Yazılım

ML.NET – Açık Kaynak Makine Öğrenme – Başlangıç

Merhabalar;

Makine öğrenme ve Yapay zeka kavramlarının hızla geliştiği ve bu hıza yetişemediğimiz bir dönemden geçiyoruz.

Microsoft, Azure ile bu alanda oldukça ileride gidiyor, ayrıca .NET dünyası içinde ML.NET ile açık kaynak olarak hayatımıza 2018 yılında girmişti.

ML.NET cross-platform bir çerçeve bu sayede Windows, Linux ve MacOS’larda çalışabiliyor. .NET Core ve .NET Framework’leri ile kullanılabiliyor.

Bazı özelliklerine bakacak olursak;

  • ML.NET, çapraz platformdur; Linux, Windows ve MacOS’ta desteklenir.
  • Açık kaynaktır – https://github.com/dotnet/machinelearning
  • TensorFlow, CNTK, vb. ile birlikte çalışabilir.
  • Bir .NET geliştiricisiyseniz, ML.NET’i mevcut .NET uygulamalarınızda rahatlıkla kullanabileceksiniz.
  • Analizi ve Tahminler gibi çeşitli Makine öğrenme senaryolarını oluşturabilir, derin öğrenme (DL) senaryoları kurgulayabilirsiniz.

ML.NET core veri tipleri, özelleştirilebilir pipelines, ileri düzey ve yüksek performanslı matematik işlemleri ve takım desteği gibi Makine öğrenme için gerekli tüm yöntemleri destekleyen bileşenlere sahiptir.

ML.NET İlk Kurulum;

Visual Studio ile .NET CORE Konsol uygulaması oluşturarak bunun içerisinde ML.NET kullanımını nasıl yapacağız görelim.

Öncelikle .NET CORE Console Application oluşturarak devam edelim;

Proje oluştuktan sonra, Nuget paketi olarak ML.NET’i projemize dahil ediyoruz, ben bu yazıyı yazdığımda güncel versiyon olarak 0.10.0 mevcuttu ve bunu install ettim.

Linux kullanıcısı iseniz, Ubuntu için örnek komutları aşağıda veriyorum;

Ürün anahtarı ve gerekli bağımlılıkları yükleyelim;

wget -q https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/18.04/packages- microsoft-prod.deb
sudo dpkg -i packages-microsoft-prod.deb

.NET SDK’yı aşağıdaki gibi yükleyebiliriz;

sudo apt-get install apt-transport-https
sudo apt-get update
sudo apt-get install dotnet-sdk-2.1

ML.NET paketini yükleyelim;

dotnet add package Microsoft.ML

Yeni Bir .NET Console uygulaması oluşturalım;

dotnet new console -o myApp
cd myApp

Örnek ML.NET kullanımı ile ilgili proje için bu makale ile devam edebilirsiniz.

https://www.cozumpark.com/c-ml-net-ile-makine-ogrenme-maas-tahmini/

Ali UYSAL

IT alanında 16 sene önce donanım ile başlayan tecrübem, network ve sonrasında iş analizi, yazılım geliştirme ve proje yöneticiliği alanlarında devam etmiştir. Endüstriyel yazılımlar, sahadan veri toplama ve analizleri, otomatik etiketleme ve barkod sistemleri, otomatik tartım ve robotik konularında tecrübe sahibiyim. Sanayi 4.0 kapsamında imalat sanayinin dijital dönüşümünde çok fazla projenin hayata geçmesini sağladım.Open Source projelerle uzun süre ilgilendim, analiz ve implementasyonu konularında tecrübe edindim. Bunlar dışında hobi amacıyla başlasam da sonradan ürüne dönüşen, geliştirme kartları ile farklı çalışmalarım olmuştur.Raspberry Pi üzerinde yaptığım donanımsal ve yazılımsal işler ile çok farklı ürünler ortaya çıkartarak tecrübe edindim.

İlgili Makaleler

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu