NumPySayısal hesaplama: Vektör, matris, dizi işlemleri ve model öncesi sayısal dönüşümler için temel kütüphane.
PandasVeri işleme: CSV, Excel, SQL çıktısı ve tablo verisini okuma, temizleme, birleştirme ve analiz etme aracı.
MatplotlibGörselleştirme: Çizgi, sütun, dağılım ve temel grafiklerle veriyi yorumlamayı sağlar.
Seabornİstatistiksel görselleştirme: Korelasyon, dağılım, kategori ve regresyon grafiklerini daha okunur üretir.
PlotlyEtkileşimli grafik: Web uyumlu, yakınlaştırılabilir ve filtrelenebilir grafikler üretir.
Jupyter NotebookDeney ortamı: Kod, çıktı, grafik ve açıklamayı aynı dosyada tutan öğrenme ve deney ortamı.
scikit-learnMakine öğrenmesi: Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, pipeline, metrik ve model seçimi için standart araç seti.
Statsmodelsİstatistiksel modelleme: Regresyon, zaman serisi ve istatistiksel testlerde detaylı sonuç üretir.
OpenCVGörüntü işleme: Görüntü okuma, filtreleme, nesne bulma, kamera ve video işlemleri için kullanılır.
PillowGörüntü dosyası işleme: Resim açma, kırpma, yeniden boyutlandırma ve format dönüştürme işlemleri yapar.
StreamlitHızlı veri uygulaması: Python koduyla hızlı dashboard ve model demo arayüzü üretir.
GradioModel demo arayüzü: Metin, görüntü, ses ve dosya girdili AI demo ekranlarını hızlı kurar.
TransformersNLP ve üretken AI: Hugging Face ekosisteminde transformer tabanlı metin, görüntü ve ses modellerini kullanır.
Sentence TransformersEmbedding üretimi: Metinleri vektöre çevirip benzerlik araması ve semantic search yapmayı sağlar.
spaCyNLP işlem hattı: Tokenization, entity recognition, dependency parsing ve metin ön işleme için hızlı NLP aracıdır.
NLTKNLP öğrenme ve klasik işlem: Dil işleme algoritmaları, sözlükler ve eğitim amaçlı araçlar sağlar.
LangChainLLM uygulama çatısı: Model, prompt, tool, retriever ve agent parçalarını uygulama akışına bağlar.
LlamaIndexVeri ve RAG çatısı: Dokümanları yükleme, indeksleme, sorgulama ve kaynaklı cevap üretme için kullanılır.
HaystackArama ve soru cevap: Retriever, reader, generator ve pipeline mantığıyla arama tabanlı AI uygulamaları kurar.
ChromaVektör veritabanı: Embedding saklama ve benzerlik arama için geliştirici dostu yerel/servis vektör deposu.
FAISSVektör indeksleme: Büyük vektör koleksiyonlarında hızlı benzerlik araması yapar.
MilvusVektör veritabanı: Ölçeklenebilir vektör arama, metadata filtresi ve üretim kullanımına uygun servis sağlar.
WeaviateVektör arama platformu: Vektör arama, hibrit arama ve şema tabanlı bilgi saklama sunar.
OpenAI SDKModel API istemcisi: LLM, embedding, görsel ve ses modellerini uygulamaya bağlamak için kullanılır.
OllamaYerel model çalıştırma: Yerel makinede açık ağırlıklı modelleri kolay çalıştırma imkanı verir.
Hugging Face HubModel ve veri merkezi: Model, tokenizer, dataset ve demo paylaşımı için yaygın platformdur.
PyTorchDerin öğrenme: Esnek tensor işlemleri, neural network eğitimi ve araştırma/üretim model geliştirme sağlar.
TensorFlowDerin öğrenme platformu: Model eğitimi, dağıtımı ve mobil/servis senaryolarına uzanan geniş ekosistem sunar.
KerasYüksek seviye model API: Derin öğrenme modellerini daha hızlı ve okunur tanımlamayı sağlar.
XGBoostGradient boosting: Tablo verisinde güçlü sınıflandırma ve regresyon performansı sağlar.
LightGBMHızlı boosting: Büyük tablo verilerinde hızlı eğitim ve yüksek performans sunar.
CatBoostKategorik veri boosting: Kategorik değişkenlerle pratik çalışan gradient boosting kütüphanesi.
OptunaHiperparametre optimizasyonu: Model parametrelerini otomatik deneyerek en iyi kombinasyonu arar.
MLflowDeney ve model yönetimi: Deney kayıtları, parametreler, metrikler, model registry ve deploy takibi sağlar.
DVCVeri ve model versiyonlama: Veri seti, model dosyası ve pipeline versiyonlarını Git benzeri yönetir.
RayDağıtık hesaplama: Model eğitimi, tuning ve paralel görevleri ölçeklendirmek için kullanılır.
FastAPIModel API servisi: Python modellerini hızlı, tip güvenli ve performanslı REST API olarak sunar.
BentoMLModel servisleme: Model paketleme, servisleme ve deploy süreçlerini standartlaştırır.
ONNXModel değişim formatı: Modelleri farklı framework ve runtime arasında taşımaya yardım eder.
vLLMLLM inference: Büyük dil modellerini yüksek throughput ile servis etmeye odaklanır.
TensorRTGPU inference optimizasyonu: NVIDIA GPU üzerinde model çıkarımını hızlandırmak için kullanılır.
Evidently AIModel izleme: Veri kayması, model performansı ve kalite raporları üretir.