Les meilleures bibliothèques Python pour l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond
Bien qu’il y ait beaucoup de langages à choisir, Python est parmi les langages de programmation d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond les plus conviviaux pour les développeurs, et il est livré avec le soutien d’un large ensemble de bibliothèques répondant à votre chaque cas d’utilisation et projet.
● TensorFlow
La révolution est là ! Bienvenue à TensorFlow 2.0.
TensorFlow est une bibliothèque d’apprentissage automatique open-source rapide, flexible et évolutive pour la recherche et la production.
TensorFlow est l’une des meilleures bibliothèques disponibles pour travailler avec l’apprentissage automatique sur Python. Proposée par Google, TensorFlow facilite la construction de modèles ML pour les débutants et les professionnels.
En utilisant TensorFlow, vous pouvez créer et entraîner des modèles ML non seulement sur des ordinateurs mais aussi sur des appareils mobiles et des serveurs en utilisant TensorFlow Lite et TensorFlow Serving qui offre les mêmes avantages mais pour les plateformes mobiles et les serveurs haute performance.
Certains des domaines essentiels du ML et du DL où TensorFlow brille sont :
● Manipulation de réseaux neuronaux profonds
● Traitement du langage naturel
● Équation différentielle partielle
● Capacités d’abstraction
● Reconnaissance d’images, de texte et de la parole
● Collaboration sans effort des idées et du code
Tâche principale : Construire des modèles de Deep Learning
Pour comprendre comment accomplir une tâche spécifique dans TensorFlow, vous pouvez vous référer aux tutoriels TensorFlow.
● Keras
Keras est l’une des bibliothèques de réseaux de neurones les plus populaires et open-source pour Python. Initialement conçu par un ingénieur de Google pour ONEIROS, abréviation de Open-Ended Neuro Electronic Intelligent Robot Operating System, Keras a rapidement été pris en charge dans la bibliothèque centrale de TensorFlow, ce qui le rend accessible au-dessus de TensorFlow. Keras comporte plusieurs des blocs de construction et des outils nécessaires à la création d’un réseau neuronal, tels que :
● Couches neuronales
● Fonctions d’activation et de coût
● Objectifs
● Normalisation des lots
● Dropout
● Pooling
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Keras étend la convivialité de TensorFlow avec ces fonctionnalités supplémentaires pour la programmation ML et DL. Avec une communauté utile et un canal Slack dédié, obtenir du support est facile. Le support pour les réseaux neuronaux convolutionnels et récurrents existe également, ainsi que les réseaux neuronaux standard. Vous pouvez également vous référer à d’autres modèles d’exemple dans Keras et le cours de vision par ordinateur de Stanford.
Keras Cheat Sheet : https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf
Tâche principale : Construire des modèles de Deep Learning
Débuter avec Keras –
● PyTorch
Développé par Facebook, PyTorch est l’une des rares bibliothèques d’apprentissage automatique pour Python. En dehors de Python, PyTorch prend également en charge le C++ avec son interface C++ si vous êtes dans ce domaine. Considéré comme l’un des principaux concurrents dans la course au meilleur cadre d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, PyTorch doit faire face à la concurrence de TensorFlow. Vous pouvez vous référer aux tutoriels de PyTorch pour d’autres détails.
Certaines des caractéristiques vitales qui distinguent PyTorch de TensorFlow sont :
● Calcul tensoriel avec la possibilité d’un traitement accéléré via des unités de traitement graphique
● Facilité d’apprentissage, d’utilisation et d’intégration avec le reste de l’écosystème Python
● Prise en charge des réseaux neuronaux construits sur un système d’autodiffusion sur bande
Les différents modules fournis par PyTorch, qui aident à créer et à former des réseaux neuronaux :
● Tenseurs – torch.Tensor
● Optimiseurs – torch.optim module
● Réseaux neuronaux – nn module
● Autograd
Pros : très personnalisable, largement utilisé dans la recherche sur l’apprentissage profond
Cons : moins d’abstractions NLP, pas optimisé pour la vitesse
Tâche principale : Développer et entraîner des modèles d’apprentissage profond
Keras vs Tensorflow vs PyTorch | Comparaison des cadres d’apprentissage profond
● Scikit-learn
Scikit-learn est une autre bibliothèque d’apprentissage automatique activement utilisée pour Python. Elle comprend une intégration facile avec différentes bibliothèques de programmation ML comme NumPy et Pandas. Scikit-learn est livré avec le support de différents algorithmes tels que :
● Classification
● Régression
● Clustering
● Réduction de dimensionnalité
● Sélection de modèle
● Prétraitement
Construit autour de l’idée d’être facile à utiliser tout en étant flexible, Scikit-learn se concentre sur la modélisation des données et non sur d’autres tâches telles que le chargement, la manipulation et la visualisation des données. Il est considéré comme suffisant pour être utilisé comme un ML de bout en bout, de la phase de recherche au déploiement. Pour une compréhension plus approfondie de scikit-learn, vous pouvez consulter les tutoriels Scikit-learn.
Tâche de base : Modélisation
Apprendre Scikit-Learn-
● Pandas
Pandas est une bibliothèque d’analyse de données Python et est utilisé principalement pour la manipulation et l’analyse des données. Elle entre en jeu avant que l’ensemble de données ne soit préparé pour l’entraînement. Pandas rend le travail avec des séries temporelles et des données multidimensionnelles structurées sans effort pour les programmeurs d’apprentissage automatique. Voici quelques-unes des grandes caractéristiques de Pandas lorsqu’il s’agit de manipuler des données :
● Remodelage et pivotement des ensembles de données
● Fusion et jonction des ensembles de données
● Traitement des données manquantes et alignement des données
● Diverses options d’indexation telles que Indexation hiérarchique des axes, Indexation fantaisie
● Options de filtrage des données
Pandas fait usage de DataFrames, qui n’est qu’un terme technique pour une représentation bidimensionnelle des données en offrant aux programmeurs des objets DataFrame.
Tâche principale : Manipulation et analyse de données
Google Trends – Intérêt des pandas dans le temps
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● NLTK
NLTK signifie Natural Language Toolkit et est une bibliothèque Python pour travailler avec le traitement du langage naturel. Elle est considérée comme l’une des bibliothèques les plus populaires pour travailler avec les données du langage humain. NLTK offre aux programmeurs des interfaces simples ainsi qu’un large éventail de ressources lexicales telles que FrameNet, WordNet, Word2Vec et plusieurs autres. Certains des points forts de NLTK sont :
● La recherche de mots-clés dans des documents
● La tokenisation et la classification de textes
● La reconnaissance sur la voix et l’écriture manuscrite
● La lemmatisation et l’éraflage de… mots
NLTK et sa suite de packages sont considérés comme un choix fiable pour les étudiants, ingénieurs, chercheurs, linguistes et industries qui travaillent avec la langue.
Tâche principale : Traitement de texte
● Spark MLlib
MLlib est la bibliothèque d’apprentissage machine évolutive d’Apache Spark
Développée par Apache, Spark MLlib est une bibliothèque d’apprentissage machine qui permet une mise à l’échelle facile de vos calculs. Elle est simple à utiliser, rapide, facile à mettre en place et offre une intégration fluide avec d’autres outils. Spark MLlib est instantanément devenu un outil pratique pour développer des algorithmes et des applications d’apprentissage automatique.
Les outils que Spark MLlib apporte à la table sont :
Certains des algorithmes et API populaires que les programmeurs travaillant sur l’apprentissage machine en utilisant Spark MLlib peuvent utiliser sont :
● Régression
● Regroupement
● Optimisation
● Réduction dimensionnelle
● Classification
● Statistiques de base
● Extraction de caractéristiques
● Theano
Theano est une puissante bibliothèque Python permettant de définir facilement, l’optimisation et l’évaluation de puissantes expressions mathématiques. Voici quelques-unes des caractéristiques qui font de Theano une bibliothèque robuste pour effectuer des calculs scientifiques à grande échelle :
● Prise en charge des GPU pour obtenir de meilleures performances dans les calculs lourds par rapport aux CPU
● Forte prise en charge de l’intégration avec NumPy
● Évaluations plus rapides et stables, même pour les variables les plus délicates
● Possibilité de créer du code C personnalisé pour vos opérations mathématiques
Avec Theano, vous pouvez réaliser le développement rapide de certains des algorithmes d’apprentissage automatique les plus efficaces. Construites au-dessus de Theano se trouvent certaines des bibliothèques d’apprentissage profond bien connues, telles que Keras, Blocks et Lasagne. Pour des concepts plus avancés sur Theano, vous pouvez vous référer au tutoriel Theano.
● MXNet
Une bibliothèque flexible et efficace pour l’apprentissage profond
Si votre domaine d’expertise inclut l’apprentissage profond, vous trouverez que MXNet est la solution idéale. Utilisée pour former et déployer des réseaux neuronaux profonds, MXNet est hautement évolutive et prend en charge la formation rapide des modèles. MXNet d’Apache fonctionne non seulement avec Python, mais aussi avec une foule d’autres langages, notamment C++, Perl, Julia, R, Scala, Go et quelques autres.
La portabilité et l’évolutivité de MXNet vous permettent de passer d’une plateforme à une autre et de l’adapter aux besoins exigeants de votre projet. Certains des plus grands noms de la technologie et de l’éducation tels qu’Intel, Microsoft, MIT et plus encore supportent actuellement MXNet. L’AWS d’Amazon préfère MXNet comme son choix de cadre d’apprentissage profond préféré.
● Numpy
La bibliothèque NumPy pour Python se concentre sur la manipulation de données multidimensionnelles étendues et les fonctions mathématiques complexes opérant sur les données. NumPy offre une rapidité de calcul et d’exécution de fonctions compliquées travaillant sur des tableaux. Quelques-uns des points en faveur de NumPy sont :
● Prise en charge des opérations mathématiques et logiques
● Manipulation de formes
● Capacités de tri et de sélection
● Transformations de Fourier discrètes
● Algèbre linéaire de base et opérations statistiques
● Simulations aléatoires
● Prise en charge des tableaux de n-.tableaux dimensionnels
NumPy fonctionne sur une approche orientée objet et dispose d’outils pour intégrer du code C, C++ et du code Fortran, ce qui rend NumPy très populaire parmi la communauté scientifique.
Tâche principale : Nettoyage et manipulation de données
Google Trends – Intérêt pour Numpy au fil du temps
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Conclusion
Python est un outil de développement vraiment merveilleux qui ne sert pas seulement de langage de programmation généraliste.langage de programmation à usage général, mais qui s’adresse également à des niches spécifiques de votre projet ou de vos flux de travail. Grâce à de nombreuses bibliothèques et paquets qui étendent les capacités de Python et en font un outil polyvalent et parfait pour quiconque souhaite se lancer dans le développement de programmes et d’algorithmes. Avec certaines des bibliothèques modernes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour Python discutées brièvement ci-dessus, vous pouvez avoir une idée de ce que chacune de ces bibliothèques a à offrir et faire votre choix.