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Les frameworks Machine Learning vous permettront de créer vos propres algorithmes de Machine Learning. Découvrez notre sélection des meilleurs frameworks d'apprentissage automatique en 2018.
L'intelligence artificielle et le Machine Learning sont des technologies en passe de transformer nos vies. Dans toutes les industries, les algorithmes d'apprentissage automatique ont déjà bouleversé la façon dont les entreprises utilisent les données.
En effet, ces algorithmes permettent de traiter de larges volumes de données non structurées et de les transformer en informations exploitables, en prédictions, en décisions ou même en nouveaux produits et services. Par exemple, Netflix utilise le Machine Learning pour recommander du contenu à ses utilisateurs, tandis qu'Amazon s'en sert pour suggérer de nouveaux produits à ses clients.
Si vous souhaitez à votre tour créer votre propre intelligence artificielle afin de mieux exploiter vos données, vous aurez besoin d'un framework Machine Learning. Ces outils vous permettront de créer vos propres graphes.
En effet, un algorithme de Machine Learning est une fonction mathématique qui reçoit les données et délivre une solution. Un graphe de calcul est une représentation visuelle de cette fonction, qui permet de comprendre la façon dont les données sont traitées par les algorithmes.
On distingue deux principales catégories de graphes, qui permettent aussi de diviser les algorithmes en deux catégories principales : statique, ou dynamique. Les frameworks utilisant des graphes statiques, comme TensorFlow, encouragent la création d'une structure fixe et réutilisable. Ainsi, les graphes statiques sont traités comme une partie du langage de programmation. Ceci facilite la distribution des tâches sur de multiples machines.
Les frameworks qui utilisent des graphes dynamiques, comme PyTorch, reposent sur un graphe de calcul défini implicitement capable de changer. Le calcul est donc plus flexible, et plus facile à débugger. Les graphes dynamiques sont parfaits pour créer des réseaux de neurones. Sans plus attendre, voici le top des frameworks Machine Learning 2018.
TensorFlow, le framework Machine Learning de Google
TensorFlow est le framework Machine Learning de Google. C'est avec cet outil que le géant américain a développé Google Duplex, son intelligence artificielle capable de tenir une conversation téléphonique avec un naturel digne d'un humain.
TensorFlow utilise un graph statique ainsi que des bibliothèques d'abstractions, telles que l'API de réseaux de neurones Keras, Sonnet ou encore TFLearn. Le principal langage de programmation de TensorFlow est Python, mais les langages C++, Java et Go sont également pris en charge. Une API basée sur C est aussi disponible pour permettre la prise en charge d'autres langages.
L'un des principaux avantages de TensorFlow est sa grande communauté, proposant des didacticiels, des documents et des projets. En outre, TensorBoard permet de visualiser les algorithmes créés directement sur un navigateur.
PyTorch, le framework Machine Learning de Facebook
PyTorch est le framework Machine Learning de Facebook. Il s'agit du successeur de Torch, une bibliothèque Machine Learning open source basée sur le langage de programmation Lua et lancée en 2002.
Basé sur Python, PyTorch peut exploiter les principaux packages Python tels que NumPy. Ce framework utilise des graphes dynamiques, et ses algorithmes Machine Learning sont donc développés en utilisant le flot de contrôle standard de Python. Ainsi, les développeurs Python pourront le maîtriser plus facilement, et il est aussi plus simple de créer des algorithmes complexes comme un réseau de neurones récurrent. PyTorch n'est pas compatible Keras, mais on retrouve d'autres API comme Ignite et Scorch.
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), le framework Machine Learning de Microsoft
Le Microsoft CognitiveToolkit (anciennement appelé CNTK) est un framework de Machine Learning basé sur des graphes statiques. Il est notamment connu pour sa compatibilité avec de nombreux GPU / CPU, sa vitesse de calcul impressionnante, et ses capacités de reconnaissance d'images. Ce framewok a sa propre API Python, mais il est aussi compatible Keras. En termes de langages de programmation, il est compatible avec Python, C++, C#, et son propre langage de description de modèle BrainScript.
MXNet, le framework Machine Learning dédié au Deep Learning
Apache MXNet est le plus récent des frameworks de ce top. Il est spécialisé dans la création de réseaux de neurones Deep Learning. Amazon Web Services a choisi MXNet comme son framework Deep Learning officiel.
Basé sur des graphes statiques, MXNet est connu pour sa scalabilité et ses hautes performances avec de nombreux CPU et GPU. Il offre aussi une interface de programmation dynamique pour définir le modèle et l'algorithme sans sacrifier la vitesse d'entraînement.
Caffe2, le framework Machine Learning pour les déploiements mobiles
Caffe2 est un framework Machine Learning léger et modulaire avec une interface Python intuitive pensé pour les déploiements mobiles et à grande échelle. Ce framework utilise des graphes statiques pour offirir une façon simple et directe d'entraîner et de déployer des modèles IA. Sur le hub communautaire Caffe2 Model Zoo, les développeurs, chercheurs et Data Scientists peuvent partager leurs travaux.
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