları.
• Kullanım Durumları: Büyük veri projeleri, kurumsal uygulamalar, bulut tabanlı AI çözümleri.
• Bağlantı: AWS SageMaker

2. TensorFlow.js

• Ne Yapar: TensorFlow.js, JavaScript ile tarayıcıda makine öğrenimi modelleri oluşturmanızı sağlar. Bu, gerçek zamanlı uygulamalar ve tarayıcı tabanlı projeler için idealdir.
• Nasıl Çalışır:
  • JavaScript kullanarak TensorFlow.js kütüphanesi ile modeller oluşturun.
  • Modelleri tarayıcıda eğitin ve çalıştırın.
  • Gerçek zamanlı veri işleme ve analiz yapın.
• Avantajlar:
  • Tarayıcıda doğrudan çalışma imkanı.
  • Gerçek zamanlı uygulamalar için güçlü.
• Kullanım Durumları: Web uygulamaları, gerçek zamanlı analizler, IoT projeleri.
• Bağlantı: TensorFlow.js

3. PyTorch

• Ne Yapar: PyTorch, esnek ve dinamik bir derin öğrenme çerçevesidir. Özellikle araştırmacılar ve akademisyenler tarafından tercih edilen bu platform, karmaşık yapay zeka projeleri için idealdir.
• Nasıl Çalışır:
  • Python kullanarak derin öğrenme modelleri oluşturun.
  • PyTorch'un dinamik grafiklerini kullanarak hızlı prototipleme yapın.
  • Modellerinizi GPU üzerinde eğitin ve değerlendirin.
• Avantajlar:
  • Esnek ve kolay öğrenilebilir.
  • Geniş topluluk desteği ve dokümantasyon.
• Kullanım Durumları: Araştırma projeleri, ileri seviye derin öğrenme modelleri, prototip geliştirme.
• Bağlantı: PyTorch

4. Hugging Face

• Ne Yapar: Hugging Face, özellikle doğal dil işleme (NLP) modelleri için popüler bir platformdur. Geniş bir model kütüphanesi sunar ve Transformer modelleri ile çalışmayı kolaylaştırır.
• Nasıl Çalışır:
  • Gelişmiş NLP modellerini seçin ve kullanın.
  • Kendi veri setlerinizi kullanarak modelleri eğitin.
  • Hugging Face API'lerini kullanarak modelleri dağıtın.
• Avantajlar:
  • Geniş ve sürekli güncellenen model kütüphanesi.
  • Kolay entegrasyon ve kullanım.
• Kullanım Durumları: Doğal dil işleme projeleri, sohbet botları, metin analizi.
• Bağlantı: Hugging Face

Sonuç

Bu platformlar, teknik bilginize ve proje gereksinimlerinize göre değişen geniş bir yelpazede yapay zeka geliştirme imkanı sunar. Hangi platformun sizin için en uygun olduğuna karar verirken, proje ihtiyaçlarınızı ve teknik seviyenizi göz önünde bulundurmalısınız. Örneğin, hızlı ve basit bir prototip oluşturmak istiyorsanız Teachable Machine veya Lobe gibi görsel platformları tercih edebilirsiniz. Daha derinlemesine kontrol ve özelleştirme gerektiren projeler için PyTorch veya TensorFlow.js gibi daha ileri düzey platformlar uygundur.