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 rĂ©seaux de neurones et fournit certains des meilleurs utilitaires pour la compilation de modèles, le traitement de jeux de donnĂ©es, 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 rĂ©seau de neurones – entièrement connectĂ©, convolutionnel, pooling, rĂ©current, intĂ©gration, etc. Keras est actuellement utilisĂ© 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 ĂŞtre utilisĂ© pour exprimer des images, des ondes sonores et d’autres flux bruts binaires sous la forme d’un tableau de nombres rĂ©els Ă N dimensions.
Cela facilite grandement le codage et aide Ă comprendre les concepts. Les bibliothèques populaires telles que TensorFlow utilisent Numpy en interne pour effectuer plusieurs opĂ©rations sur Tensors. L’interface de tableau est la fonctionnalitĂ© la plus mise en Ă©vidence de Numpy.
3. TensorFlow
TensorFlow est une bibliothèque open source de Python dĂ©veloppĂ©e par Google en collaboration avec Brain Team. TensorFlow est utilisĂ© pour Ă©crire de nouveaux algorithmes qui impliquent un grand nombre d’opĂ©rations tenseur. Les rĂ©seaux de neurones pouvant ĂŞtre facilement exprimĂ©s sous forme de graphiques de calcul, ils peuvent ĂŞtre mis en Ĺ“uvre sous la forme d’une sĂ©rie d’opĂ©rations sur les tenseurs utilisant TensorFlow. De plus, ces tenseurs sont des matrices Ă N dimensions qui reprĂ©sentent vos donnĂ©es.
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 rĂ©cemment. Une des modifications majeures est la fonctionnalitĂ© de validation croisĂ©e, qui permet dĂ©sormais d’utiliser plus d’une mĂ©trique. D’autres mĂ©thodes de formation telles que la rĂ©gression logistique et les voisins les plus proches ont Ă©galement Ă©tĂ© lĂ©gèrement amĂ©liorĂ©es.
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 dĂ©veloppeurs de crĂ©er des graphiques de calcul dynamiques et de calculer automatiquement les gradients. En dehors de cela, il propose Ă©galement des API riches pour la rĂ©solution des problèmes d’application liĂ©s aux rĂ©seaux 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.