Introduction aux bibliothèques d'apprentissage automatique
Mettre en œuvre chaque algorithme à partir de zéro est une tâche stressante. Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données, cela peut prendre des jours pour terminer votre travail, voire des mois! Pour faciliter les choses, des interfaces ou des bibliothèques d'apprentissage automatique sont construites, ce qui aide les développeurs à créer facilement et rapidement des algorithmes d'apprentissage automatique. Les bibliothèques sont un ensemble de règles et de fonctions écrites dans des langages de programmation. Ces bibliothèques font gagner beaucoup de temps, un travail répétitif, en ne se mettant pas à l'abri d'algorithmes intimidants. Les bibliothèques d'apprentissage automatique prennent en charge Python, c'est pourquoi Python a gagné en popularité et continue de croître plus rapidement de jour en jour.
Bibliothèques d'apprentissage automatique
Voici quelques-unes des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires
- Pandas
- Numpy
- Matplotlib
- Scikit learn
- Seaborn
- Tensorflow
- Theano
- Keras
- PyTorch
- OpenCV
- Ballon
Apprenons à les connaître en bref!
1. Pandas
Pandas est une bibliothèque python open source qui fournit des structures de données flexibles, hautes performances et faciles à utiliser comme des séries, des trames de données. Python est un langage utile pour la préparation des données, mais il est à la traîne en matière d'analyse et de modélisation des données. Pour surmonter ce décalage, Pandas aide à terminer l'intégralité du flux de travail d'analyse de données en Python, sans passer à d'autres langages spécifiques à un domaine comme R. Pandas permet à l'utilisateur de lire / écrire des jeux de données dans différents formats comme TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML et bien d'autres. Il offre des performances élevées pour l'exploration de données, le remodelage, le sous-paramétrage, l'alignement des données, le découpage, l'indexation, la fusion / jointure d'ensembles de données. Mais, les pandas sont inefficaces en ce qui concerne l'utilisation de la mémoire. Il crée trop d'objets pour faciliter la manipulation des données, qui utilise une mémoire élevée.
2. NumPy
NumPy est la bibliothèque de gestion de données la plus fondamentale qui est couramment utilisée pour le calcul scientifique avec python. Il permet à l'utilisateur de gérer un grand tableau à N dimensions, avec la possibilité d'effectuer des opérations mathématiques. NumPy est célèbre pour sa vitesse d'exécution, ses capacités de parallélisation et de vectorisation. Il est utile pour la manipulation de données matricielles comme la refonte, la transposition, les opérations mathématiques / logiques rapides. D'autres opérations comme le tri, la sélection, l'algèbre linéaire de base, la transformée de Fourier discrète et bien plus encore. NumPy consomme moins de mémoire et offre un meilleur comportement d'exécution. Mais cela dépend de Cython, ce qui rend NumPy difficile à intégrer avec d'autres bibliothèques C / C ++.
3. Matplotlib
Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données qui fonctionne avec numpy, pandas et d'autres environnements interactifs sur toutes les plateformes. Il produit une visualisation de haute qualité des données. Matplotlib peut être personnalisé pour tracer des graphiques, des axes, des chiffres ou des publications et il est facile à utiliser dans les cahiers jupyter. Le code de matplotlib peut sembler intimidant pour certains, mais il est assez facile à implémenter une fois que l'utilisateur s'y est habitué. Mais il faut beaucoup de pratique pour utiliser efficacement matplotlib.
4. Sci-kit learn
Sci-kit learns peut être considéré comme le cœur de l'apprentissage automatique classique, qui se concentre entièrement sur la modélisation des données au lieu de charger, manipuler ou résumer les données. N'importe quelle tâche, il vous suffit de la nommer et sci-kit learn peut l'exécuter efficacement. L'une des bibliothèques les plus simples et les plus efficaces pour l'exploration et l'analyse de données, sci-kit learn est une bibliothèque open source basée sur NumPy, SciPy et Matplotlib. Il a été développé dans le cadre du projet google summer code, qui est maintenant devenu une bibliothèque largement acceptée pour les tâches d'apprentissage automatique. Sci-kit learns peut être utilisé pour préparer la classification, la régression, le clustering, la réduction de dimensionnalité, la sélection de modèle, l'extraction de fonctionnalités, la normalisation et bien plus encore. Un inconvénient de sci-kit learn est qu'il n'est pas pratique d'utiliser des données catégorielles.
5. Seaborn
La bibliothèque Seaborn est construite sur le dessus du matplotlib. Seaborn facilite le traçage des visualisations de données. Il attire des graphiques générateurs d'informations avec moins de lignes de code. Seaborn prend spécialement en charge les données catégorielles et multivariées pour afficher des statistiques agrégées.
6. Tensorflow
Développé par l'équipe de google brain pour son usage interne, TensorFlow est une plateforme open source pour développer et former des modèles d'apprentissage automatique. Il s'agit d'une plate-forme largement acceptée par les chercheurs, les développeurs et les environnements de production ML. Tensorflow effectue diverses tâches, notamment l'optimisation du modèle, la représentation graphique, le raisonnement probabiliste, l'analyse statistique. Les tenseurs sont le concept de base de cette bibliothèque, qui fournit une généralisation des vecteurs et des matrices pour les données de haute dimension. Tensorflow peut effectuer de nombreuses tâches ML mais est très utilisé pour construire des réseaux neuronaux profonds.
7. Theano
Développé par l'Institut de Montréal pour l'algorithme d'apprentissage (MILA), theano est une bibliothèque python qui permet à l'utilisateur d'évaluer des expressions mathématiques avec des tableaux N-dimensionnels. Oui, c'est similaire à la bibliothèque Numpy. La seule différence est que Numpy est utile dans l'apprentissage automatique, tandis que theeano fonctionne bien pour l'apprentissage en profondeur. Theano fournit une vitesse de calcul plus rapide qu'un processeur, détecte et résout de nombreuses erreurs.
8. Keras
«Les réseaux de neurones profonds simplifiés» - cela devrait être le slogan de cette bibliothèque. Keras est convivial conçu pour les humains et suit le meilleur processus pour réduire la charge cognitive. Keras permet un prototypage simple et rapide. Il s'agit d'une API de réseaux neuronaux de haut niveau, qui est écrite en python et s'exécute au sommet de CNTK, TensorFlow et MXNET. Keras fournit un grand nombre de modèles déjà pré-formés. Il prend en charge les réseaux récurrents et convolutionnels ainsi que la combinaison des deux réseaux. Un utilisateur peut facilement ajouter de nouveaux modules, ce qui rend Keras adapté à la recherche de haut niveau. Les performances de Keras dépendent entièrement des backends sous le capot (CNTK, TensorFlow et MXNET)
9. PyTorch
PyTorch a été initialement développé par l'équipe d'intelligence artificielle de Facebook, qui s'est ensuite associée à caffe2. Jusqu'à l'arrivée de TensorFlow, PyTorch était le seul framework d'apprentissage en profondeur sur le marché. Il est tellement intégré à python qu'il peut être utilisé avec d'autres bibliothèques de tendances comme numpy, Python, etc. PyTorch permet à l'utilisateur d'exporter des modèles dans le standard ONNX (Open Neural Network Exchange) pour obtenir un accès direct aux plates-formes ONNX, runtimes et plus.
10. OpenCV
OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur conçue pour fournir une infrastructure centrale pour les applications de vision par ordinateur et améliorer la perception des machines. Cette bibliothèque est gratuite pour un usage commercial. Les algorithmes fournis par OpenCV peuvent être utilisés pour la détection de visages, l'identification d'objets, le suivi d'objets en mouvement et les mouvements de caméra. OpenCV est utile pour réunir deux images qui peuvent produire des images haute résolution, suivre les mouvements des yeux, extraire des modèles 3D d'objets et bien plus encore. Il a la capacité de fonctionner sur différentes plates-formes, ses interfaces C ++, Java et Python peuvent prendre en charge Windows, macOS, iOS, Linux et Android.
11. Flacon
Flask a été développé par un groupe de passionnés de python internationaux en 2004. Si vous souhaitez développer des applications web, Flask peut être le meilleur framework d'applications web python. Il s'appuie sur le moteur de modèle Jinja et la boîte à outils Werkzeug WSGI. Il est compatible avec le moteur d'application Google et contient le serveur de développement et le débogueur. Quelques autres bibliothèques: - Scrapy, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, data. table, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon et la liste peut continuer encore et encore.
Conclusion
Cet article a donc donné un aperçu des bibliothèques d'apprentissage automatique actuelles, de ses utilisations et de certains inconvénients. Nous avons discuté de diverses bibliothèques qui peuvent effectuer une tâche fastidieuse comme les calculs de matrice, l'exploration de données, la visualisation de données et la détection de visages. Cependant, vous ne devez pas vous limiter à ces bibliothèques. Il existe de nombreuses bibliothèques impressionnantes disponibles sur le marché.
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