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Dans le monde de l'apprentissage automatique, Tensorflow est l'un des frameworks les plus populaires. Cependant, ces derniers temps, son utilisation a commencé à décliner.
Alors que le monde de la technologie de la machine learning continue d'évoluer, l'accent est mis de plus en plus sur l'utilisation d'outils open source. TensorFlow est l'un de ces principaux outils pour l'apprentissage automatique sur Python, mais sa popularité a récemment décliné.
Machine learning Python : Tensorflow risque-t-il de perdre sa place ?
Tensorflow est un framework open source de machine learning pour Python, développé par Google. Il est considéré comme l'un des frameworks les plus efficaces pour la machine learning, en particulier pour l'apprentissage profond.
Tensorflow est encore utilisé dans de nombreuses applications de production et de recherche, y compris la reconnaissance de la parole, la vision par ordinateur, la traduction automatique et la génération de contenu.
Toutefois, le framework de Google commence à souffrir d'un manque d'amélioration. En effet, Tensorflow est resté dans la catégorie des modèles à grande taille. Cela signifie qu'il nécessite une puissance de calcul plus importante. Le problème est que la plupart des institutions de recherche, comme les universités, ne disposent pas forcément d'une infrastructure pouvant supporter un tel niveau de puissance.
De nos jours, les API de machine learning sont généralement développées pour Python avec une ligne d'intégration intuitive. Malheureusement, ce n'est pas le cas de Tensorflow. L'API de Google est plus lourde et plus complexe que son principal concurrent Pytorch.
Pytorch pourrait détrôner Tensorflow prochainement
Tensorflow et Pytorch sont deux des cadres d'apprentissage automatique les plus populaires utilisés par les développeurs aujourd'hui. Tensorflow est une bibliothèque open source qui fournit un ensemble complet d'outils pour créer et former des réseaux neuronaux. Pytorch, quant à lui, est un framework d'apprentissage profond développé par Facebook qui permet aux développeurs de créer et de déployer rapidement des modèles pratiques. Les deux frameworks sont devenus populaires ces dernières années en raison de leur facilité d'utilisation et de leurs puissantes capacités.
Cependant, à mesure que l'espace d'apprentissage automatique continue d'évoluer, Tensorflow commence à vieillir face à Pytorch. Cela s'explique par le fait que Pytorch présente un schéma d'apprentissage plus intuitif pour les débutants et les utilisateurs expérimentés. De plus, l'API de Pytorch est celui qui se rapproche le plus de la syntaxe standard sur Python.
Quelles sont les prévisions pour la technologie de la machine learning ?
Actuellement, la tendance sur la technologie de l'apprentissage automatique mène à une prévision assez transparente. D'une part, l'utilisation de l'apprentissage automatique distribué continuera à augmenter. Elle permettra d'augmenter continuellement les performances et réduire les temps de calcul.
D'autre part, le déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur des périphériques de bord, tels que les smartphones, deviendra de plus en plus courant. En effet, l'avancement de la technologie mobile va renforcer le développement d'applications exploitant la machine learning. Ces applications comprennent par exemple la reconnaissance vocale, la surveillance visuelle ou l'assistance intellectuelle.
Par ailleurs, l'apprentissage automatique en temps réel sera de plus en plus utilisé pour des applications telles que les recommandations, la détection d'anomalies et les systèmes de contrôle.
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