L'apprentissage automatique est devenu le centre de discussion de l'intelligence artificielle aujourd'hui. Il touche tous les domaines, y compris l'ingénierie, la médecine, les affaires, les sciences sociales, etc.
En utilisant les nombreuses bibliothèques d'apprentissage automatique disponibles aujourd'hui, l'apprentissage automatique avec Python, C++, Java, Julia et R, entre autres, est plus facile que jamais. Voici quelques bibliothèques d'apprentissage automatique populaires avec lesquelles vous pouvez commencer si vous souhaitez vous aventurer dans ce cheminement de carrière prometteur.
1. Keras
Keras
fait partie des nombreux utilitaires d'apprentissage automatique de TensorFlow. Mais c'est différent en ce qu'il s'agit d'une API de niveau supérieur livrée avec TensorFlow. De plus, il est plus convivial et écrit avec Python. Il est donc plus implémentable car il offre une documentation concise qui est facile à affiner pour les débutants en apprentissage automatique.
Keras, cependant, offre une large gamme de fonctionnalités d'apprentissage automatique, parfaites pour former à la fois des données structurées et des médias bruts. La bibliothèque, cependant, s'étend sur des algorithmes basés sur du texte et des images pour former et tester votre ensemble de données.
Une caractéristique unique de Keras est qu'il vous permet de rester concentré sur la bibliothèque, car il fournit tout ce dont vous avez besoin pour votre projet en un seul morceau. Vous n'aurez donc guère besoin de vous diversifier pour emprunter des utilitaires à d'autres bibliothèques. Le réglage des hyperparamètres, la sélection de fonctionnalités, les couches de prétraitement de données riches et le nettoyage des données sont quelques-unes de ses fonctionnalités spectaculairement intégrées.
Avec Keras, vous pouvez lire des images et des textes directement à partir de dossiers divisés dans un répertoire parent et en obtenir un ensemble de données étiqueté. Et si vos données sont volumineuses et ne se trouvent pas dans la mémoire de votre machine, Keras propose une option d'objet de jeu de données hautes performances. Vous pouvez toujours passer à cela.
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De plus, il propose diverses unités de traitement graphique (GPU) pour traiter un grand ensemble de données. Il vous permet donc d'exécuter simultanément des calculs CPU et un traitement GPU de manière asynchrone.
2. TensorFlow
Introduit par Google en 2015,
TensorFlow
est plus un framework qu'une bibliothèque. C'est une bibliothèque open source construite avec C++, et elle fonctionne en suivant les graphiques de flux de données.
TensorFlow est très polyvalent et étendu, offrant de nombreuses autres bibliothèques unitaires intégrées pour exécuter des calculs d'apprentissage automatique. En substance, TensorFlow offre une plate-forme évolutive pour la création de concepts d'apprentissage automatique tels que les réseaux de neurones artificiels (ANN), les réseaux de neurones profonds et l'apprentissage en profondeur.
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Tensorflow prend également en charge Java, C++, Julia, Rust, Ruby et JavaScript, entre autres, en plus de Python. Bien que l'utilisation de TensorFlow avec des langages de programmation autres que Python puisse offrir une intégration de projet facile, l'utilisation de ses cœurs avec Python est plus facile car elle prend entièrement en charge la mise en œuvre de TensorFlow.
De plus, les pipelines de développement dans d'autres langues peuvent présenter des problèmes de compatibilité de version d'API si vous devez changer de version ultérieurement. Bien que les documents TensorFlow soient complets, contrairement à Keras, ils peuvent être trop diversifiés pour être compris par les débutants. Cela dit, il bénéficie d'un solide soutien de la communauté, et vous trouverez également de nombreux
exemples TensorFlow open source
là-bas.
Un avantage de TensorFlow par rapport à Keras est que vous pouvez utiliser TensorFlow directement sans Keras. Bien sûr, vous ne pouvez pas dire la même chose pour Keras, car il s'agit d'une classe ramifiée de TensorFlow lui-même.
3. Mlib Spark
Voici quelque chose d'assez pratique d'Apache Spark. Sorti et rendu open-source en 2010,
Mlib Spark
utilise des calculs itératifs pour exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique. En raison de sa nature itérative, Mlib peut utiliser Hadoop ou des sources de données et des workflows locaux. De plus, il est capable d'exécuter une logique complexe en peu de temps.
En fin de compte, c'est toujours l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus rapides du marché. Il exécute un large éventail d'algorithmes d'apprentissage automatique, notamment des modèles de régression, de clustering, de classification et de recommandation. Il excelle également en termes de prétraitement de données et d'exploration de modèles.
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La bibliothèque est dynamique et offre une API robuste qui se connecte à Scala, Python, R et Java. Mlib Spark est une intégration de Spark lui-même, il est donc mis à niveau à chaque version de Spark.
Mlib Spark a une documentation explicative, donc un débutant peut facilement la récupérer. Mais un petit inconvénient est qu'il ne s'intègre qu'à quelques langages de programmation, donc cela peut être un problème si vous n'êtes pas familier avec les langages qu'il prend actuellement en charge.
4. mlpack
mlpack
a été publié en 2008 et développé avec C++ en utilisant une bibliothèque d'algèbre linéaire appelée Armadillo. Comme Mlib Spark, il vous permet d'appliquer la plupart des algorithmes et concepts d'apprentissage automatique disponibles directement à votre ensemble de données à l'aide de lignes de code concises et lisibles.
En plus d'être disponible dans des langages de programmation comme Python, C++, Go et Julia, il prend également en charge l'exécution CLI, ce qui vous permet d'exécuter votre code et de recevoir des réponses instantanées. Bien qu'il prenne en charge la liaison avec ces autres langages, l'exécution de mlpack sur de grands ensembles de données nécessitant des calculs complexes peut ne pas être une bonne idée lors de son utilisation avec un autre langage de programmation. Ainsi, l'évolutivité avec d'autres langages que C++ est souvent un problème avec mlpack.
Si vous êtes un débutant en apprentissage automatique et que vous connaissez le C++, vous pouvez toujours l'essayer. La documentation contient des guides et des exemples faciles à suivre qui sont disponibles pour divers
langages de programmation. Parce qu'il exécute des calculs sur des concepts C++, mlpack utilise un code de bas niveau pour exécuter rapidement des tâches d'apprentissage machine complexes à simples.5. Pytorche
Facebook développé
Pytorche
et l'a publié officiellement en 2016. Bien connu pour son utilisation intensive dans la vision par ordinateur, l'apprentissage en profondeur et le traitement du langage naturel, Pytorch est une bibliothèque open source construite à partir du framework Torch.
Comme Keras et Tensorflow, Pytorch prend en charge le traitement CPU des ensembles de données. Et si votre ensemble de données est volumineux, il dispose d'un processeur GPU pour gérer vos calculs. De plus, il est basé sur le tenseur.
En plus de Python, la bibliothèque prend en charge la liaison pour C++ et Java. Pytorch, en plus d'autres utilitaires, propose des bibliothèques subsidiaires, notamment
vision aux flambeaux
,
texte de la torche
,
torche audio
, et
TorcheServe
.
Ces bibliothèques font partie des fonctionnalités d'apprentissage automatique de Pytorch et vous les rencontrerez lors de l'écriture de vos modèles Pytorch. Avec une documentation détaillée et complète basée sur des didacticiels, Pytorch est facile à comprendre, tant que vous êtes familiarisé avec les concepts d'apprentissage automatique.
Pytorch vous permet également de transformer vos ensembles de données dans un format convivial pour les machines. C'est donc aussi une bibliothèque parfaite pour le prétraitement des données. Invariablement, l'extraction de fonctionnalités, le nettoyage des données, le fractionnement des données et le réglage des hyperparamètres sont tous possibles avec Pytorch.
6. Scikit-Apprendre
Immersivement construit avec Python,
scikit-apprendre
, aussi appelé
apprendre
, a été rendu public en 2010. La bibliothèque, cependant, sert un large éventail d'applications d'apprentissage automatique, y compris la modélisation d'ensembles de données avec et sans fonctionnalités.
Scikit-learn propose des algorithmes supervisés familiers, y compris les modèles de régression linéaire et logistique, la machine à vecteurs de support (SVM), Naive Bayes, les arbres de décision, les voisins les plus proches, entre autres, dès la sortie de la boîte. C'est également une riche source de méthodes d'apprentissage non supervisées telles que le clustering, le modèle gaussien, ainsi que les modèles de réseaux de neurones, etc.
En substance, scikit-learn prend en charge les modèles supervisés et non supervisés. C'est un excellent point de départ si vous êtes encore novice en Python ou en apprentissage automatique en général, car il est entièrement basé sur Python. Et si vous débutez dans l'apprentissage automatique ou la science des données, vous voudrez peut-être commencer par les fonctionnalités d'apprentissage supervisé de scikit-learn.
Dans l'ensemble, il est plus convivial pour les débutants que les autres bibliothèques de la liste. Contrairement aux autres bibliothèques mentionnées précédemment, scikit-learn dépend massivement de Numpy et Scipy pour exécuter des calculs mathématiques hautes performances. Et il utilise également Matplotlib pour présenter des visualisations de narration convaincantes.
7. Théano
Si vous recherchez une bibliothèque pour vous aider à décomposer des problèmes complexes en algorithmes flexibles, alors
Théano
peut-être ce que vous voulez. Créée en 2007 par Yoshua Bengio à Montréal, Canada, Theano est une puissante bibliothèque pour exécuter des calculs de petite à haute performance.
Comme Scikit-Learn, Theano dépend de Numpy pour exécuter des calculs numériques. La bibliothèque prend en charge les calculs basés sur GPU et génère du code C de bas niveau. Cela accélère les évaluations mathématiques avec Theano, quelle que soit leur taille. De plus, ses modèles d'apprentissage en profondeur fonctionnent sur des tenseurs.
Avec Theano, vous pouvez convertir votre ensemble de données en points flottants, binaires ou entiers lisibles, quel que soit son type de données initial. Cependant, vous n'obtiendrez peut-être pas suffisamment de soutien de la communauté. C'est parce que Theano n'est pas aussi populaire que les autres bibliothèques que nous avons mentionnées plus tôt. Cela ne le rend pas moins convivial pour les débutants.
Le tutoriel dans la doc est facile à comprendre. Sa capacité à simplifier des tableaux complexes et à optimiser des calculs infinis le rend parfait pour créer des modèles d'apprentissage automatique évolutifs.
Quelle bibliothèque devriez-vous utiliser pour votre prochain projet de machine learning ?
Bien que nous ayons mentionné certaines des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus utilisées, trouver la meilleure peut être difficile car elles servent toutes à des fins très similaires avec seulement quelques différences dans leurs fonctionnalités.
Bien sûr, commencer par une bibliothèque plus conviviale pour les débutants comme Scikit-Learn ou Keras est utile si vous vous lancez dans le domaine. Au-delà de cela, choisir une bibliothèque à dessein pour un projet vous aidera à réduire les complexités tout au long de votre pipeline de développement. Mais cela dit, se familiariser avec les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique à travers des cours et des tutoriels est utile.
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A propos de l'auteur
Idowu Omisola
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Idowu est passionné par tout ce qui concerne les technologies intelligentes et la productivité. Pendant son temps libre, il joue avec le codage et passe à l'échiquier quand il s'ennuie, mais il aime aussi de temps en temps rompre avec la routine. Sa passion pour montrer aux gens la voie à suivre avec la technologie moderne le motive à écrire davantage.
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