Les 7 meilleures bibliothèques d'apprentissage en profondeur open source que vous pouvez essayer aujourd'hui

L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui se concentre sur l'enseignement et la formation des ordinateurs pour faire quelque chose qui vient naturellement aux humains - apprendre à travers des exemples et des expériences. Il cherche à imiter le fonctionnement du cerveau humain, en particulier la façon dont il traite les données et crée des schémas neuronaux pour prendre des décisions.

Le Deep Learning implique des algorithmes inspirés de la structure du cerveau humain. Ces algorithmes sont appelés réseaux de neurones artificiels. Un modèle d'apprentissage en profondeur peut apprendre à exécuter des fonctions de classification directement à partir d'images, de texte ou de son.

Ces modèles sont entraînés à l'aide d'ensembles de données étiquetés et d'architectures de réseaux de neurones comprenant plusieurs couches. Avec une formation et des données adéquates, les modèles de Deep Learning peuvent atteindre une précision telle qu'elle peut dépasser l'intelligence des humains.

Étant donné que le Deep Learning est encore un concept en évolution, il peut être assez écrasant pour les débutants qui viennent d'entrer sur le terrain. Dans un tel scénario, la meilleure façon d'aller de l'avant est d'utiliser des plateformes d'apprentissage en profondeur open source. Ces bibliothèques d'apprentissage en profondeur sont accompagnées de communautés actives qui peuvent vous aider à en savoir plus sur le domaine et à perfectionner vos compétences en apprentissage automatique.

Voici dix bibliothèques open source de Deep Learning avec lesquelles vous devez vous familiariser !

Meilleures bibliothèques d'apprentissage en profondeur open source

1) TensorFlow

TensorFlow est une plate-forme open source de bout en bout pour le machine learning et le deep learning. Basée sur JavaScript, cette bibliothèque logicielle est équipée de tout un écosystème d'outils et de ressources communautaires qui permettent de former et de déployer des modèles ML sur les navigateurs.

TensorFlow présente une architecture soignée et flexible qui facilite le développement rapide de modèles ML et de calculs ML à la pointe de la technologie. Il peut fonctionner de manière transparente sur les processeurs et les GPU, ainsi que sur les plates-formes TPU.

TensorFlow dispose également d'une bibliothèque légère pour déployer des modèles sur des appareils mobiles et embarqués appelée TensorFlow Lite. Et pour ceux qui souhaitent former, valider et déployer des modèles ML dans de grands environnements de production, il existe TensorFlow Extended.

2) Kéras

Keras est une bibliothèque de réseaux de neurones open source qui peut s'exécuter sur TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit et PlaidML. Il est écrit en Python et est donc très convivial, modulaire et extensible.

Bien que Keras permette une expérimentation rapide avec des réseaux de neurones profonds, il ne peut pas gérer le calcul de bas niveau. Il utilise une autre bibliothèque appelée "backend" pour les calculs de bas niveau.

La vitesse est un avantage essentiel de Keras - puisqu'il a un support intégré pour le parallélisme des données, il peut traiter de gros volumes de données tout en accélérant simultanément le temps nécessaire pour former des modèles. En outre, Keras est pris en charge sur une multitude d'appareils et de plates-formes, et il est donc largement utilisé par de nombreuses communautés d'IA pour les modèles d'apprentissage en profondeur.

3) Boîte à outils cognitive Microsoft

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) est une boîte à outils open source conçue par Microsoft pour le Deep Learning distribué de qualité commerciale. Il démontre le fonctionnement des réseaux de neurones comme une série d'étapes de calcul à travers un graphe orienté.

CNTK peut être utilisé comme outil ML autonome via son propre langage de description de modèle (BrainScript) ou être incorporé en tant que bibliothèque dans le code Python/C#/C++. Il vous permet de combiner des types de modèles populaires, notamment des DNN à anticipation, des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et des réseaux de neurones récurrents (RNN).

En outre, il peut également implémenter un apprentissage par descente de gradient stochastique (rétropropagation d'erreurs) avec différenciation et parallélisation automatiques sur plusieurs GPU et serveurs.

4) Café

Caffe est une bibliothèque de Deep Learning écrite en C++ mais avec une interface Python. Il a été développé à l'Université de Californie à Berkeley.

Caffe a été conçu en gardant à l'esprit trois caractéristiques fondamentales : la vitesse, l'expression et la modularité. Bien qu'il ait une architecture expressive qui facilite l'application et l'innovation, le code extensible de Caffe encourage le développement actif.

Il n'est pas nécessaire de coder en dur pour définir des modèles et optimiser les performances. La vitesse de Caffe le rend parfait pour le déploiement industriel et les expériences de recherche.

5) PyTorch

PyTorch est un framework ML open source basé sur la bibliothèque Torch. Il est conçu pour accélérer le parcours du prototypage de recherche au déploiement en production. PyTorch possède une interface C++ ainsi qu'une interface Python hautement raffinée, qui est au cœur du développement. Il a deux aspects de haut niveau -

• Réseaux de neurones profonds conçus sur un système de comparaison automatique sur bande.
• Calcul tensoriel ayant une forte fonction d'accélération via des unités de traitement graphique.

PyTorch est utilisé pour des applications telles que le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Son backend « torch.distributed » facilite la formation distribuée évolutive et l'optimisation des performances dans la recherche et la production.

6) DeepLearning4J

Deeplearning4j (DL4J) est la première bibliothèque d'apprentissage profond distribuée de qualité commerciale écrite en Java et développée pour Java et Scala. Par conséquent, il est compatible avec n'importe quel langage JVM comme Scala, Clojure ou Kotlin.

DL4J exploite les derniers frameworks informatiques distribués - Apache Spark et Hadoop pour accélérer la formation et apporter l'IA aux environnements professionnels pour une utilisation sur les CPU et GPU distribués. En fait, les performances de DL4J sur les multi-GPU sont égales aux performances de Caffe.

7) Théano

Theano est une bibliothèque Python qui vous aide à définir, optimiser et évaluer des expressions mathématiques impliquant des tableaux multidimensionnels. Theano présente une excellente intégration avec NumPy et utilise le GPU pour effectuer des calculs rapides gourmands en données. De plus, il a une différenciation symbolique efficace et permet la génération de code dynamique en C.

Theano est principalement conçu pour gérer différents types de calculs requis pour les grands algorithmes de réseaux de neurones utilisés dans le Deep Learning. C'est donc un outil puissant pour développer des projets de Deep Learning. Il peut prendre des structures et les convertir en code efficace qui utilise NumPy et d'autres bibliothèques natives.

Emballer…

Il existe de nombreuses autres bibliothèques d'apprentissage en profondeur en dehors des sept que nous avons mentionnées. Ils incluent TFLearn, Caffe2, Torch, DLib, Neon, Chainer, H2O.ai et Shogun, pour n'en nommer que quelques-uns. Si vous êtes un débutant en Deep Learning, ne vous précipitez pas avec tous les outils et toutes les plateformes d'apprentissage en profondeur à la fois.

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