Top 8 des frameworks d'apprentissage automatique que tous les data scientists devraient connaître

Depuis que l'apprentissage automatique est devenu un outil technologique courant dans l'industrie, la popularité et la demande des cadres d'apprentissage automatique ont explosé. En fait, les frameworks ML sont devenus un paradigme standard dans le développement de modèles et d'applications IA/ML, et à juste titre. Le plus grand avantage du framework ML est qu'il démocratise le développement d'algorithmes et de modèles ML tout en accélérant simultanément l'ensemble du processus.

En termes simples, un framework Machine Learning est un outil, une bibliothèque ou une interface qui permet aux développeurs/ingénieurs ML de créer rapidement des modèles ML efficaces, sans avoir à approfondir les détails des algorithmes sous-jacents.

Ils offrent une approche concise et simple pour définir des modèles en utilisant une multitude de composants prédéfinis et optimisés. Grâce à leur facilité d'utilisation, les frameworks ML gagnent régulièrement du terrain au-delà de la communauté open source pour être également exploités par les grandes entreprises.

Principaux cadres d'apprentissage automatique

1. TensorFlow

TensorFlow est une plate-forme d'apprentissage automatique open source qui comprend un écosystème robuste d'outils, de bibliothèques et de ressources pour un calcul numérique rapide à l'aide de graphiques de flux de données. Son architecture simple et flexible facilite le développement de modèles de ML de pointe et l'expérimentation. En savoir plus sur Tensorflow.

Les graphiques de flux de données peuvent traiter des lots de données ("tenseurs") à l'aide d'une série d'algorithmes décrits par un graphique, dans lequel les mouvements de données à travers le système sont appelés "flux". c'est ainsi que TensorFlow tire son nom.

TensorFlow permet de développer facilement des modèles ML. Vous pouvez même former et déployer vos modèles ML n'importe où. De plus, l'outil vous permet d'assembler les graphiques en C++ ou Python et de les traiter sur des CPU ou des GPU.

2. Théano

Theano est l'une des bibliothèques Python populaires conçues pour aider les développeurs à définir, optimiser et évaluer les calculs mathématiques comprenant des tableaux multidimensionnels. Il a été développé au laboratoire LISA pour faciliter le développement rapide et efficace d'algorithmes ML.

Theano se vante d'une excellente intégration avec NumPy et tire parti du GPU pour effectuer des calculs rapides gourmands en données. En dehors de cela, Theano présente une différenciation symbolique efficace et permet la génération de code dynamique en C.

3. Café

Caffe est un framework de Deep Learning. C'est l'une des bibliothèques d'apprentissage en profondeur open source. Bien qu'il soit écrit en C++, il possède une interface Python. L'idée centrale derrière cette combinaison était de promouvoir l'expression, la vitesse et la modularité. Caffe a été développé à l'Université de Californie à Berkeley.

Caffe est le framework le plus rapide pour le développement de Deep Neural Networks. Il a une architecture expressive qui permet l'innovation, tandis que son code extensible encourage le développement actif.

Il arbore une interface Matlab et Python bien structurée et vous permet de basculer entre CPU et GPU en définissant un seul indicateur pour former et déployer sur des clusters de produits. Un autre avantage est que Caffe ne nécessite aucun codage en dur pour définir des modèles et optimiser les performances.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn est une bibliothèque ML open source basée sur Python conçue pour le codage ML et la création de modèles ML. Il est construit sur trois bibliothèques Python populaires, à savoir NumPy, SciPy et Matplotlib. Scikit-Learn possède la meilleure documentation parmi toutes les bibliothèques open source.

Scikit-Learn est chargé avec une large gamme d'algorithmes ML supervisés et non supervisés comme les k-voisins, la machine à vecteurs de support (SVM), l'amplification de gradient, les forêts aléatoires, etc. L'outil est fortement recommandé pour les tâches d'exploration de données et de modélisation statistique.

5. Apprentissage automatique Amazon (Amazon ML)

Amazon ML est un service basé sur le cloud qui englobe la gamme la plus étendue de services de ML et d'IA pour les entreprises. Il est équipé d'une multitude d'outils de visualisation, d'assistants et de fonctionnalités d'IA pré-formées qui vous aident à créer des modèles ML intuitifs à partir de zéro, sans passer des tonnes de temps à comprendre les subtilités des algorithmes ML complexes.

Avec Amazon ML, les développeurs de tous niveaux peuvent apprendre à utiliser et à gérer divers outils et technologies ML. Il peut se connecter aux données stockées dans Amazon S3, Redshift ou RDS, et exécuter une classification binaire, une catégorisation multiclasse ou une régression sur les données pour développer des modèles ML. Bien que vous puissiez créer des modèles ML personnalisés en exploitant des frameworks open source, vous pouvez également utiliser Amazon SageMaker pour créer, former et déployer rapidement des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle.

6. H2O

H2O est une plateforme de ML open source. Il s'appuie sur les mathématiques et l'analyse prédictive pour trouver des solutions à certains des problèmes commerciaux les plus difficiles de l'industrie moderne. Il combine plusieurs fonctionnalités uniques qui ne se trouvent pas actuellement dans d'autres frameworks ML, telles que l'interface utilisateur Web et les interfaces familières faciles à utiliser, la technologie Open Source Best of Breed et la prise en charge indépendante des données pour toutes les bases de données et tous les types de fichiers communs.

H2O vous permet de travailler avec vos langages et outils existants tout en vous permettant de vous étendre de manière transparente dans l'environnement Hadoop. Il est fortement orienté métier et favorise la prise de décision basée sur les données. L'outil est le mieux adapté à la modélisation prédictive, à l'analyse des risques et des fraudes, à l'analyse des assurances, à la technologie publicitaire, aux soins de santé et à l'intelligence client.

7. Boîte à outils cognitive Microsoft

Microsoft Cognitive Toolkit (anciennement connu sous le nom de CNTK) est une boîte à outils proposée par Microsoft pour aider les développeurs à exploiter l'intelligence cachée dans de grands ensembles de données en tirant parti des technologies d'apprentissage en profondeur.

Le Microsoft Cognitive Toolkit aide les réseaux de neurones à passer au crible de vastes ensembles de données non structurés. Il est hautement compatible avec de nombreux langages de programmation et algorithmes ML et offre une mise à l'échelle, une vitesse et une précision de qualité commerciale. Avec son architecture intuitive, il réduit considérablement le temps de formation. En outre, il vous permet de le personnaliser en choisissant les métriques, les réseaux et les algorithmes selon vos besoins.

8. Apache Singa

SINGA, un projet Apache Incubating, est une plate-forme distribuée générale d'apprentissage en profondeur pour la formation de modèles d'apprentissage en profondeur. Sa conception est celle d'un modèle de programmation intuitif basé sur l'abstraction de couches. SINGA dispose d'une architecture flexible pour promouvoir une formation distribuée évolutive.

Il prend en charge une variété d'architectures d'apprentissage en profondeur populaires, notamment les réseaux Feed-Forward, les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et même des modèles énergétiques tels que la machine Boltzmann restreinte (RBM).

Emballer

Voilà, nous avons nommé pour vous certains des frameworks ML les plus performants et les plus largement utilisés dans le monde. C'est maintenant à votre tour de les essayer pour votre prochain modèle et application ML. La meilleure partie est que chaque outil est livré avec des fonctionnalités uniques qui rendent l'apprentissage automatique beaucoup plus amusant et excitant.

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