Les bibliothèque Python à utiliser pour le machine learning.

Le machine learning est un domaine de l'intelligence artificielle qui qui confère aux machines la capacité d'apprendre et de s'améliorer par elles-mêmes. On peut également dire qu'il s'agit d'un sous-domaine de la data science, puisque les données sont collectées, nettoyées et visualisées pour aider à construire des modèles de machine learning efficaces. Plusieurs systèmes créés grâce au machine learning sont utilisés pour la classification des images, la data viz, le NLP, les chatbots, etc.

Grâce au machine learning, les développeurs peuvent entraîner les machines à apprendre à partir de leurs propres expériences sans avoir à les programmer explicitement pour ce faire.

Le machine learning peut être divisé en trois types de modèles : l'apprentissage supervisé (supervised learning), l'apprentissage non supervisé (unsupervised learning) et l'apprentissage par renforcement (reinforcement learning).

 

Dans l'apprentissage supervisé, il y a la présence d'une caractéristique cible dans un ensemble de données que nous utilisons pour dériver le reste des caractéristiques. C'est cette caractéristique que l'ordinateur apprendra à prédire et à créer des modèles.

Il existe deux types d'apprentissage automatique supervisé : la régression et la classification. Dans la régression, la caractéristique cible est une variable continue, tandis que dans la classification, la cible est une caractéristique avec deux classes ou plus qui peuvent être obtenues après l'entraînement du modèle.

Apprentissage non supervisé

Il n'y a pas de caractéristique cible dans l'apprentissage automatique non supervisé. Au lieu de cela, l'ordinateur trouve des connexions entre les caractéristiques et les regroupe en classes sur la base de leurs similitudes. Le seul type d'apprentissage non supervisé est le regroupement.

Apprentissage par renforcement

Dans l'apprentissage par renforcement, les machines ont tendance à apprendre en fonction des données et de l'environnement. Elles finissent par prendre des décisions sur la base de ces données et interagissent avec l'environnement. Ce type d'apprentissage peut être observé dans le développement de robots et de jeux d'intelligence artificielle comme les échecs.

Bibliothèques de machine learning

Une bibliothèque ML est une compilation de fonctions et de routines facilement utilisables. Un ensemble de bibliothèques est un élément indispensable de l'arsenal d'un développeur pour rechercher et écrire des programmes complexes tout en s'épargnant l'écriture de beaucoup de code.

Il existe toutes sortes de bibliothèques pour traiter différentes choses : les bibliothèques de traitement de texte, des bibliothèques graphiques, de manipulation de données et de calcul scientifique, etc.

Pourquoi choisir une bibliothèque Python pour du Machine Learning ?

Les bibliothèques ne sont rien d'autre que des collections de modules avec du code pré-écrit et peuvent être facilement importées et utilisées par les développeurs pour implémenter n'importe quelle fonctionnalité. Le ML nécessite un traitement de données régressif et continu, et Python répond à cette exigence en accédant aux données, en les manipulant et en les transformant.

Voici les bibliothèques Python à utiliser :

• NumPy et SciPy pour le calcul scientifique
• BeautifulSoup et Scrapy pour l'exploration de données
• Pandas, Matplotlib, Seaborn et Plotly pour l'exploration et la visualisation des données (dataviz).
• Scikit learn, PyCaret, Keras, PyTorch et TensorFlow pour le machine learning.

En data science, Python est un langage incontournable. Il offre des moyens faciles de coder, orientés objet, en langage de haut niveau. Python dispose de nombreuses bibliothèques pour effectuer des tâches comme les mathématiques, l'exploration des données, l'exploration des données et la visualisation.

Voici une liste des bibliothèque Python à utiliser pour le machine learning :

TensorFlow

TensorFlow est une bibliothèque de calcul numérique open-source pour le machine learning basé sur les réseaux neuronaux. En 2015, l'équipe de recherche Google Brain l'a créée pour l'utiliser en interne dans les produits Google.

Quels sont les avantages de TensorFlow ?

Une bibliothèque pleine de ressources. 

TensorFlow dispose d'un écosystème flexible d'outils et de ressources communautaires. Ces ensembles d'outils permettent aux ingénieurs logiciels de mener efficacement des recherches sur le machine learning et le deep learning et de créer et déployer facilement des solutions basées sur le machine learning.

Déploiement facile de modèles de machine learning sur diverses plateformes. 

TensorFlow permet de mettre les modèles ML en mode production sur diverses plateformes : dans le cloud ou sur site, dans le navigateur ou sur appareil.

Le support de Google. 

Avec chaque nouvelle version, Google introduit une variété d'outils utiles pour répondre aux demandes et aux attentes plus élevées des entrepreneurs et des équipes de développement. La preuve du soutien puissant de Google est le lancement récent de "TensorFlow Enterprise" qui permet de construire des solutions de machine learning à grande échelle.

PyTorch

PyTorch est l'une des plus grandes bibliothèques de machine learning développée par le groupe de recherche en IA de Facebook. Elle est généralement utilisée pour le computer vision, le traitement du langage naturel (NLP) et d'autres tâches complexes similaires.

Quels sont les avantages de PyTorch ?

Le chemin rapide du prototypage à la production. 

Le modèle TorchScript accélère la vitesse de développement et est particulièrement puissant pour gérer les projets au rythme soutenu.

Des performances système optimisées. 

De nombreux systèmes s'appuient sur le côté back-end distribué de PyTorch pour optimiser leurs performances lorsqu'ils traitent une grande quantité de données.

Disponible dans le cloud. 

La bibliothèque prend en charge Alibaba Cloud, Amazon Web Services, Google Cloud et Microsoft Azure pour une mise à l'échelle facile. Elle est accessible à partir de n'importe quel appareil, à n'importe quel moment et à n'importe quel endroit, de sorte qu'aucun coût n'est requis pour des outils matériels ou logiciels spécifiques.

Keras

Keras était à l'origine une plateforme d'expérimentation rapide de réseaux neuronaux profonds, mais s'est rapidement transformée en une bibliothèque ML Python autonome. Elle dispose d'un ensemble complet d'outils ML qui aide les entreprises à traiter efficacement les données de texte et d'image.

Quels sont les avantages de Keras ?

Une interface conviviale. 

L'API Keras a été conçue de manière à réduire les actions et la charge cognitive des développeurs lors du codage, ce qui garantit un processus de développement plus rapide.

Support multi-backend. 

Des abstractions de haut niveau permettent aux programmeurs de créer et d'intégrer des modèles deep learning dans différents back-end, ce qui permet de maintenir la stabilité des systèmes.

Architecture modulaire et extensible. 

Les spécialistes utilisent des modules contenant des modèles prêts à l'emploi qui raccourcissent le temps de développement. Keras est également très compatible avec d'autres bibliothèques, des langages de deep learning de bas niveau et des outils tiers qui contribuent à améliorer un produit logiciel avec des fonctionnalités plus utiles.

Orange3

Ce progiciel comprend des outils de machine learning, de dataviz et d'exploration de données. En 1996, les scientifiques de l'université de Ljublijana l'ont créé avec C++. Un an plus tard, les spécialistes ont commencé à appliquer activement les modules et widgets Python pour développer facilement des modèles plus élaborés.

Quels sont les avantages de Orange 3 ?

Une modélisation puissante des prédictions et des tests d'algorithmes. 

Orange3 a été spécialement conçu pour créer des systèmes de recommandation et des modèles prédictifs de haute précision. Il possède une collection variée d'outils pour tester de nouveaux algorithmes ML dans diverses industries, en particulier, la biomédecine et l'informatique.

Structure basée sur des widgets. 

Les widgets comprennent diverses fonctionnalités à des fins différentes. En plus de se concentrer sur les tâches de visualisation de données, ils aident les développeurs à créer des modèles ML prédictifs qui fournissent aux entrepreneurs des prévisions commerciales précises.

Facilité d'apprentissage. 

Orange3 est inclus dans les programmes de formation scolaire, universitaire et professionnelle car il est facile à apprendre et à comprendre. De plus en plus de spécialistes choisissent cette bibliothèque pour fournir efficacement aux clients des solutions de qualité alimentées par le ML.

Theano

En 2007, l'Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal (MILA) a créé Theano pour manipuler et évaluer diverses expressions mathématiques. Sur la base de ces expressions, cette bibliothèque de machine learning Python permet de construire des réseaux neuronaux de deep learning optimisés. Bien que Theano ne soit pas aussi efficace pour le machine learning que TensorFlow, il présente néanmoins quelques avantages indéniables.

Quels sont les avantages de Theano ?

Calculs simultanés stables. 

Theano gère de multiples calculs en maintenant ses performances élevées et permet de réutiliser des morceaux de code pour des fonctions similaires, ce qui réduit le temps de développement du modèle.

Vitesse d'exécution rapide. 

Cette bibliothèque affiche des performances élevées sur les architectures CPU et GPU, ce qui permet de gagner du temps lors du développement.

Stabilité optimisée. 

Theano peut définir les expressions instables et les remplacer, ce qui garantit une meilleure qualité des systèmes.

Bibliothèques de la stack SciPy

Les bibliothèques Python incluses dans la stack SciPy sont une famille de paquets destinés au calcul scientifique et technique. Ensemble, elles forment un ensemble complet d'outils pour le machine learning. Chaque paquet autonome est puissant pour des tâches de données spécifiques, mais fonctionne encore mieux lorsqu'il est utilisé en combinaison avec d'autres outils de la stack. Les principales bibliothèques comprennent NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Pandas, etc.

NumPy

Python n'a pas été initialement développé comme un outil de calcul numérique. Cependant, l'arrivée de NumPy a été la clé de l'expansion des capacités de Python avec des fonctions mathématiques, sur la base desquelles des solutions de machine learning seraient construites.;

Quels sont les avantages de NumPy ?

Des capacités de calcul robustes. 

Elle traite l'algèbre linéaire, les calculs matriciels, la génération de nombres aléatoires, etc. qui aident les développeurs à créer des systèmes intelligents et réactifs.

Haute performance. 

Les fonctions mathématiques de haut niveau sont exécutées sur des tableaux, ce qui permet aux algorithmes Python de s'exécuter plus rapidement.

Grande communauté de programmeurs. 

En cas de problème, les programmeurs peuvent se tourner vers la communauté NumPy et partager leurs expériences ou trouver une solution toute faite à leurs problèmes.

SciPy

Avec NumPy, cette bibliothèque est un outil essentiel pour effectuer des calculs mathématiques, scientifiques et techniques.

Quels sont les avantages de SciPy ?

Une puissance de calcul rapide. 

SciPy traite des opérations mathématiques telles que l'interpolation numérique, l'intégration, l'algèbre linéaire, les statistiques, etc. en peu de temps, ce qui augmente la vitesse de développement et d'intégration des modèles ML.

Bibliothèque facile à utiliser. 

La bibliothèque est facile à comprendre, ce qui permet aux spécialistes de se familiariser rapidement avec son ensemble de fonctionnalités et de créer plus rapidement des modèles de machine learning.

NumPy + SciPy = calculs améliorés. 

SciPy est construit au-dessus de NumPy et peut opérer sur ses tableaux, garantissant une meilleure qualité et une exécution plus rapide des opérations de calcul.

Scikit-Learn

Scikit-learn était initialement conçu comme une extension tierce à la bibliothèque SciPy. Aujourd'hui, c'est une bibliothèque autonome et l'une des plus populaires sur GitHub.

Quels sont les avantages de Scikit-Learn ?

Excellent pour les algorithmes de machine learning classique. 

La gamme de composants ML traditionnels comprend des algorithmes de classification pour la détection des spams et la reconnaissance d'images, des algorithmes de régression pour la prédiction, des algorithmes de regroupement pour la segmentation des clients et des opérations similaires, la sélection de modèles pour améliorer la précision des calculs, etc.

Facilement interopérable avec d'autres outils de la pile SciPy. 

Scikit-learn est un complément aux principales bibliothèques numériques et scientifiques Python. En combinaison avec ces dernières, il permet d'inclure davantage de fonctionnalités dans un produit logiciel et d'améliorer celles qui existent déjà.

Pandas

Pandas est une bibliothèque Python de bas niveau construite sur NumPy.

Quels sont les avantages de Pandas ?

Des dataframes puissants. 

Pandas est surtout utilisé pour l'analyse et la manipulation des données, ainsi que pour les opérations de machine learning sous la forme de dataframes. En utilisant les dataframes, les développeurs peuvent facilement avoir une vue d'ensemble des données pour garantir une meilleure qualité du produit.

Traitement flexible des données.

Les développeurs utilisent cette bibliothèque pour structurer, remodeler et filtrer de grands ensembles de données.

Matplotlib

Une unité de NumPy, SciPy, et Matplotlib censée remplacer le besoin d'utiliser le langage statistique propriétaire MATLAB. Ce fait explique pourquoi les fonctionnalités des bibliothèques mentionnées sont similaires à celles de MATLAB. Cependant, les paquets Python sont disponibles gratuitement et sont plus flexibles, ce qui en fait le choix de nombreux data scientists.

Quels sont les avantages de Matplotlib ?

Un ensemble complet d'outils de traçage. 

Des diagrammes, des schémas 2D et 3D, des graphiques et d'autres outils de visualisation permettent aux scientifiques d'effectuer une analyse détaillée des données. Sur la base de cette analyse, un programmeur peut construire des modèles de machine learning fiables.