6 Librairies Machine Learning Open Source

    Les technologies de machine learning et d’intelligence artificielle (IA) modifient rapidement tous les domaines de notre société. Il semble que l’IA devient de plus en plus important dans notre quotidien.

    En raison de ces progrès rapides, de nombreux talents et ressources sont consacrés à l’accélération de la croissance des technologies.

    Voici une liste des 6 meilleures technologies d’intelligence artificielle open source que vous pouvez utiliser pour faire passer vos projets d’apprentissage automatique au niveau supérieur.

    1. TensorFlow

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    Initialement publié en 2015, TensorFlow est un framework d’apprentissage machine open source facile à utiliser et à déployer. C’est l’un des cadres de machine learning les mieux entretenus et les plus utilisés.

    Créé par Google pour soutenir ses objectifs de recherche et de production, TensorFlow est maintenant très utilisé par plusieurs sociétés, notamment Dropbox, eBay, Intel, et Uber.

    TensorFlow est disponible en Python, C ++, Haskell, Java, Go, Rust et, plus récemment en JavaScript. Vous pouvez également trouver des packages tiers pour d’autres langages de programmation.

    Le framework vous permet de développer des réseaux de neurones (et même d’autres modèles de calcul) à l’aide de graphes de flux.

    2. Keras

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    Paru en 2015, Keras est une bibliothèque de logiciels open source conçue pour simplifier la création de modèles de machine learning. Keras est codé en Python et peut être déployé sur d’autres technologies d’intelligence artificielle telles que TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) et Theano.

    Keras est réputé pour sa convivialité, sa modularité et sa facilité d’extensibilité. Il est parfait si vous avez besoin d’une outil pour le machine learning permettant un prototypage simple et rapide, prenant en charge les réseaux convolutionnels et récurrents et fonctionnant de manière optimale à la fois sur les CPU (unités centrales) et les GPU (unités graphiques).

    3. Scikit Learn

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    Évoqué en 2007, scikit-learn est une librairie open source développée pour l’apprentissage automatique. Ce framework traditionnel est écrit en Python et dispose de plusieurs modèles d’apprentissage automatique, notamment la classification, la régression, la mise en cluster et la réduction de la dimensionnalité.

    Scikit-learn est conçu sur trois autres projets open source (Matplotlib, NumPy et SciPy) et se concentre sur l’exploration de données et l’analyse de données.

    4. Theano

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    Initialement publié en 2007, Theano est un outil open source Python qui vous permet de concevoir facilement divers modèles d’apprentissage automatique. Étant donné qu’elle est l’une des plus anciennes bibliothèques, elle est considérée aujourd’hui comme un fondamental de l’industrie qui a inspiré les développements de deep learning.

    À la base, il vous permet de simplifier le processus de définition, d’optimisation et d’évaluation des expressions mathématiques.

    Theano peut prendre vos données et de les transformer en un code très efficace s’intégrant à NumPy, à des xbibliothèques natives efficaces telles que BLAS et à du code natif (C ++).

    De plus, il est optimisé pour les GPU, offre une différenciation symbolique efficace et des fonctionnalités étendues de test de code.

    5. Caffe

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    Initialement publié en 2017, Caffe est un cadre d’apprentissage automatique qui met l’accent sur l’expressivité, la vitesse et la modularité. Le framework open source est écrit en C ++ et est fourni avec une interface Python.

    Les principales caractéristiques de Caffe comprennent une architecture expressive qui inspire l’innovation, un code étendu qui facilite le développement actif, des performances rapides qui accélèrent le déploiement du secteur et une communauté dynamique qui stimule la croissance.

    6. Torche

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    Initialement publié en 2002, Torch est une bibliothèque d’apprentissage automatique qui offre un large éventail d’algorithmes pour un apprentissage en profondeur. La structure open source vous offre une flexibilité et une rapidité optimisées lors du traitement de projets d’apprentissage automatique, sans entraîner de complexités inutiles.

    Il est écrit en utilisant le langage de script Lua et vient avec une implémentation en C sous-jacente. Parmi les fonctionnalités clés de Torch, on peut citer les baies N-dimensionnelles, les routines d’algèbre linéaire, les routines d’optimisation numérique, la prise en charge efficace du processeur graphique et la prise en charge des plates-formes iOS et Android.

     

    Conclusion

    Avant de commencer à créer une application d’apprentissage automatique, le choix d’une technologie parmi les nombreuses options disponibles peut s’avérer une tâche difficile. Par conséquent, il est important d’évaluer plusieurs options avant de prendre une décision finale.

    En outre, l’apprentissage du fonctionnement des différentes technologies d’apprentissage automatique peut vous aider à prendre une bonne décision.

    Outre les technologies d’intelligence artificielle énumérées ci-dessus en apprentissage automatique, que utilisez-vous dans vos projets? Existe-t-il un autre cadre, une bibliothèque ou une boîte à outils non abordés? S’il vous plaît laissez-nous savoir dans la section commentaire ci-dessous.

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