Selon une publication de l'UNESCO, l'éducation est cruciale pour transformer l'avenir. Cependant, à mesure que l’univers Tech progresse, il devient de plus en plus évident que le machine learning joue un rôle essentiel dans la construction de l’avenir.
En permettant aux “machine models” et aux algorithmes d'apprendre par eux-mêmes, on améliore leur capacité à prendre des décisions et à faire des prévisions. À leur tour, ces machines peuvent alimenter des technologies émergentes comme les voitures à conduite autonome, la robotique et les diagnostics médicaux. La première étape pour construire ces “machine models” est de maîtriser les frameworks pertinents. En lisant cet article, vous découvrirez trois frameworks de machine learning pour l'IA et deep learning.
Les frameworks de machine learning sont des interfaces ou des bibliothèques qui permettent aux développeurs de construire des modèles de machine learning plus rapidement et plus facilement sans avoir à traiter les algorithmes sous-jacents. Voici quelques-uns des principaux frameworks que les développeurs utilisent pour les projets de développement de deep learning et d'IA.
1. Keras
Keras est un framework de haut niveau qui fournit une interface pour les processus de machine learning et de deep learning. Keras a été créé pour réaliser des essais plus rapides. Le framework peut faire tourner simultanément des modèles sur la Central Processing Unit (CPU) et Graphics Processing Units (GPU) de votre système, accélérant ainsi le processus de "training" ou formation.
Comme Keras a été écrit en Python, il a hérité d'une syntaxe simple et du développement par module, ce qui le rend abordable pour les débutants. Keras est simple et offre de nombreuses API faciles à utiliser, réduit le développement dont les utilisateurs ont besoin pour accomplir diverses tâches de machine learning.
Outre ses API simples, Keras fait preuve d'une excellente flexibilité et peut fonctionner sur d'autres frameworks open-source comme Microsoft CNTK et Theano. Des entreprises comme Uber, Netflix et Square utilisent le frameworks Keras pour créer des modèles de Deep Learning pour leurs applications mobiles.
Features
- Keras est modulaire et contient des fonctions, des variables et des modules prédéfinis qui facilitent le développement lors de la création d'applications et de modèles de deep learning.
- Keras vous permet d'exporter des modèles en JavaScript afin de les exécuter directement dans le navigateur pour divers appareils Android et iOS.
- Le framework dispose de nombreux ensembles datasets, ce qui permet aux utilisateurs de s'entraîner plus facilement.
Les +
- Keras est un excellent choix pour les projets dans lesquels les chercheurs souhaitent construire, former et déployer rapidement des modèles.
- Keras est idéal pour le prototypage rapide et peut prendre en charge différents systèmes d'exploitation, notamment Linux, macOS et Windows.Par rapport à TensorFlow, Keras dispose de plus de fonctionnalités de débugging et de toolkits.Keras dispose d'une vaste communauté de développeurs et d'une documentation et de tutoriels solides qui permettent aux débutants de se lancer en douceur dans le deep learning.
Les -
- Bien que Keras puisse fournir des interfaces pour TensorFlow et Theano, il ne peut pas se suffire à lui-même : il a besoin d'un framework back-end pour fonctionner.
- Par rapport à TensorFlow, Theano et PyTorch, Keras est lent et nécessite plus de temps pour exécuter des algorithmes et exercer des modèles d'apprentissage profond.
2. TensorFlow
TensorFlow est une bibliothèque open-source “end-to-end” pour la data science et le deep learning. Les chercheurs de la Google Brain Team ont initialement développé cette bibliothèque pour des recherches internes sur le deep learning et le machine learning.
En 2017, Google a lancé TensorFlow 1.0, ils proposent alors une bibliothèque qui se caractérise par une vitesse et une scalabilité plus de 50 fois plus élevée à ce qui existe sur le marché et l'ouvre au grand public. La bibliothèque proposait des API pour Go et Java, ce qui a aidé le machine learning pour les appareils mobiles. Cependant, l'inconvénient était que la version 1.0 était de bas niveau et avait un flux de travail assez lourd.
En conservant sa polyvalence et en améliorant sa simplicité et sa convivialité pour les débutants, Google a lancé TensorFlow 2.0. Google y a intégré Keras, lui donnant ainsi accès à des API de haut niveau pour la construction et l'entraînement des modèles de machine learning. Après la construction, la flexibilité de la bibliothèque a permis aux développeurs de déployer leurs modèles dans divers écosystèmes, notamment les navigateurs web, les appareils mobiles et les systèmes de données plus importants.
Features
- Comprend la bibliothèque TensorFlow.JS qui vous permet de déployer des modèles de machine learning directement dans votre navigateur Web et de les faire tourner dans un environnement JavaScript comme Node.JS.
- Avec TensorFlow Lite, les développeurs peuvent déployer le framework sur des appareils iOS, Android et IoT (Internet of Things), ainsi que des modèles de machine learning sur des infrastructures en cloud, comme Microsoft Azure et Amazon Web Services (AWS).
- TensorFlow offre une exécution rapide, qui traite les tenseurs ainsi que les petites unités de code et fournit immédiatement les résultats sans attendre de terminer le modèle complet.
Les +
- TensorFlow prend nativement en charge l'accélération de l’entraînement automatisé avec les processeurs graphiques (GPU) et les processeurs tensoriels (TPU), qui ne sont pas nativement disponibles avec d'autres frameworks comme scikit-learn.
- TensorFlow peut fonctionner comme un framework back-end pour Keras lorsqu'il s'agit d'un environnement de haut niveau et peut fonctionner indépendamment pour les calculs de bas niveau.
- La bibliothèque dispose de vastes fonctionnalités et de hautes performances lorsqu'elle traite de larges datasets.
- TensorFlow est compatible avec divers langages orientés objet comme Python, Java, JavaScript et C++.
Les -
- Bien qu'il nécessite moins d'espace de stockage, TensorFlow prend plus de temps pour former des modèles de machine learning par rapport à PyTorch et Theano.
- TensorFlow ne prend en charge que les langages de développement NVIDIA et Python pour accélérer les modèles sur les GPU.
- À la différence de Keras et Theano, qui peuvent utiliser tous les outils de debugging de Python, TensorFlow n'utilise qu'un outil de debugging spécial.
3. Scikit-learn
Scikit-learn est initialement un projet du Google Summer of Code en 2007. Ce n'est que quelques années plus tard que d'autres développeurs ont contribué au projet pour produire un framework plus complet qui a ainsi pu être mis à la disposition du public en 2010.
Scikit-learn s'appuie sur plusieurs bibliothèques Python comme NumPy, matplotlib, Pandas et SciPy. Le cadre de machine learning fournit divers algorithmes de classification, de régression et de "clustering". Par ailleurs, il dispose d'une boîte à outils complète pour prédire les événements futurs à partir des données analysées. Des entreprises comme Spotify et J.P. Morgan utilisent ce framework pour diverses applications de machine learning, notamment des systèmes de recommandation, des modèles de prédiction et des logiciels de data clustering.
Features
- Scikit-learn contient une vaste panoplie d'algorithmes de supervised learning, notamment des modèles de régression linéaire et de "decision trees"
- Scikit-learn dispose de nombreuses fonctions d'aide, comme des outils de paramétrage poussés et de pré-traitement de la donnée
- La fonction de réduction de la dimensionnalité vous permet de réduire le nombre d'attributs dans un ensemble de données à l'aide de méthodes de visualisation et de synthèse.
Les +
- Scikit-learn est facile à utiliser
- Avec scikit-learn, vous pouvez définir et comparer des algorithmes et des processus de machine learning
- Le framework dispose d'une documentation complète qui guide les utilisateurs dans l'utilisation de la bibliothèque
- Scikit-learn est polyvalent et pertinent pour divers projets, comme la création de neuro-images et la prédiction du comportement des clients
- Le framework dispose d'une vaste communauté et de nombreux auteurs, ce qui lui permet d'être fréquemment mis à jour
Les -
- L'abstraction simple peut inciter les débutants à sauter les bases du machine learning
Le Machine Learning est en train de révolutionner la façon dont nous faisons des affaires. Un récent rapport d'IBM indique une adoption en forte croissance des solutions d'IA au sein des entreprises - avec un taux de 35 % en 2022.
Le rapport souligne également les défis importants auxquels les entreprises sont confrontées, notamment le nombre limité de travailleurs qualifiés.
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