5 bibliothèques Python utiles pour les projets d’apprentissage automatique
Python est l’un des langages de programmation les plus populaires et est connu pour sa syntaxe simple et sa vaste collection de bibliothèques. Il aide les développeurs à créer des applications écrivant moins de lignes de codes et à les rendre plus productifs. En raison de la simplicité de Python, de nombreux développeurs ont commencé à créer de nouvelles bibliothèques pour l’apprentissage automatique.
Jetons un coup d’œil à cinq bibliothèques python utiles pour les projets d’apprentissage automatique.
Sommaire
Bibliothèques Python pour l’apprentissage automatique
1. Keras
Keras est l’une des excellentes bibliothèques Python pour l’apprentissage automatique. Il facilite l’expression des réseaux de neurones et fournit certains des meilleurs utilitaires pour la compilation de modèles, le traitement de jeux de données, la visualisation de graphiques, etc.
Keras utilise Theano ou TensorFlow en arrière-plan et fournit des modèles portables utiles. Le meilleur de cette bibliothèque est qu’ il supporte presque tous les modèles de réseau de neurones – entièrement connecté, convolutionnel, pooling, récurrent, intégration, etc. Keras est actuellement utilisé par Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square et bien d’autres .
2. Numpy
Numpy est une autre bibliothèque Python d’apprentissage automatique populaire. C’est facile à utiliser, interactif et assez intuitif. Cela rend les implémentations mathématiques complexes très simples.
Numpy peut être utilisé pour exprimer des images, des ondes sonores et d’autres flux bruts binaires sous la forme d’un tableau de nombres réels à N dimensions.
Cela facilite grandement le codage et aide à comprendre les concepts. Les bibliothèques populaires telles que TensorFlow utilisent Numpy en interne pour effectuer plusieurs opérations sur Tensors. L’interface de tableau est la fonctionnalité la plus mise en évidence de Numpy.
3. TensorFlow
TensorFlow est une bibliothèque open source de Python développée par Google en collaboration avec Brain Team. TensorFlow est utilisé pour écrire de nouveaux algorithmes qui impliquent un grand nombre d’opérations tenseur. Les réseaux de neurones pouvant être facilement exprimés sous forme de graphiques de calcul, ils peuvent être mis en œuvre sous la forme d’une série d’opérations sur les tenseurs utilisant TensorFlow. De plus, ces tenseurs sont des matrices à N dimensions qui représentent vos données.
Contrairement à Numpy et à d’autres bibliothèques, TensorFlow vous permet de visualiser facilement chaque partie du graphique, ce qui n’est pas le cas avec Numpy ou SciKit. Il est facile à former sur le processeur ainsi que sur le processeur graphique pour l’informatique distribuée. TensorFlow est utilisé dans presque toutes les applications Google pour l’apprentissage automatique.
4. Scikit-Learn
Scikit est l’une des bibliothèques Python les plus utiles pour travailler avec des données complexes. Associé à NumPy et SciPy, il comporte de nombreuses fonctionnalités utiles.
Cette bibliothèque Python a subi beaucoup de changements récemment. Une des modifications majeures est la fonctionnalité de validation croisée, qui permet désormais d’utiliser plus d’une métrique. D’autres méthodes de formation telles que la régression logistique et les voisins les plus proches ont également été légèrement améliorées.
Scikit-Learn fournit de nombreux algorithmes pour la mise en œuvre de tâches standard d’apprentissage automatique et d’exploration de données, telles que la réduction de la dimensionnalité, la classification, la régression, la mise en cluster, etc.
5. PyTorch
PyTorch est l’une des bibliothèques de machines les plus populaires, connue pour ses fonctionnalités étendues. Il est basé sur Torch, une bibliothèque de machines à code source ouvert implémentée en C avec un wrapper en Lua.
PyTorch permet aux développeurs de créer des graphiques de calcul dynamiques et de calculer automatiquement les gradients. En dehors de cela, il propose également des API riches pour la résolution des problèmes d’application liés aux réseaux de neurones.
Il facilite la formation distribuée en optimisant les performances à la fois en recherche et en production.
PyTorch est principalement utilisé pour les applications de traitement de langage naturel. Il est considéré comme l’épine dorsale de TensorFlow et gagne beaucoup en traction ces jours-ci.
Conclusion
Si vous connaissez clairement vos besoins, je ne pense pas que vous aurez du mal à choisir la bonne bibliothèque python pour l’apprentissage automatique. Si vous connaissez une autre bibliothèque utile qui devrait figurer dans cette liste, faites-le nous savoir dans les commentaires ci-dessous.
