Les meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique Python open source

Le Machine Learning est une technologie très rapide et efficace qui se développe dans le monde d’aujourd’hui. Dans notre société, les humains sont considérés comme ayant le cerveau le plus intelligent de tous les êtres vivants et peuvent accomplir n’importe quelle tâche de manière intelligente. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA (intelligence artificielle) utilisé pour développer des algorithmes pouvant être utilisés dans les ordinateurs pour apprendre des données et de l'historique antérieurs et prendre des décisions significatives. La popularité de l’apprentissage automatique ne cesse de croître au fil du temps, car il permet d’effectuer des tâches complexes pour les humains.

Il y a quelques années, les modèles d'apprentissage automatique étaient entraînés et codés manuellement à l'aide de divers algorithmes et concepts statistiques. Ce processus prend beaucoup de temps et est inefficace. Ces derniers jours, la formation de modèles d’apprentissage automatique est devenue plus simple, plus efficace et plus productive. La raison en est la disponibilité de nombreux modules, frameworks et bibliothèques Python open source. Python est le langage de programmation préféré des développeurs en raison de sa syntaxe facile à comprendre et de sa large gamme de bibliothèques disponibles. Il existe de nombreuses bibliothèques Python, telles que Numpy, Pandas, Tensorflow, etc. Dans cet article, vous découvrirez les principales bibliothèques Python open source pour l'apprentissage automatique.

Meilleure bibliothèque open source pour l'apprentissage automatique

La traduction chinoise de

Numpy

est :

Numpy

Numpy est simplement « Python numérique ». Il s'agit d'une bibliothèque Python très importante pour la recherche sur l'apprentissage automatique. Il s'agit d'un package à usage général que vous pouvez utiliser pour traiter de grands tableaux et des tableaux multidimensionnels. Divers outils fournis par Numpy incluent des fonctions mathématiques, des routines d'algèbre linéaire, etc. L'avantage de Numpy est qu'il possède la flexibilité de Python et gagne en vitesse grâce au code C compilé optimisé. La syntaxe de Numpy est suffisamment simple pour que n'importe quel programmeur puisse l'adopter, quelle que soit son expérience.

Scipy

Scipy signifie "Scientific Python". Il contient divers modules d'optimisation des données, d'intégration et de statistiques informatiques. Scipy est construit sur NumPy. Si la bibliothèque Scipy est installée, l'extension Numpy sera automatiquement installée sur votre système. Scipy est très similaire à MATLAB pour le traitement du Big Data. Comme nous le savons, Scipy est une bibliothèque open source et il existe une communauté active et réactive dans le monde entier qui est chargée de développer des modules supplémentaires de temps en temps.

Scikit-learn

se traduit par :

Scikit-learn

Scikit learn est une bibliothèque Python très populaire dédiée aux algorithmes classiques d'apprentissage automatique. Cette bibliothèque est construite sur Numpy et Scipy, deux bibliothèques de base de Python. Pour installer la bibliothèque Scikit Learn, vous devez déjà installer les bibliothèques Numpy et Scipy sur votre système. Scikit Learn est pris en charge pour presque tous les algorithmes d'apprentissage, qu'ils soient supervisés ou non. La bibliothèque Scikit learn en Python est utilisée pour l'exploration de données et l'analyse de données. Cette fonctionnalité permet à cette bibliothèque de se démarquer parmi les nouveaux venus dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Théano

Comme nous le savons tous, l'apprentissage automatique entraîne des modèles en utilisant des méthodes mathématiques et statistiques. Theano est une très célèbre bibliothèque Python open source qui peut être utilisée pour diverses opérations telles que la définition, l'évaluation et l'optimisation d'expressions mathématiques complexes, y compris des tableaux multidimensionnels. La bibliothèque Theano atteint cette efficacité en manipulant et en optimisant l'utilisation distribuée des CPU et des GPU. Cette bibliothèque est spécialement conçue pour les tests et la vérification unitaires et peut être utilisée pour détecter tout type d'erreurs.

TensorFlow

Tensor est une bibliothèque Python open source développée par des chercheurs de « Google ». La bibliothèque TensorFlow est utilisée pour effectuer des calculs numériques complexes afin d'obtenir une efficacité de performance plus élevée. Tensorflow consiste à définir et exécuter des calculs impliquant des tenseurs. Il est également utilisé pour exécuter certains réseaux de neurones profonds, qui sont utilisés dans le développement de diverses applications basées sur l'intelligence artificielle. En utilisant Tensorflow, nous pouvons créer un graphique de flux de données qui montre le mouvement des données sur ce graphique particulier.

Karas

Keras est une API d'apprentissage profond de haut niveau très populaire développée par Google. Cette bibliothèque est utilisée pour la mise en œuvre de réseaux de neurones d'apprentissage automatique. Le code source de base de cette bibliothèque est écrit en langage Python et permet une implémentation aisée de réseaux de neurones. La bibliothèque Keras est relativement facile à apprendre et à utiliser. En effet, le front-end de cette bibliothèque est le langage Python, qui a une grande précision d'abstraction et prend en charge divers calculs back-end. C'est pourquoi la bibliothèque Keras est légèrement plus lente que les autres frameworks d'apprentissage automatique. Avec Keras, vous pouvez basculer entre différents backends, ce qui rend la bibliothèque conviviale pour les débutants.

PyTorch

PyTorch est une bibliothèque Python open source pour l'apprentissage automatique. Cette bibliothèque prend en charge une variété d'outils pour le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur et de nombreux autres outils d'apprentissage automatique. Grâce à cette bibliothèque, les développeurs peuvent effectuer des calculs sur diverses tâches ou tenseurs et effectuer une accélération GPU. Il permet également aux développeurs de créer un graphique pour présenter leurs calculs.

La traduction chinoise de

Pandas

est :

Pandas

La bibliothèque Pandas a été développée par Wes McKinney en 2008. Cette bibliothèque est construite au-dessus de la bibliothèque Numpy. Pandas est une bibliothèque de programmation Python qui prend en charge diverses structures de données et opérations pour permettre une manipulation efficace des données numériques et des séries chronologiques. La bibliothèque propose diverses méthodes pour regrouper, fusionner et filtrer des ensembles de données.

La traduction chinoise de

Matplotlib

est :

Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque Python open source pour la visualisation de données. La bibliothèque Matplotlib est également utilisée pour créer des graphiques 2D et tracer des données sur des graphiques. Certaines des fonctionnalités de cette bibliothèque incluent le contrôle des styles de ligne, du formatage, etc. La bibliothèque prend en charge de nombreux types de graphiques, tels que des histogrammes, des histogrammes, etc., pour la visualisation des données.

Conclusion

• La popularité de l'apprentissage automatique a augmenté au fil du temps car il peut effectuer des tâches complexes pour les humains.

• Diverses bibliothèques Python open source permettent à la communauté des développeurs de créer des modèles d'apprentissage automatique plus rapidement et plus efficacement que les modèles d'apprentissage automatique créés manuellement.

• Certaines des meilleures bibliothèques Python open source pour l'apprentissage automatique sont Numpy, Matplotlib, Scipy, Pandas, Tensorflow, etc.

• Numpy a un avantage parmi les développeurs car il possède la flexibilité de Python et gagne en vitesse grâce au code C compilé optimisé.

• Pandas est une bibliothèque de packages en programmation Python qui prend en charge diverses structures et opérations de données et peut effectuer efficacement des opérations de données numériques et des opérations de séries chronologiques.

• TensorFlow est utilisé pour exécuter certains réseaux de neurones profonds utilisés pour développer diverses applications basées sur l'intelligence artificielle.

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