TensorFlow 2.0, makine öğrenimini daha hızlı ve daha kolay hale getiren sayısal hesaplama için Python dostu, açık kaynaklı bir kütüphanedir. TensorFlow 2.0, Google tarafından geliştirilen TensorFlow kütüphanesinin en yeni, en gelişmiş ve en geliştirici dostu sürümüdür. Şu an Beta aşamasında bulunan ve sadelik, kullanım kolaylığı, esneklik ve sezgisellik gibi özelliklere yoğunlaşan TensorFlow 2.0, şimdiden makine öğrenmesi geliştirici ve araştırmacıları arasında ilgi uyandırmayı başardı.

Makine Öğreniminde önde gelen araştırmacılar, geliştiriciler ve eBay, Airbnb, PayPal, Lenovo ve GE gibi dünya lideri şirketler, en gelişmiş makine öğrenme çözümlerini uygulamak için TensorFlow 2.0'a yöneliyorlar.

Bu yazıda, dünya devlerinin neden TensorFlow 2.0’ı kullandıklarının ve sizin neden kullanmanız gerektiğinin 10 nedenini açıklamaya çalıştık. Bu 10 nedene bakıldığında, TensorFlow 2.0 hızla yaygınlaşırken makine öğrenmesine başlamanın tam zamanı diyebiliriz. Biz de, bu yazıyı takip eden makalelerimizde TensorFlow 2.0'ı temel alan derin öğrenme anlatımlarına başlayacağız.

1. Google tarafından destekleniyor

Google tarafından desteklenip oluşturulmuş olması, kullanıcıların kesintisiz performans ve sık sık yeni özellik güncellemeleri alması anlamına geliyor. Google’ın uzun vadeli desteği yalnızca TensorFlow’un uzun süre kalmak için burada olduğunu ve en yeni teknolojiler ile hızlı ve tutarlı şekilde büyümeye ve gelişmeye devam edeceğini ifade ediyor.

2. Açık kaynak ve ücretsiz

TensorFlow 2.0’ın açık kaynak olmasıyla, en son teknolojiye sahip Makine Öğrenimi frameworkunden ücretsiz olarak yararlanarak, özel ihtiyaçlarınıza göre özelleştirebilir ve destekleyici bir kullanıcı topluluğuna katılabilirsiniz.

3. Büyük ve canlı topluluk

TensorFlow’un topluluğu, kapsamlı ve geniş bir alana yayılarak daha hızlı bilgi edinmenizi ve özel sorunlarınız için en iyi çözümü bulmanızı kolaylaştırıyor. Sorularınızı StackOverflow üzerinde sorabilir, sorunlarınıza hızlı çözümler bulabilirsiniz.

4. Popülerliği giderek artıyor

Popüler makine öğrenmesi kütüphaneleri (TensorFlow 2.0, PyTorch, Keras ve FastAI) arasında, TensorFlow 2.0 en büyük iş ilanı platformlarında iş ilanı sayısında en yüksek sıçrayışı gösteriyor ve işverenler tarafından Keras'a ve onunla başabaş giden PyTorch'a oranla %50 daha fazla tercih ediliyor.

İş ilanları grafiği

Son GitHub sonuçları, popülerliğinin gücünü gösteriyor, TensorFlow 2.0 GitHub platformunda en yüksek etkinlik sayısına ulaşıyor ve Quora’daki en yüksek sayıda konu takipçisini çekiyor.

Etkinlik grafiği

5. Kullanım kolaylığı ve özellik zenginliği

Google, TensorFlow 2.0’ın ve yeni çıkan sürümünün önemli bir özelliği olarak kullanım kolaylığına öncelik verdi,  Keras ile model oluşturmayı geliştirdi, çeşitli platformlara model dağıtımını artırdı ve araştırma için güçlü deneyler yapma yeteneğini kolaylaştırdı. Ayrıca kullanım dışı API’ları temizleyerek ve yinelemeleri azaltarak API’ı de sadeleştirdi. Böylece TensorFlow 2.0, farklı deneyim düzeyleri için farklı API’lar sunma yeteneği kazandı.

6. Çoklu platform desteği

TensorFlow 2.0 GPU, CPU, masaüstü, sunucu, web ve mobil hesaplama platformu desteği sunarak, seçtiğiniz platformdan bağımsız olarak üretime doğrudan bir yol sunuyor. Bu sayede, modelinizi çalıştırdığınız her platformdan maksimum verimi almanızı sağlıyor.

7. Görselleştirme ve hata ayıklama

Yeni modeller oluştururken ve hata ayıklarken, TensorFlow 2.0’ın hesaplamalı çizelge görselleştirmesi, modelin görsel bir temsilini üreten TensorBoard ile anlamanıza, incelemenize ve hata ayıklamanıza yardımcı oluyor.

8. Kolay entegrasyon

Keras ve Estimators gibi üst seviye kütüphanelerle ve birkaç programlama diliyle  (Python, C#, Java, R, Go, Rust, Julia ve omre) entegrasyonu sayesinde, yeni başlayanların sinir ağı tabanlı modelere başlamasını kolaylaştırıyor. Böylece öğrenme eğrisini kısaltıyor, mevcut bilginizi hızlıca işe koşmanıza imkan tanıyor.

9. Hızlı araştırma ve üretim

Fikirlerinizi düşünceden koda çevirmek hiç bu kadar kolay olmamıştı. TensorFlow 2.0, kullanıcıların doğrudan ve daha fazla tekrar üretilebilirlikle kod paylaşımlarını sağlayarak daha hızlı araştırma ve daha kısa üretim sürelerini destekliyor. Ayrıca TensorFlow 2.0 canlı moddaki modelleri gerçek müşterilere yönelik eğitmenizi ve sunmanızı sağlıyor. Kodlarınızı yeniden yazmanıza gerek yok, modellerinizi gerçek ürünlere ve uygulamalara daha kısa sürede uygulamak için daha fazla zaman ayırın.

10. Otomatik türevleme

TensorFlow 2.0’ın otomatik türevleme özellikleri, gradyan tabanlı makine öğrenmesi algoritmalarını kolaylaştırıyor. Tensorflow 2.0, bir gradyan bandı konteksinde yapılan tüm işlemleri banda kaydederek değişkenlerin birbirine göre türevinin alınmasını otomatikleştiriyor.

BONUS

Google'ın desteklediği ve dünyanın dört bir yanına yayılan Google Developer groups (GDG) ve Google Cloud Developer Community (GCDC) toplulukları, yıl boyunca TensorFlow ve makine öğrenmesini konu alan ücretsiz etkinlikler düzenliyorlar. Siz de bu topluluklara katılarak makine öğrenmesi dünyasına ilk adımınızı büyük ve canlı bir topluluğun desteğiyle atabilirsiniz.