Makine öğrenmesi günümüz dünyasında önemli bir yere sahipken, NET Core makine öğrenmesi uygulamaları için en iyi uygulamaları sunmaktadır NET Core, veri ön işleme, makine öğrenmesi algoritmaları ve model eğitimi için güçlü bir araç seti sunar Veri temizleme, veri dönüştürme ve model eğitimi gibi çeşitli aşamalarda NET Core kullanılabilmektedir Veri ön işleme işlemleri için gerekli olan tüm API'leri ve kütüphaneleri sağlayan NET Core, uygulama geliştirme sürecini hızlandırır ve makine öğrenmesi uygulamalarının etkinliğini artırır Veri temizleme işlemleri için Imputer, IsolationForest ve StandardScaler gibi araçlar, veri dönüştürme için MinMaxScaler, Normalizer ve birçok araç gibi çeşitli araçlar sunan NET Core, makine öğrenmesi uygulamalarının doğru sonuçlar ver
Bugünün dünyasında, makine öğrenmesi çok önemli bir yere sahiptir. Makine öğrenmesinin popülaritesi artarken, .NET Core makine öğrenmesi uygulamalarında en iyi uygulamaları sunmaktadır. Bu makalede, .NET Core kullanarak makine öğrenmesi uygulamalarında en iyi uygulamaları ele alacağız.
.NET Core, Microsoft tarafından geliştirilen, açık kaynaklı bir uygulama çerçevesidir. Makine öğrenmesi algoritmalarını uygularken, veri ön işleme, makine öğrenmesi algoritmaları ve model eğitiminde .NET Core'un sağladığı araçlar, etkili ve verimli bir çözüm elde etmenizi sağlar. .NET Core, veri ön işleme, makine öğrenmesi algoritmaları ve model eğitimi için birçok araç sunar.
1. .NET Core Nedir?
.NET Core, Microsoft tarafından geliştirilen bir uygulama çerçevesidir. Bu çerçeve, açık kaynaklıdır ve geliştirme yapmak isteyenlere ücretsiz olarak sunulmaktadır. .NET Core, Windows, macOS ve Linux gibi çeşitli işletim sistemlerinde çalışabilen bir uygulama platformudur.
.NET Core, çoklu platform desteği, yüksek performans, verimli hafıza yönetimi, açık kaynaklı olması ve geliştiriciler için kolaylık sağlaması nedeniyle tercih edilen bir uygulama çerçevesidir. .NET Core, web uygulamaları, masaüstü uygulamaları, oyunlar ve makine öğrenmesi uygulamaları gibi çeşitli alanlarda kullanılabilir.
Ayrıca, .NET Core'un sunduğu farklı özellikler sayesinde geliştiriciler kolayca uygulama geliştirebilirler. Bu özellikler arasında hızlı derleme, yüksek performanslı çalışma zamanı, derleme zamanı enjeksiyonu, zamanlama özellikleri ve çok sayıda API yer almaktadır. .NET Core kullanarak geliştirilen uygulamalar aynı zamanda güvenli bir şekilde çalışır ve yüksek ölçeklenebilirlik sunar.
2. Makine Öğrenmesinde .NET Core Kullanımı
Makine öğrenimi alanında birçok aşamada .NET Core kullanımı mümkündür. Veri ön işleme, verilerin algoritmalarla uyumlu hale getirildiği ve modele girdi olarak verildiği aşamalardan biridir. Bu aşamada .NET Core, veri ön işleme için çeşitli araçlar sunar. Veri temizleme, düzensiz verilerin ortadan kaldırılması için kullanılan bir veri ön işleme tekniğidir. .NET Core, veri temizleme işlemleri için birçok araç sağlar. Veri dönüştürme ise, verileri algoritmalara uygun hale getirmek için kullanılır ve .NET Core da bu konuda birçok seçenek sunar.
Makine öğrenmesi algoritmaları da farklı aşamalarda .NET Core kullanılabilecek bir diğer alan olarak öne çıkar. Doğrusal regresyon, çıkış değişkeni diğer değişkenlere bağlı olduğu durumlarda kullanılan bir algoritma tipidir ve .NET Core bu algoritma tipi için tasarlanmış birçok araç sağlar. Karar ağaçları ise, sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılan bir diğer makine öğrenmesi tekniğidir ve .NET Core da karar ağaçları için birkaç araç sağlar.
Model eğitimi aşamasında ise, .NET Core birçok araç sunar. Burada amaç, makine öğrenmesi modelinin verilerin analiz edilmesiyle optimum şekilde yapılandırılmasıdır. Tüm bu aşamaların yanı sıra, .NET Core birçok genel amaçlı araç ve framework'ü de içerir. Bu araçların kullanımı ile beraber, makine öğrenmesi uygulamalarınızı hızlı ve etkili bir şekilde geliştirebilirsiniz.
2.1 Veri Ön İşleme
Veri ön işleme, makine öğrenmesi algoritmaları için son derece önemlidir. Veri ön işleme, verilerin algoritmalar için uygun hale getirilmesi sürecidir. Bu süreçte veriler üzerinde çeşitli işlemler uygulanarak verilerin kalitesi ve özellikleri artırılır.
.NET Core, veri ön işleme işlemleri için güçlü bir araç setine sahiptir. Bu araçlar sayesinde verilerin düzenlenmesi, temizlenmesi ve dönüştürülmesi gibi işlemler yapılabilir. .NET Core, bu işlemler için gerekli olan verilerin yüklenmesi, analiz edilmesi ve manipüle edilmesi için gerekli tüm API'leri sağlar.
Ayrıca, .NET Core, veri ön işleme işlemleri için birçok paket ve kütüphane de sunar. Bu kütüphaneler sayesinde veriler daha hızlı ve daha etkili bir şekilde işlenebilir.
Verilerin makine öğrenmesi algoritmalarına uygun hale getirilmesi, doğru sonuçlar almak için son derece önemlidir. Bu nedenle, .NET Core'un veri ön işleme araçlarının kullanımı, makine öğrenmesi uygulamalarının etkinliğini artırmak için son derece önemlidir.
2.1.1 Veri Temizleme
Veri temizleme, makine öğrenmesi uygulamalarının en önemli aşamalarından biridir. Bu aşama, verilerdeki düzensizlikleri, eksik verileri ve aykırı değerleri tespit ederek ortadan kaldırmayı içerir. Makine öğrenmesi algoritmalarının doğru sonuçlar verebilmesi için verilerin temizlenmesi şarttır. .NET Core, veri temizleme işlemleri için kullanabileceğiniz birçok araç sağlar.
Bunlar arasında eksik verilerin yerine konulması için kullanılan Imputer, aykırı değerleri tespit etmek için kullanılan IsolationForest ve veri standartlaştırma için kullanılan StandardScaler gibi araçlar bulunur. Ayrıca, verilerin ölçeklendirilmesi için MinMaxScaler ve veri normalleştirme için Normalizer araçları da mevcuttur. Tüm bu araçlar, .NET Core'un sunduğu güçlü ve esnek veri temizleme işlevleriyle makine öğrenmesi uygulamalarının daha iyi sonuçlar almasına yardımcı olur.
2.1.2 Veri Dönüştürme
Veri dönüştürme, makine öğrenmesi algoritmalarına uygun hale getirilmiş verilerin elde edilmesinde önemli bir adımdır. .NET Core, veri dönüştürme işlemleri için birçok araç sunar. Bu araçlar sayesinde, veri özelliklerini dönüştürebilir, eksik verileri tamamlayabilir ve makine öğrenmesi modellerine uygun verileri elde edebilirsiniz.
| Araç | Özellikleri |
|---|---|
| Pandas | Veri dönüştürme için kullanılan en popüler araçlardan biridir. Veri setlerinde eksik verileri işlemek, veri setlerini yeniden şekillendirmek ve veri setlerini birleştirmek için kullanılır. |
| SciPy | İstatistiksel veri analizi ve veri dönüştürme işlemleri için kullanılır. Ayrıca, verilerin normalize edilmesi ve standartlaştırılması işlemlerini gerçekleştirir. |
| NumPy | Nümerik verilerin işlenmesi için kullanılır. Veri dönüştürme işlemlerinde genellikle kullanılan bir araçtır. |
Veri dönüştürme işlemleri, makine öğrenmesi algoritmalarının doğru şekilde çalışması için önemlidir. .NET Core'un veri dönüştürme işlemleri için sağladığı araçlar, kullanıcıların verileri doğru şekilde işlemesine ve makine öğrenmesi algoritmalarının optimum performansını elde etmesine olanak tanır.
2.2 Makine Öğrenmesi Algoritmaları
Makine öğrenmesi, veriler üzerinde tahminler yapmak için kullanılan bir teknolojidir. Bu teknolojinin başarısı, uygulanan makine öğrenmesi algoritmalarının kalitesine bağlıdır. .NET Core, çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarını destekler ve bu nedenle, makine öğrenmesinde sıklıkla kullanılan bir araçtır.
Makine öğrenmesi algoritmaları verilerin özelliklerine göre farklı sonuçlar üretebilir. Örneğin, sınıflandırma algoritmaları verileri belirli gruplara ayırmaya çalışırken, regresyon algoritmaları ise verilerin gelecekteki veya bilinmeyen değerlerini tahmin etmeye çalışır. Birçok makine öğrenmesi algoritması vardır ve .NET Core, birçok farklı algoritmaya sahiptir. Bu özellik, geliştiricilerin ihtiyaçlarına en uygun algoritmayı seçmelerine olanak tanır.
Burada, .NET Core'da desteklenen bazı makine öğrenmesi algoritmaları bulunmaktadır:
- Doğrusal Regresyon: Doğrusal regresyon, bir çıkış değişkeninin düz veya doğrusal bir şekilde diğer değişkenlere bağlı olduğu durumlarda kullanılır. .NET Core, doğrusal regresyon için tasarlanmış birçok araç sağlar.
- Karar Ağaçları: Karar ağaçları, sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılan bir makine öğrenmesi tekniğidir. .NET Core, karar ağaçları için birden fazla araç sağlar.
- K-Means Kümeleme: K-Means kümeleme algoritması, verileri farklı gruplara ayırmak için kullanılır. .NET Core, bu algoritma için birçok araç sağlar.
Bu algoritmaların yanı sıra, .NET Core'un desteği altında birçok başka makine öğrenmesi algoritması da vardır. Bu nedenle, geliştiriciler uygulama ihtiyaçlarına uygun en iyi algoritmayı seçebilirler.
2.2.1 Doğrusal Regresyon
Doğrusal regresyon, bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Bir çıkış değişkeninin diğer değişkenlere doğrusal ya da düz bir şekilde bağımlı olduğu durumlarda kullanılır. Örneğin, bir kişinin yaşına ve cinsiyetine bağlı olarak gelirinin tahmin edilmesi amacıyla kullanılabilir. Doğrusal regresyon, makine öğrenmesinde sıklıkla kullanılan bir algoritmadır ve .NET Core da doğrusal regresyon için birçok araç sağlar.
.NET Core, doğrusal regresyon uygulaması için çeşitli araçlar sunar. Bazı örnekler şunlardır:
| Araç Adı | Açıklama |
|---|---|
| LinearRegression | Doğrusal regresyonu uygulamak için kullanılır. |
| RidgeRegression | Tekdüzeleştirme ve düzenlemeye izin vermek için doğrusal regresyonu uygulamak için kullanılır. |
| LeastAngleRegression | Doğrusal regresyon için azaltılmış özellik seçimi sağlar. |
.NET Core ile doğrusal regresyon uygulamak oldukça basittir. İlk olarak, verilerinizi hazırlamalısınız. Daha sonra, LinearRegression sınıfını kullanarak doğrusal regresyon modelinizi oluşturabilirsiniz. Modelinizi eğiterek, verilerinize göre tahminleme yapabilirsiniz.
Ayrıca, doğrusal regresyon üzerinde yapılan değişiklikleri takip etmek için RegressorChain sınıfını kullanabilirsiniz. Bu sınıf, birçok doğrusal regresyon modeli arasında bağlantı kurmanızı sağlar. Bu şekilde, modelinizin karmaşıklığı azaltılabilir ve daha doğru sonuçlar elde edilebilir.
2.2.2 Karar Ağaçları
Karar Ağaçları, makine öğrenmesinde sınıflandırma ve regresyon problemlerinde yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, veri kümesindeki birkaç seçimin ardından olası sonuçları tahmin etmek için bir ağaç yapısı oluşturur. .NET Core, karar ağaçları için birkaç araç sağlar.
Bir karar ağacı, birçok karar düğümü ve sonuç düğümünden oluşur. Karar düğümleri, belirli bir özellik veya karakteristik değeri değerlendiren düğümlerdir. Bu değerlendirme sonucunda iki veya daha fazla branşa ayrılır ve her bir dal, sonraki karar düğümlerine veya sonuç düğümüne götürür.
Karar ağaçları, veri analizi ve tahmin yapma sürecinde etkili bir yöntemdir. Bu teknikle, yapısal bir olasılık matrisi oluşturulur ve doğru sınıflandırma sonucu daha kolay bir şekilde elde edilebilir. .NET Core, karar ağaçlarının oluşturulması, eğitimi ve test edilmesi gibi birçok özelliği destekler.
Karar ağacı yapısı ve yöntemi, birçok uygulama için ideal bir çözüm sunar. Özellikle, sınıflandırma problemlerinde kullanılan bir yöntem olarak karar ağaçları, .NET Core ile birleştirildiğinde son derece etkili bir şekilde çalışabilir. .NET Core'un karar ağacı desteği, uygulama geliştirme sürecini hızlandırabilir ve sonuçları daha doğru bir şekilde tahmin etmeye yardımcı olabilir.
2.3 Model Eğitimi
Makine öğrenmesi uygulamalarında, model eğitimi önemlidir çünkü makine öğrenmesi modeli doğru ve anlamlı sonuçlar verirse uygulama da iyi işlev gösterir. Model eğitimi, veriler üzerinde yapılan analizlerle optimum şekilde konfigure edilir. .NET Core, model eğitimi için birçok araç sağlar. Bu araçlar sayesinde, uygulama geliştiricisi, uygulamasına en uygun model eğitim aracını seçebilir.
Ayrıca, .NET Core, model eğitimi için yüksek ölçeklenebilirlik özelliği sağlar. Bir uygulama geliştiricisi, çok sayıda veri ile çalışırken bile verimli bir şekilde model eğitimini gerçekleştirebilir. Bunun yanı sıra, .NET Core, modelin doğruluğunun ölçülmesi için birçok metrik sunar. Bu metrikler, uygulamanın doğruluğunu artırmak ve performansını optimize etmek için kullanılabilir.
Özetlemek gerekirse, .NET Core, model eğitimi için kullanabileceğiniz sağlam bir çerçeve sunar. Model eğitimi, uygulamanın doğru ve anlamlı sonuçlar üretmesi için önemlidir. .NET Core, geliştiricilere çeşitli araçlar sunarak uygulamalarının ihtiyaçlarına uygun en iyi modeli oluşturmalarına yardımcı olur.
3. .NET Core ile Makine Öğrenmesi Uygulaması Geliştirme
Makine öğrenmesi uygulamaları geliştirirken, .NET Core'un sağladığı araçlar sayesinde işinizi hızlı ve etkili bir şekilde yapabilirsiniz. .NET Core, kullanışlı birçok araç sağlayarak model eğitiminden veri ön işlemeye kadar birçok adımda size yardımcı olabilir.
Makine öğrenmesi uygulaması geliştirmek için ilk önce bir proje oluşturmanız gerekmektedir. Daha sonra uygulamanızın ihtiyaçlarına göre veri ön işleme ve makine öğrenmesi algoritmaları için en uygun araçları seçebilirsiniz.
| Aşama | NET Core Aracı | Açıklama |
|---|---|---|
| Proje Başlatma | dotnet new | .NET Core CLI ile yeni bir proje oluşturun. |
| Veri Ön İşleme | ML.NET Data Processing | Verileri temizlemek, düzenlemek ve dönüştürmek için kullanılır. |
| Makine Öğrenmesi Algoritmaları | ML.NET Model Builder | Doğrusal regresyon, sınıflandırma ve karar ağaçları gibi birçok önceden oluşturulmuş algoritmalara sahiptir. |
| Model Eğitimi | ML.NET Model Builder, ML.NET Model Interpretability SDK | Verileri analiz ederek optimum modeli elde etmek için kullanılır. |
.NET Core ile bir makine öğrenmesi uygulaması geliştirmeden önce, uygulamanızın ihtiyaçlarına göre hangi araçları kullanabileceğinizi araştırmanız önemlidir. Böylece, hızlı ve etkili bir şekilde uygulamanızı geliştirebilirsiniz.
3.1 Proje Başlatma
Makine öğrenmesi uygulamaları geliştirirken, .NET Core kullanarak etkili bir çözüm elde edebilirsiniz. Bunun için ilk olarak, bir proje oluşturmanız gerekmektedir. .NET Core, "dotnet" komutunu kullanarak proje oluşturma sürecini kolaylaştırır. Aşağıdaki komutu kullanarak yeni bir konsol uygulaması projesi oluşturabilirsiniz:
dotnet new console -n myMLApp
Bu komut, "myMLApp" adlı bir konsol uygulaması projesi oluşturacaktır. Daha sonra, Visual Studio Code gibi bir kod editöründe oluşturduğunuz projeye erişebilirsiniz.
Ardından, proje klasörünüzde bulunan ".csproj" dosyasını açarak, gerekli olan .NET Core framework'ünün versiyonunu belirleyebilirsiniz. Bunu aşağıdaki kod örneğinde olduğu gibi yapabilirsiniz:
Exe netcoreapp3.1
Bu kod örneği, ".NET Core 3.1" framework'ünü hedefler ve bir konsol uygulaması projesi olacağını belirtir.
Projenizin dosya yapısı şu şekilde olacaktır:
| Dosya/Folder | Açıklama |
|---|---|
| myMLApp.csproj | .NET Core proje dosyası |
| Program.cs | Konsol uygulaması için ana kod dosyası |
Bu adımlardan sonra, proje klasörünüze makine öğrenmesi uygulamanız için gerekli olan dosyaları ekleyebilirsiniz. Daha sonra, proje dosyanızı derleyerek ve çalıştırarak makine öğrenmesi uygulamanızı oluşturabilirsiniz.
3.2 Veri Ön İşleme
.NET Core, makine öğrenmesi uygulamalarındaki veri ön işleme aşaması için çeşitli araçlar sunmaktadır. Verilerinizi işlemek için birçok fonksiyonu bulabilir ve kendi uygulamanıza göre en uygun olanları seçebilirsiniz.
Veri ön işleme, verileri makine öğrenmesi algoritmalarına uygun hale getirmek için kullanılır. İşlem, verilerin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve normalize edilmesi adımlarıyla gerçekleştirilir. .NET Core, bu adımlar için farklı araçlar sunar. Örneğin, veri temizleme için kullanabileceğiniz birkaç yöntem vardır:
- Outlier Detection: Bu yöntem, verilerin arasında belirleyici bir şekilde farklı olan verileri ortaya çıkartır ve bunları işlemden çıkartır.
- Missing Values: Bazı verilerin eksik olduğu durumlarda, bu eksik verilerin nasıl doldurulacağına karar vermek önemlidir. Bu yöntem, eksik verileri doldurma işlemine odaklanır.
- Normalization: Verilerin farklı birimlerde veya ölçeklerde olması durumunda, bu yöntem ile verilerin benzer bir aralığa normalleştirilmesi sağlanır.
Bunlar sadece veri temizleme için kullanılabilecek bazı yöntemlerdir. .NET Core'da, verileri dönüştürmek için de birçok araç var. Örneğin, verilerin boyutunu azaltmak için kullanabileceğiniz bazı yöntemler şunlardır:
- PCA (Principal Component Analysis): Bu metot, çok boyutlu verileri daha az boyutlu yansıtmak için kullanılır, verilerin önemli olan kısımlarını belirler ve karmaşık veri kümesini daha az boyutlu bir şekilde temsil eder.
- T-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding): Bu yöntem, verilerin yapılandırılmasını görselleştirir ve karmaşık verilerin kolay anlaşılır bir şekilde görüntülenmesine olanak tanır.
Bu yöntemler ve daha fazlası, .NET Core'un sunduğu araçların bir kısmını oluşturmaktadır. Uygun araçları seçerek, veri ön işleme aşamasını daha etkili bir şekilde çalıştırabilir ve makine öğrenmesi modelinizi daha doğru hale getirebilirsiniz.
3.3 Makine Öğrenmesi Algoritmaları
.NET Core, makine öğrenmesi uygulamaları için birçok makine öğrenmesi algoritmasını destekler. Algoritma seçimi, uygulamanın amacına ve kullanılacağı verilere göre yapılmalıdır. Bu algoritmalardan bazıları şunlardır:
- Doğrusal Regresyon: Bir çıkış değişkeninin diğer değişkenlere düz veya doğrusal bir şekilde bağlı olduğu durumlarda kullanılır. .NET Core, doğrusal regresyon için birkaç araç sağlar.
- Karar Ağaçları: Bu teknik, sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır. .NET Core, karar ağaçları için tasarlanmış birkaç araç sağlar.
- K-En Yakın Komşu: Bu algoritma, bir nesnenin diğerlerine benzediği durumlarda kullanılır. .NET Core, K-En Yakın Komşu (KNN) için birkaç araç sağlar.
- Destek Vektör Makineleri: Bu algoritma, sınıflama ve regresyon problemlerinde kullanılır. .NET Core, Destek Vektör Makineleri (SVM) için tasarlanmış birkaç araç sağlar.
Algoritma seçimi, uygulamanın ihtiyaçlarına bağlıdır. Örneğin, veri sınıflandırması için Karar Ağaçları seçilebilirken, veri tahmini için Doğrusal Regresyon daha uygun olabilir. .NET Core'un sağladığı farklı algoritma seçeneklerinden yararlanarak, ihtiyaçlarınıza uygun çözümler yaratabilirsiniz.
3.4 Model Eğitimi
Model eğitimi, bir makine öğrenmesi uygulamasının başarısı için oldukça önemlidir. .NET Core, model eğitimi için de birçok araç sağlar. Bu araçların başında, TensorFlow.NET framework gelmektedir. TensorFlow.NET, .NET Core ortamında TensorFlow modellerinin kullanımına ve eğitimine olanak sağlar. Bu araç, özellikle karmaşık yapay sinir ağı modelleri için oldukça faydalıdır.
Bunun yanı sıra, .NET Core içinde birkaç model seçeneği de vardır. Bunlardan bazıları, scikit-learn gibi üçüncü taraf araçlarla entegre edilebilen Accord.NET ve ML.NET'tir. Bu seçenekler, basit makine öğrenmesi projelerinde oldukça işlevseldir.
Model eğitimi ayrıca, modelin doğruluğunu artırmak için çeşitli teknikler kullanmayı gerektirir. Örneğin, veri kümesinin boyutu arttıkça, modelin ezberlemesi daha olası hale gelir ve bu da doğruluğun düşmesine yol açar. Bu nedenle, veri ayrıştırma ve doğruluk ölçümü, model eğitiminin önemli aşamalarıdır. .NET Core'da, bu işlemleri gerçekleştirmek için çeşitli araçlar bulunmaktadır.
- Veri kümesi bölme için: Microsoft.ML
- Doğruluk ölçümü için: Accord.NET
Sonuç olarak, .NET Core, model eğitimi için birçok araç sağlar. Bu araçlar, makine öğrenmesi uygulamalarının başarısını artırmak için kullanılabilir. .NET Core'un sunduğu bu fonksiyonlar, işinizi kolaylaştıracak ve uygulamanızın daha verimli çalışmasını sağlayacaktır.
4. Sonuç
.NET Core, son yıllarda makine öğrenmesi çalışmalarında kullanılan en popüler araçlardan biri haline geldi. Hem açık kaynak kodlu hem de kullanımı oldukça basit olan bu uygulama çerçevesi, makine öğrenmesi algoritmaları için birden fazla araç sunuyor. Model eğitimi, veri ön işleme gibi zorlu adımları kolaylaştırarak, makine öğrenmesi uygulamaları geliştirirken zaman kazanmanızı sağlıyor.
Ayrıca .NET Core, çoklu platform desteği ile de ön plana çıkıyor. Hem Windows hem de Linux sunucularda çalışabiliyor ve geliştiricilerin tercih ettikleri platformlara kolaylıkla entegre edilebiliyor. Herhangi bir programlama dilinde makine öğrenmesi algoritmaları yazmak istediğinizde, .NET Core'un sağladığı araç setleri ile daha hızlı ve verimli bir şekilde çalışabilirsiniz. Tüm bunlar göz önüne alındığında, .NET Core, makine öğrenmesi uygulamaları geliştirmek için kullanabileceğiniz en iyi araçlardan biri olarak karşımıza çıkıyor.