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Qu’est ce que le deep learning ?
Le deep learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA), un domaine qui gagne en popularité depuis plusieurs décennies. Comme tout nouveau concept, certaines questions et certains détails doivent être réglés avant de l'utiliser dans des applications réelles.
Il est courant d'entendre les termes "deep learning", "machine learning" et "intelligence artificielle" utilisés de manière interchangeable, ce qui entraîne une confusion potentielle. Le deep learning et le machine learning font partie de la famille de l'intelligence artificielle, bien que le deep learning soit également un sous-ensemble du machine learning.
Le deep learning imite les voies neuronales du cerveau humain pour traiter les données, les utiliser pour prendre des décisions, détecter des objets, reconnaître la parole et traduire des langues. Il apprend sans supervision ni intervention humaine, à partir de données non structurées et non étiquetées.
Le deep learning traite le machine learning en utilisant un niveau hiérarchique de réseaux neuronaux artificiels, construit comme le cerveau humain, avec des nœuds de neurones connectés en réseau. Alors que les programmes de machine learning traditionnels analysent les données de manière linéaire, la fonction hiérarchique du deep learning permet aux machines de traiter les données selon une approche non linéaire.
Qu'est-ce que PyTorch ?
PyTorch est un framework de deep learning relativement récent basé sur Torch. Développé par le groupe de recherche AI de Facebook et mis en open-source sur GitHub en 2017, il est utilisé pour des applications de traitement du langage naturel (NLP). PyTorch est réputé pour sa simplicité, sa facilité d'utilisation, sa flexibilité, son utilisation efficace de la mémoire et ses graphes de calcul dynamiques. Il se sent également natif, ce qui rend le codage plus gérable et augmente la vitesse de traitement.
Qu'est-ce que TensorFlow ?
TensorFlow est un framework de deep learning open-source de bout en bout développé par Google et publié en 2015. Il est connu pour sa documentation et son support de formation, ses options de production et de déploiement évolutives, ses multiples niveaux d'abstraction et son support de différentes plateformes, comme Android.
TensorFlow est une bibliothèque de mathématiques symboliques utilisée pour les réseaux neuronaux et est mieux adaptée à la programmation de flux de données à travers une gamme de tâches. Elle offre plusieurs niveaux d'abstraction pour la construction et la formation de modèles.
TensorFlow offre un écosystème flexible et complet de ressources communautaires, de bibliothèques et d'outils qui facilitent la création et le déploiement d'applications de machine learning.
PyTorch vs TensorFlow
PyTorch vs TensorFlow : Construction de graphes informatiques
TensorFlow travaille sur un concept de graphe statique, ce qui signifie que l'utilisateur doit d'abord définir le graphe de calcul du modèle, puis exécuter le modèle ML, alors que PyTorch croit en un graphe dynamique qui permet de définir/manipuler le graphe en cours de route.
PyTorch offre un avantage avec sa nature dynamique de création des graphes. Les graphes sont construits en interprétant la ligne de code correspondant à cet aspect particulier du graphe. Cependant, dans le cas de TensorFlow, la construction est statique et le graphe doit passer par la compilation, puis être exécuté sur le moteur d'exécution.
PyTorch vs TensorFlow : Débogage
En utilisant un débogueur python standard, l'utilisateur n'a pas besoin d'apprendre à utiliser un autre débogueur à partir de zéro. Le débogage peut se faire de deux manières lorsqu'il s'agit de TensorFlow : a) nécessité d'apprendre le débogueur TF. b) demande de variables qui sont demandées à la session.
PyTorch vs TensorFlow : Sérialisation
PyTorch propose une API simple qui enregistre tous les poids du modèle ou qui sélectionne la classe entière. TensorFlow offre également un avantage significatif : le graphe entier peut être sauvegardé comme un tampon de protocole, y compris les paramètres et les opérations. D'autres langages pris en charge, tels que C++ et Java, peuvent charger le graphe, ce qui est essentiel pour les stacks de déploiement où Python n'est pas proposé. C'est également utile lorsque l'utilisateur modifie le code source du modèle mais souhaite exécuter les anciens modèles.
PyTorch vs TensorFlow : Couverture
TensorFlow prend en charge un niveau de fonctionnalité plus élevé et offre un large éventail d'options pour travailler avec en fournissant certaines opérations comme :
- Retourner un tenseur en même temps que la dimension.
- Vérifier le tenseur pour l'infini et le NaN
- Fournir un support pour les transformées de Fourier rapides
- Utilise un paquet nommé contrib, pour la création de modèles.
PyTorch vs TensorFlow : Visualisation
La visualisation joue un rôle crucial dans la présentation de tout projet dans une organisation. TensorBoard visualise les modèles de machine learning dans TensorFlow, ce qui aide à former le modèle et à repérer rapidement les erreurs. TensorBoard est la représentation en temps réel des graphiques d'un modèle qui dépeint la représentation graphique et montre les graphiques précis en temps réel.
PyTorch vs TensorFlow : Gestion du dispositif
TensorFlow ne demande pas à l'utilisateur de spécifier quoi que ce soit puisque les valeurs par défaut sont bien définies. Par exemple, il suppose automatiquement que l'utilisateur souhaite utiliser le GPU s'il en existe un. En revanche, PyTorch exige que l'utilisateur déplace tout sur le périphérique si CUDA est activé explicitement. TensorFlow a un côté négatif dans la gestion des périphériques : même si un GPU est utilisé, il consomme toute la mémoire des GPU disponibles.
PyTorch vs TensorFlow : Déploiement
Les deux frameworks sont faciles à envelopper dans le cas de déploiements à petite échelle côté serveur. TensorFlow fonctionne bien pour les déploiements mobiles et embarqués. Cependant, le déploiement sur Android ou iOS nécessite une quantité de travail non négligeable. Une autre caractéristique notable de TensorFlow est que les modèles ne peuvent pas être remplacés à chaud sans que le service ne soit interrompu.
Les deux frameworks sont utiles et ont une énorme communauté derrière eux. Ils fournissent tous deux des bibliothèques de machine learning permettant de réaliser diverses tâches. TensorFlow est un outil puissant avec des capacités de visualisation et de débogage actives. TensorFlow offre également des avantages en matière de sérialisation, car le graphe entier est enregistré en tant que tampon de protocole. Il prend également en charge les plateformes mobiles et offre un déploiement prêt pour la production.
PyTorch, quant à lui, continue de gagner du terrain et d'attirer les développeurs Python, car il est plus convivial pour ces derniers.
En résumé, TensorFlow est utilisé pour accélérer les choses et construire des produits liés à l'IA, tandis que les développeurs orientés recherche préfèrent PyTorch.
