Top 10 des Librairies de Deep Learning sur Python

Python est si populaire en Data Science, Machine Learning et Deep Learning que la majorité des Data Scientits préfèrent Python. Au point que 45% des entreprises technologiques préfèrent utiliser Python pour implémenter l’IA et le Machine Learning. Une des raisons de la popularité de Python sont ses librairies et sa communauté. Dans cet article, nous allons voir le Top 10 des librairies de Deep Learning sur Python.

1. TensorFlow

TensorFlow une librairie de Deep Learning Python

TensorFlow, librairie développée par Google.

TensorFlow est une librairie open-source pour le calcul numérique dans laquelle elle utilise des graphiques de flux de données. Elle a été développé par des chercheurs de Google Brain Team avec l’organisation de recherche Machine Intelligence de Google.

TensorFlow est open source et disponible au public. 

Je vous invite a lire notre article sur les applications de TensorFlow.

2. Keras 

Keras une librairie de Deep Learning Python

Keras, librairie de Deep Learning

Keras est une librairie de réseaux de neurones minimaliste et modulaire. Elle utilise Theano ou TensorFlow comme back-end. Grâce à sa facilité et sa simplicité, Keras permet de mettre en place des projets rapidement.

Keras possède des algorithmes pour les couches d’optimisation, de normalisation et d’activation. Il traite également des réseaux de neurones de convolution et permet de construire des réseaux à base de séquences et de graphes.

Cependant, une des limites est qu’il ne prend pas en charge les environnements multi-GPU.

3. Apache MXNET

MXNET une librairie de Deep Learning Python

Apache MXNET

 

4. Caffe

Caffe une librairie de Deep Learning Python

Caffe

Caffe est une librairie de Deep Learning rapide et modulaire. 

5. Theano

Theano une librairie de Deep Learning Python

Theano

Sans NumPy, nous ne pourrions pas avoir SciPy, scikit-learn et scikit-image. De même, Theano sert de base à beaucoup. C’est une bibliothèque qui vous permettra de définir, d’optimiser et d’évaluer des expressions mathématiques impliquant des tableaux multidimensionnels. Il est étroitement intégré à NumPy et utilise le GPU de manière transparente.

6. Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit est un framework de Deep Learning développé par Microsoft.

7. PyTorch

PyTorch

PyTorch

PyTorch est un réseau de neurones tenseur et dynamique en Python. Il observe une forte accélération des GPU, est open-source et peut être utilisé pour des applications telles que le traitement du langage naturel.

8. Eclipse DeepLearning4J

DeepLearning4J est une librairie de Deep Learning développée par Eclipse.

9. Lasagne

Lasagne

Lasagne

Lasagne est une librairie Python légère qui nous aide à construire et à former des réseaux de neurones dans Theano.

10. PyLearn2

PyLearn2 est une librairie de Machine Learning avec la plupart des fonctionnalités construite sur Theano.

Il donne la possibilité d’écrire des plugins PyLearn2 en utilisant des expressions mathématiques. Que Theano va optimiser et stabiliser pour nous. Ensuite Theano les compile.

 

About the Author Zakariyaa ISMAILI

Je suis Zakariyaa ISMAILI, titulaire d'un diplôme d'ingénieur en Mathématiques Appliquées et un Master en Informatique, Mathématiques et Finance de Marché. Je travaille depuis quelques années dans de grands groupes financiers européens (AXA et Swiss Life entre autres) sur des problématiques mêlant Data, Finance et Mathématiques.

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