Machine learning avec Python
Le machine learning est un domaine en plein évolution et qui s’est imposé dans notre société.
Le Machine Learning (apprentissage automatique en français) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui s’intéresse à la conception, le développement et l’utilisation de systèmes informatiques capables d’apprendre et de s’améliorer de manière autonome à partir de données.
Outils IA & Frameworks
Les outils et frameworks qui sont disponibles pour les développeurs et data scientists.
Logiciels d’intelligence artificielle
Les meilleurs logiciels de l’intelligence artificielle dans différents domaines d’application.
- Précisément, le Machine Learning est un processus d’apprentissage automatique où un algorithme est entraîné sur un ensemble de données afin de découvrir des modèles et des relations dans ces données.
- Ces modèles peuvent ensuite être utilisés pour effectuer des prévisions, prendre des décisions ou résoudre des problèmes, sans avoir été explicitement programmés pour le faire.
- Le Machine Learning implique l’utilisation de techniques statistiques et mathématiques complexes telles que la régression, la classification, le clustering, …
Types de logiciels d’IA
Il existe quatre types différents :
- Plates-formes d’intelligence artificielle : offrent la plate-forme pour développer une application à partir de zéro. De nombreux algorithmes intégrés y sont fournis. La fonction glisser-déposer facilite son utilisation.
- Chatbots : Ce sont des logiciels offrant l’effet qu’un humain ou une personne fait une conversation.
- Logiciel d’apprentissage en profondeur : il comprend la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’images, etc.
- Logiciel d’apprentissage automatique : offre la technique qui permet à l’ordinateur d’apprendre à travers les données.
Voici une liste pour avoir un apperçu sur les différents outils, frameworks et logiciels utlisés dans plusieurs domaines. Il s’agit de meilleurs logiciels et applications d’intelligence artificielle en ligne: ou utilisation indépendamment.
Outils et frameworks d’IA
C’est une bibliothèque utilisée par de nombreux ingénieurs en apprentissage automatique pour optimiser leurs modèle |
Il permet aux utilisateurs de réaliser et de combiner facilement des types de modèles populaires tels que les DNN à anticipation, les réseaux convolutionnels (CNN) et les réseaux récurrents (RNN/LSTM). Il implémente l’apprentissage par descente de gradient stochastique (SGD, rétropropagation d’erreurs) avec différenciation et parallélisation automatiques sur plusieurs GPU et serveurs. CNTK est disponible pour tout le monde, sous une licence open-source. |
Google ML Kit, le SDK bêta d’apprentissage automatique de Google pour les développeurs mobiles, est conçu pour permettre aux développeurs de créer des fonctionnalités personnalisées sur les téléphones Android et IOS.
Le kit permet aux développeurs d’intégrer des technologies d’apprentissage automatique avec des API basées sur des applications exécutées sur l’appareil ou dans le cloud. Celles-ci incluent des fonctionnalités telles que la reconnaissance faciale et textuelle, la lecture de codes-barres, l’étiquetage d’images, etc. Les développeurs peuvent également créer leurs propres modèles TensorFlow Lite dans les cas où les API intégrées peuvent ne pas convenir au cas d’utilisation. |
Il permet d’échanger du temps de calcul contre de la mémoire via un ‘backprop oublieux’ qui peut être très utile pour les réseaux récurrents sur de très longues séquences.
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C’est l’une des bibliothèques ML les plus connues. Il sous-tend de nombreux calculs d’apprentissage administrés et non supervisés.
· Il comprend de nombreux calculs pour les missions régulières d’IA et d’exploration de données, y compris le regroupement, la rechute et l’ordre. En effet, même des entreprises telles que la modification des informations, la détermination des caractéristiques et les techniques d’ensemble peuvent être exécutées en quelques lignes. · Pour un débutant en ML, Scikit-learn est un instrument plus qu’adéquat avec lequel travailler, jusqu’à ce que vous commenciez à actualiser progressivement des calculs complexes. |
C’est une structure d’apprentissage profonde faite avec l’articulation, la vitesse et la qualité mesurée comme une priorité absolue. DeepDream de Google dépend de Caffe Framework. Cette structure est une bibliothèque C++ autorisée par BSD avec une interface Python. |
Keras offre une structure abstraite qui peut être facilement convertie en d’autres frameworks, si nécessaire (pour la compatibilité, les performances ou quoi que ce soit).
Elle peut être utilisée pour traiter des problèmes pratiques en suivant les étapes suivantes :
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H20 est une plateforme d’apprentissage en profondeur open source . Il s’agit d’un outil d’intelligence artificielle qui est orienté métier aidant à prendre une décision à partir de données et permet à l’utilisateur de tirer des enseignements. Il existe deux versions open source de celui-ci : l’une est H2O standard et l’autre est la version payante Sparkling Water. Il peut être utilisé pour la modélisation prédictive, l’analyse des risques et des fraudes, l’analyse des assurances, la technologie publicitaire, les soins de santé et l’intelligence client. |
Il offre un arsenal d’analyses avancées. Il comporte un outil, Neural Designer pour l’analyse avancée qui fournit des graphiques et des tableaux pour interpréter les entrées de données. |
C’ est une bibliothèque d’apprentissage en profondeur open source basée sur le concept de graphiques de flux de données pour la construction de modèles. Il vous permet de créer des réseaux de neurones à grande échelle avec de nombreuses couches. |
Il est replié sur Keras, une bibliothèque de systèmes neuronaux à états anormaux,
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