15 49.0138 8.38624 1 1 4000 1 https://womaneng.com 300

H2O.ai Makine Öğrenme Platformu nedir?

Yapay Zeka’nın … günümüzde geleceğin dalga geçilen bir unsuru olduğunu biliyorsunuzdur, eğer bu alanı kariyerinizin bir becerisi olarak listenize ekliyor ve nihayetinde insanlığı yok edecek bir güç elde etmek için çabalıyor olursanız muhtemelen baya zengin olacaksınızdır. Bu söylemler ilk başta herkesi heyecanlandırsa da bir sonraki adım genellikle herkes tarafından heyecanla alan hakkında daha fazla bilgi edinmeye çalışmaktır. Genellikle çevrim içi(udemy tarzında) ilerleyebileceğiniz bir kursa kayıt olarak bu işe giriş yapabilirsiniz ve bu süreçte bizi yalnız bırakmayan onlarca makine öğrenmesi platformu mevcut bu platformlar üzerinde makine öğrenmesi yöntemlerini deneyerek daha kalıcı bir öğrenme sağlayacaksınız. Ben de bu yazımda platformları karşılaştırmayacağım ama içlerinden iyi olduğunu düşündüğüm bir tanesini sizlere sunmaya çalışacağım.

                                                                      şekil: Az bir zaman da ortaya çıkmış araçlar.

H20 java programlama dili ile yazılmış açık kaynak kodlu, hızlı ve ölçeklenebilir makine öğrenimi ve büyük veriler üzerinde makine öğrenme modelleri oluşturmamızı sağlayan vu bu modellerin kurumsal ortamda kolay bir şekilde üretilmesini sağlayan tahmini analitik programıdır.

Şekil : platformlar arasında H20.ai’nin yeri.

Yukarıda yer alan görsele baktığımzda diğer makine öğrenmesi platformları arasında h20’nuhn yeri gösterilmektedir. Diğerlerine göre hem daha yeni hem de mevcut makine öğrenme algoritmaları ve hızı dolayısı ile en iyilerden birisi olmuştur diyebiliriz.

H20 da veriler paralel olarak okunur ve küme boyunca dağıtılır ve sıkıştırılmış bir şekilde bir sütun biçiminde bellekte saklanır. H20’nun veri ayrıştırıcı kısmı gelen veri kümesinin şemasını tahmin etmek için yerleşik bir zekaya sahiptir ve çeşitli biçimlerde birden çok kaynaktan alınan verileri destekler.  H2O’nun REST API’sı, H2O’nun tüm özelliklerine, harici bir programdan veya HTTP üzerinden,  JSON üzerinden komut dosyasına erişme izni verir. Rest API, h20’nun web arayüzü(User – Interface), H20-R, H20 – Python üzerinden kullanılır.

H20 kendi içerisinde barındırdığı dağıtık bellek mimarisi ile makine öğrenme modellerinin hızlı bir şekilde eğitilmelerine olanak sağlamaktadır belleğe her bir erişim 150 nanosaniye civarında sürmektedir. Ayrıca h20 ile eğitimini yaptığımız bir modeli bir java sınıfı olarak kaydedip istediğimiz her hangi bir sunucuya java desteği ile entegre edebilirsiniz.

şekil: H2O başlangıç ekranı.

İçerdiği Modeller;

  • Supervised Learning(Danışmanlı): Deep Learning (Neural Networks), Distributed Random Forest (DRF), Generalized Linear Model (GLM), Gradient Boosting Machine (GBM), Naïve Bayes Classifier, Stacked Ensembles, XGBoost
  • Unsupervised Learning(Danışmansız): Aggregagtor, Generalized Low Rank Models (GLRM), K-Means Clustering, Principal Component Analysis (PCA)
  • Diğer: Quantiles, Early Stopping, Word2Vec

Gereksinimler;

İşletim sistemleri:

  • Windows 7 veya üstü
  • OS X 10.9 veya üstü
  • Ubuntu 12.04
  • RHEL / CentOS 6 veya daha sonrası için kullanılabilmektedir.

Diller:

  • Scala
  • R
  • Python, bu 3 dil ortamda kullanmak istemediğiniz sürece zorunlu değildir,
  • Java dili ise her zaman gereklidir.

Desteklenen sürümler şunları içerir:

  • Java 7 veya üstü
  • H2O oluşturmak veya H2O testlerini çalıştırmak için 64 bit JDK gereklidir.
  • H2O binary’sini komut satırı, R veya Python paketlerini kullanarak çalıştırmak için sadece 64 bit JRE gereklidir.
  • Bunların ikisi de Java‘nın indirme sayfasında mevcuttur.
  • Scala 2.10 veya üstü
  • R sürüm 3 veya üstü
  • Python 2.7.x, 3.5.x, 3.6.x

Tarayıcı:

H2O’nun web arayüzünün akışını kullanmak için bir internet tarayıcısı gereklidir. Desteklenen sürümler en yeni Chrome, Firefox, Safari veya Internet Explorer sürümlerini içerir.

 

Bir önceki yazımız olan Knime (Konstanz Information Miner) başlıklı makalemizde açık kaynak kodlu platform, açık kaynak web platformları ve Analysis hakkında bilgiler verilmektedir.

Paylaş:
Önceki
Nesne Yönelimli Programlama Vize – Final Hazırlık Soruları / Ruby
Sonraki
Soft Clustering – Yumuşak Kümelenme Nedir ?
HAKKIMDA
Zeynep Küçük

Hi, I’m Zeynep I am studying in computer engineering in Samsun. I love to share and write about anything that interests me in tech, so welcome on my blog. I’d be really glad to get in touch with you! Don’t forget you can always contact me by email for any inquiries.Follow me on social media.

2 Yorumlar

  • Eylül 21, 2018 at 5:44 pm
    NoOne

    Bu eleştiriyi negatif değil pozitif olarak algılamanızı dileyerek yazıyorum. Keza negatif çıkarımlar yapabilirsiniz fakat ben o amaçla yazmıyorum.

    Siz bir üniversite öğrencisiniz ve lisans derecesinde eğitim aldınız fakat hala yazım yanlışlarınız var, Daha 1. Paragrafta oldukça fazla olan bu hatalar beni hemen sıktı, muhtemelen diğer okuyucularıda sıkmıştır diye düşünüyorum.
    Yazım amacınız diğerleri gibi benide mutlu etti, bu şekildeki yazıların devamını çık isterim.
    Yazışarınızdaki yazım hatalarına ve anlam kaymalarına biraz daha dikkat ederseniz tadından yenmez diye düşünüyorum 😊

    CEVAPLA
    • Eylül 22, 2018 at 11:15 am

      Merhaba, öncelikle eleştiriniz için çok teşekkür ederim bundan sonra dikkate alacağım. Yazılara yeterince zaman ayırmayıp kısa bir sürede yazıp yayınladığım için bu şekilde anlam kargaşası ve basit bir içerik olmuş, bundan sonra gereken özveriyi göstereceğimden emin olabilirsiniz saygılarımla 🙁

      CEVAPLA

Yorumla

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.