Python kütüphaneleri, programcıların farklı programlarda kullanabileceği ilgili modüllerin veya kod paketlerinin bulunduğu koleksiyondur. Kütüphaneler sayesinde aynı kodu tekrar tekrar yazmanız gerekmez. Yani sıfırdan kod yazma ihtiyacını ortadan kaldırır.
Bugün Python’da yaklaşık 137.000 kütüphane ve 198.000‘den fazla paket bulunur. Bunlar makine öğrenimi, veri bilimi ve veri görselleştirme alanlarında sıkça kullanılır. Programcılar, projeye göre istedikleri modülleri kullanabilir. Pek çok geliştirici, kapsamlı kütüphaneye sahip Python’ı tercih eder.
En Popüler 5 Python Kütüphanesi
1-TensorFlow
TensorFlow, Google tarafından geliştirilen ve açık kaynak olarak sunulan bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Bu kütüphane, kullanıcıların model oluşturma, eğitme ve uygulama işlemlerini gerçekleştirmek için gereken araçları sağlar.
2-Scikit-Learn
Scikit-learn, Python dilinde yazılmış, açık kaynak kodlu ve ücretsiz bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Scikit-learn, geniş bir makine öğrenimi algoritması yelpazesini kapsamaktadır. Özellikle veri bilimi, sınıflandırma, regresyon, agregasyon, sınıflandırma ve boyut azaltma gibi problemleri çözmek için kullanılabilir.
3-NumPy
NumPy, Python dilinde yazılmış bir açık kaynak kodlu ve ücretsiz kütüphandir. Bu kütüphane, vektör ve matris işlemleri için gerekli olan çeşitli araçları sağlar. Numpy, Python’daki en popüler makine öğrenimi kitaplığından biri olarak kabul edilir.
4-Keras
Keras, Python dilinde yazılmış, açık kaynak kodlu ve ücretsiz bir deep learning kütüphanesidir. Keras, makine öğrenimi alanında yapay sinir ağlarının (neural network) kurulumunu ve eğitimini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır.
5-PyTorch
PyTorch, açık kaynak kodlu bir deep learning kütüphanesidir. Python programlama dili ile yazılmıştır.
PyTorch, TensorFlow gibi kütüphanelerden farklı olarak dinamik bir grafik oluşturma sistemine sahiptir. Bu nedenle, PyTorch kullanarak model oluştururken daha esnek bir yol izlenebilir.
PyTorch, aynı zamanda popüler bir araştırma platformu olması ile sıklıkla araştırmacılar ve yazılım geliştiriciler tarafından kullanılır. PyTorch ile yapay sinir ağlarının yazılması ve eğitimi, normal Python dili kullanarak yapılabildiğinden, PyTorch kullanarak model geliştirirken kodun okunaklılığına ve anlaşılırlığına önem verilir.
Vakit ayırdığınız için teşekkürler bir sonraki yazımızda görüşmek üzere 🙂