Günümüzde herkes makine öğrenmesi (Machine Learning – ML) hakkında konuşuyor, kurumlardaki yöneticiler ML’yi kendi ihtiyaçlarına göre nasıl devreye alabileceklerini araştırıyorlar, veri bilimciler sürekli olarak yeni geliştirilen araçları, framework’leri inceleyip gündemi yakalamaya çalışıyorlar. Linkedin gibi sosyal mecralara baktığınızda neredeyse her gün ML ile alakalı yeni başarı hikayeleri göze çarpıyor.

Microsoft ML ve yapay zekayı daha fazla insanın ve kurumun hizmetine sunarak kısacası bu hizmetleri herkese yaygınlaştırarak gelişimin çok daha hızlı olacağına inanıyor, bu da otomatik ve ön tanımlı algoritmalar ve tabii ki hayli özelleştirilebilir modeller anlamına geliyor. Bunun aynı zamanda açık kaynak kodu modelleriyle de uyumlu olmasını sağlıyor.

ML Zorlukları

Bildiğiniz gibi ML mevcut verinin incelenerek gelecek davranışlar, çıktılar ve eğilimlerin ön görülmesini sağlayan bir veri bilimi tekniği. Ama bu söylenildiği kadar kolay değil ve bazı zorlukları var.

• Oldukça fazla manuel matematik, veri analizi, programla, eğitim ve deneyler yapılması gerekiyor.
• Her sorunun birden fazla çözüm yöntemi var.
• Belirlenmiş ML modelinin kesinliğini ve tutarlılığını tespit etmek oldukça zor.
• ML ile ilgilenen veri bilimcilerin doğru geliştirme araçlarını, sorun giderme araçlarını ve eğitim kaynaklarını bulması zor.

Azure Machine Learning Hizmeti

Azure Machine Learning (AML) hizmeti veri bilimcilerin makine öğrenmesi modellerini geliştirmek, test etmek, deploy etmek, yönetmek ve eğitim için kullanılabileceği bulut tabanlı bir Microsoft hizmetidir. Özellikle otomatik makine öğrenmesi özelliği ile ML modellerinin eğitimi ve geliştirilmesi her zamankinden daha kolay ve en önemlisi kolay ulaşılabilir hale gelmiştir. Bunun olmasını sağlayan üç ana unsur bulunmaktadır, bu unsurlar sayesinde AML içerisindeki otomatik makine öğrenmesi her bilgi seviyesinden insanların kolayca geliştirme yapmasını, açık kaynak frameworkleri ile entegre olmasını ve kolay ölçeklemeyi sağlamaktadır.

1. Uçtan Uca ML Yaşam Döngüsü Yönetimi

ML yaşam döngüsü içerisinde birçok faz bulunmaktadır. Verinin hazırlanması, deneyler, modelin eğitimi, model yönetimi, dağıtım ve manuel işlerin takibi ile bunların hesaplanması bunların başında gelmektedir. AML hizmeti ile bahsi geçen bu ML fazlarını uçtan uca her zaman olduğundan daha basit ve hızlıca yönetebilirsiniz.

• 1. AML ile çoklu ya da ortak çalışma alanları oluşturabilir ve takımlara bölebilirsiniz.
  2. Tüm model nesneleriniz merkezi yönetilir.
  3. İş yükleri paralel çalışacak şekilde organize edilir.
  4. Veri ve scriptler ayrı yönetilir.
  5. Modellerinin deneylerini ve sürümlerini kolay takip edersiniz.
  6. Modellerini doğrudan Azure portal içerisinden izlenebilir ve yönetilir.
  7. CI/CD bakımı ve yönetimi kolaylığı sağlar.

1. Açık platform ile kolay yönetim ve yüksek verimlilik

Veri bilimciler ve geliştiriciler aşina olduklar araçlar ve frameworkler ile üzerinde gelişimiş öğrenme modellerini kullanırken kolay hazırlanan ve yüksek tutarlılık sağlayan ML yapısına kavuşurlar. Açık kaynak araçlarla ML modellerine pazara çok daha hızlı ulaştırabilirsiniz. AML ile;

1. Kullanmayı en çok tercih ettiğiniz açık kaynak kod frameworklerini kullanabilirsiniz.
2. Visual Studio eklentisi olarak Jupyter Notebooks gibi birçok bilindik araç kullanılabilir durumdadır.
3. ONNX desteği ile çoklu bulut yapılarında rahatça çalışırsınız.

3. Kolayca Kapasite Arttırımı ve Azaltımı ile İhtiyaca Göre Ölçekleme

Önceki ML yapısı öğrenme modellerini hızlıca tamamlayabilmek için çok güçlü sistem kaynaklarına ihtiyaç duymaktaydı. Donanım hızlandırma seçenekleri ile birlikte (GPU, Container vb.) ihtiyaç duyulan kaynağa göre yukarı ya da aşağı yönlü olarak otomatik kapasite artırımı çok kolaydır. Azure ML ile;

1. İstediğiniz veriyi kullanıp modeli istediğiniz yere deploy edebilirsiniz.
2. GPU ve derin öğrenme modelleri desteği
3. GPU ile donatılmış sunucular bütünüyle öğrenme modellerinizi çalıştırabiilr ve sonuçları daha erken alabilirsiniz.
4. Kurumsal seviyede Microsoft tarafından yönetilen güvenlik, izleme, loglama ve uyumluluk

Azure Makine öğrenmesi hakkında daha fazla bilgi edinmek için

https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning-service/