5 bibliothèques pour développer des projets de réseaux de neurones avec Python – Unocero : Spécialistes de la technologie et du mode de vie numérique

Python est probablement le langage le plus populaire aujourd’hui. Il a supplanté Java et C à bien des égards. Le langage, conçu dans les années 80 du siècle dernier, a montré une évolution constante et sa facilité d’utilisation et sa ressemblance avec le langage naturel pour exprimer des idées dans une application, semblent avoir motivé sa croissance.

Cela a pris du temps mais aujourd’hui Python dispose d’une énorme bibliothèque de toutes sortes de routines pour pratiquement tous les sujets. Grâce à ces bibliothèques, les développeurs peuvent écrire des logiciels en beaucoup moins de lignes de code et aussi être plus productifs.

La simplicité de Python a permis à de nombreux programmeurs de générer de nouvelles bibliothèques et dans le sujet brûlant, l’apprentissage automatique, qui existe depuis un certain temps maintenant et les bibliothèques de développement continuent de croître en nombre.

Keras

C’est une excellente bibliothèque pour l’apprentissage automatique via Python. Il rend l’expression des réseaux neuronaux très facile car il donne certains des meilleurs outils pour compiler des modèles, traiter des ensembles de données, visualiser des graphiques et bien plus encore.

Keras utilise TensorFlow ou Theanos comme backend et donne des modèles portables utiles. L’avantage de cette bibliothèque est qu’elle prend en charge presque tous les modèles de réseaux neuronaux : entièrement connectés, convolutifs, de mise en commun, récurrents, etc.

Keras est utilisé par Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc et Square, entre autres.

Numpy

Une autre bibliothèque d’apprentissage automatique populaire pour Python. Il est facile à utiliser, interactif et intuitif. Il peut réaliser des implémentations mathématiques très facilement.

Numpy peut être utilisé pour exprimer des images, des sons et d’autres données qui sont normalement représentées comme un tableau de nombres réels en N dimensions.

TensorFlow utilise Numpy en interne pour effectuer les multiples opérations sur les tenseurs.

TensorFlow

C’est une bibliothèque open source développée par Google, en collaboration avec Brain Team. TensorFlow est principalement utilisé lorsque de nombreux calculs sont nécessaires. Comme un réseau neuronal est un graphe de calcul, il peut être mis en œuvre comme une série d’opérations sur des tenseurs, à l’aide de TensorFlow.

Les tenseurs ne sont rien d’autre que des matrices à N dimensions qui représentent des données. Mais en plus, TensorFlow vous permet de visualiser chaque partie du graphe, ce que les autres bibliothèques ne peuvent pas faire. Parmi ses autres vertus, il peut être entraîné pour être utilisé avec un CPU ou des GPU dans un environnement de traitement distribué.

Google utilise TensorFlow dans presque toutes ses applications d’apprentissage automatique.

Scikit-Learn

Cette bibliothèque est l’une des meilleures pour travailler avec des données complexes. Il est associé à NumPy et SciPy, et possède de nombreuses fonctionnalités utiles.

Par exemple, dans la dernière version, il a modifié sa fonction de validation croisée, qui donne la possibilité d’utiliser plus d’une métrique. D’autres méthodes de formation telles que la régression logistique et le voisin le plus proche ont également été améliorées.

Scikit-Learn donne de nombreux algorithmes pour mettre en œuvre les tâches classiques de l’apprentissage automatique, la réduction de la dimension, la classification, la régression et le clustering.

PyTorch

Cette bibliothèque est basée sur Torch, une bibliothèque d’apprentissage automatique développée en open source mais en C, sous Lua. PyTorch permet aux programmeurs de créer des graphes de calcul dynamiques et de calculer automatiquement les gradients.

Il offre un riche ensemble d’API pour résoudre les problèmes d’application liés aux réseaux neuronaux. PyTorch a été utilisé pour des applications en langage naturel. Il est considéré comme l’épine dorsale de TensorFlow.

Construire un réseau neuronal en 4 minutes

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