Top 9 des bibliothèques d'apprentissage automatique que vous devriez connaître [2022]

Au début de l'apprentissage automatique, alors qu'il ne s'agissait pas encore d'une technologie courante, les développeurs devaient effectuer des tâches d'apprentissage automatique en codant manuellement chaque algorithme ML à l'aide de formules mathématiques et statistiques. Naturellement, le processus était à la fois long et laborieux. Heureusement, nous n'avons plus à le faire !

Depuis que l'apprentissage automatique est entré dans le domaine technologique grand public, la communauté ML a évolué à un rythme sans précédent. De ce fait, nous disposons aujourd'hui d'un inventaire exhaustif des bibliothèques de Machine Learning et des frameworks de Machine Learning.

Essentiellement, les bibliothèques d'apprentissage automatique font référence à des ensembles de fonctions et de routines écrites dans un langage de programmation spécifique. Ces bibliothèques facilitent grandement la tâche des développeurs ML/ingénieurs ML en leur permettant d'effectuer des tâches complexes sans avoir à réécrire des lignes de code interminables.

Dans cet article, nous parlerons de certaines des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires et les plus utilisées.

Meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique

1. TensorFlow

Lorsque l'on parle de bibliothèques d'apprentissage automatique, il faut d'abord mentionner TensorFlow. Après tout, c'est sans aucun doute l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires au monde. Développé par Google, TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source basée sur JavaScript, explicitement conçue pour le calcul numérique à l'aide de graphiques de flux de données. Il est équipé d'un assortiment d'outils, de bibliothèques et de ressources utiles qui aident à créer, former et déployer des applications ML sans tracas. La meilleure partie est qu'il peut fonctionner sur des GPU, des CPU et même sur des plates-formes informatiques mobiles.

TensorFlow est largement utilisé pour la formation et le déploiement de modèles sur Node.js ainsi que dans les navigateurs. Bien que vous puissiez utiliser la bibliothèque principale pour développer et former des modèles ML dans des navigateurs, vous pouvez utiliser TensorFlow Lite (une bibliothèque légère) pour déployer des modèles sur des appareils mobiles et intégrés. Si vous souhaitez former, valider et déployer des modèles ML dans de grands environnements de production, TensorFlow Extended est là pour vous aider.

2. NumPy

NumPy est une bibliothèque d'apprentissage automatique basée sur Python pour le calcul scientifique. Il comprend des fonctions sophistiquées (diffusion), des outils d'intégration de code C/C++ et Fortran, et un puissant objet tableau à N dimensions. NumPy est largement utilisé pour les grands tableaux multidimensionnels et le traitement matriciel en utilisant des fonctions mathématiques de haut niveau. En dehors de cela, il est excellent pour l'algèbre linéaire, la transformée de Fourier et les capacités de nombres aléatoires.

Vous pouvez utiliser NumPy comme un conteneur multidimensionnel efficace de données génériques dans lequel des types de données arbitraires peuvent être définis. Cela encourage en outre une intégration transparente et rapide avec de nombreuses bases de données différentes.

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3. SciPy

SciPy est un écosystème ML basé sur Python pour les mathématiques, les sciences et l'ingénierie. Il est principalement utilisé pour le calcul scientifique et technique. SciPy s'appuie sur l'objet tableau NumPy. Il s'agit d'un composant de la pile NumPy comprenant des outils tels que Matplotlib, Pandas, SymPy et une multitude d'autres bibliothèques de calcul scientifique. La structure de données sous-jacente exploitée par SciPy est un tableau multidimensionnel offert par le module NumPy.

SciPy contient des modules pour certaines des tâches couramment effectuées dans la programmation scientifique telles que l'optimisation, l'algèbre linéaire, l'intégration, l'interpolation, les fonctions spéciales, la FFT, le traitement du signal et de l'image, la résolution d'équations différentielles ordinaires, et bien plus encore.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source basée sur Python qui est construite sur trois autres bibliothèques Python - NumPy, SciPy et Matplotlib. Scikit-Learn contient une multitude d'algorithmes ML, notamment la classification, la régression, le regroupement et la réduction de la dimensionnalité, Naive Bayes, l'amplification des gradients, les K-means, la sélection de modèles, pour n'en nommer que quelques-uns. C'est un excellent outil pour l'exploration de données, l'analyse de données et la modélisation statistique.

L'une des meilleures fonctionnalités de Scikit-learn est qu'il dispose d'une excellente documentation ainsi que d'une énorme communauté de support. Son seul inconvénient est qu'il ne prend pas en charge l'informatique distribuée pour les applications d'environnement de production à grande échelle.

5. Théano

Une autre bibliothèque d'apprentissage automatique basée sur Python sur notre liste, Theano est assez similaire à NumPy. Il peut prendre des structures et les convertir en code efficace qui utilise NumPy et d'autres bibliothèques natives. Theano est principalement utilisé pour le calcul numérique. Il peut gérer différents types de calculs requis pour les grands algorithmes de réseaux de neurones utilisés dans le Deep Learning.

Theano vous permet de définir, d'optimiser et d'évaluer efficacement des expressions mathématiques impliquant des tableaux multidimensionnels. Il a une différenciation symbolique soignée et permet la génération de code dynamique en C. Le plus grand aspect de cette bibliothèque ML est peut-être qu'elle tire parti du GPU qui effectue des calculs gourmands en données jusqu'à 100 fois plus rapidement que lorsqu'il s'exécute uniquement sur CPU. La vitesse de Theano est ce qui en fait un outil puissant pour les tâches de calcul complexes et les projets d'apprentissage en profondeur.

6. PyTorch

PyTorch est l'une des bibliothèques open source Deep Learning qui s'est inspirée de la bibliothèque Torch. Il a été développé par l'équipe de recherche sur l'IA de Facebook et, comme son nom l'indique, il s'agit d'une bibliothèque basée sur Python. Bien qu'il ait une interface C++, il dispose d'une interface Python très soignée.

PyTorch est principalement utilisé pour les applications de traitement du langage naturel et de vision par ordinateur. Le backend « torch.distributed » de PyTorch permet une formation distribuée évolutive et une optimisation des performances à la fois en recherche et en production. Les deux fonctionnalités principales de PyTorch sont les réseaux de neurones profonds (basés sur un système de comparaison automatique sur bande) et l'informatique Tensor utilisant des GPU.

7. Kéras

Keras est une bibliothèque de réseaux de neurones open source écrite en Python. Il peut s'exécuter sur TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit et PlaidML. Étant donné que Keras a été conçu pour faciliter une expérimentation rapide avec les réseaux de neurones profonds, il est très convivial, modulaire et extensible. Alors que Keras peut très bien gérer une expérimentation rapide avec Deep Neural Nets, il ne peut pas aussi bien prendre en charge le calcul de bas niveau - il utilise la bibliothèque "backend" à cette fin.

Le plus grand avantage de Keras est la vitesse. Il dispose d'un support intégré pour le parallélisme des données et, par conséquent, il peut traiter de gros volumes de données tout en accélérant simultanément le temps nécessaire à la formation des modèles.

8. Les pandas

Pandas est l'une des meilleures bibliothèques open source de manipulation et d'analyse de données disponibles aujourd'hui. Il est basé sur NumPy qui apporte de nombreuses fonctions utiles pour accéder, indexer, fusionner et regrouper des données. En fait, Pandas peut être considéré comme l'équivalent Python de Microsoft Excel - lorsqu'il s'agit de tout type de données tabulaires, vous devez considérer Pandas.

Pandas a été développé explicitement pour l'extraction et la préparation de données. Ainsi, bien qu'il ne soit pas directement lié au ML, il est utile pour la préparation des données avant la formation des modèles de ML. Il possède de nombreuses structures de données de haut niveau et une grande variété d'outils d'analyse de données ainsi que des méthodes intégrées pour tâtonner, combiner et filtrer les données. Pandas vous permet d'effectuer des opérations standard en écrivant seulement quelques lignes de code. Pour les tâches complexes, il existe de nombreuses commandes Pandas qui peuvent aider à rendre votre code concis et soigné.

9. Matplotlib

Matpoltlib est l'une des bibliothèques de visualisation de données les plus importantes écrites en Python. Il s'agit d'une bibliothèque de traçage 2D qui peut être utilisée pour créer des graphiques et des tracés 2D. Tout comme Pandas, il n'est pas directement lié à l'apprentissage automatique. Cependant, il s'agit d'un outil de visualisation puissant qui aide à visualiser les modèles dans de grands ensembles de données.

Matplotlib dispose d'une API orientée objet pour intégrer des tracés dans des applications à l'aide de kits d'outils d'interface graphique à usage général (par exemple, Tkinter, wxPython, Qt et GTK+). Il contient également le module PyPlot qui facilite le processus de traçage en offrant des fonctionnalités permettant de contrôler les styles de ligne, les propriétés de police, les axes de formatage, etc. Avec Matplotlib, vous pouvez créer des graphiques, des graphiques à barres, des histogrammes, des spectres de puissance, des graphiques d'erreur, des nuages ​​de points et bien plus encore.

Conclusion

Ce sont 9 des meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique sur lesquelles vous pouvez mettre la main ! Les bibliothèques d'apprentissage automatique que nous avons mentionnées ici devraient prendre en charge presque tous les besoins et exigences de ML.

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