Top des projets de Machine Learning utilisable avec Python

Les meilleurs projets de Machine Learning pouvant être utilisés avec Python

Le Machine Learning est une branche de l’intelligence artificielle (IA) et de l’informatique qui se concentre sur l’utilisation de données et d’algorithmes pour imiter la façon dont les humains apprennent, en améliorant progressivement sa précision. Voici les meilleurs projets à essayer.

Scikit-learn

Scikit-learn est un module Python pour le Machine Learning construit sur SciPy. Il propose divers algorithmes de classification, de régression et de clustering. Ce module propose notamment des machines à vecteurs de support, la régression logistique, Bayes naïf, les forêts aléatoires, l’amplification de gradient, k-means et DBSCAN. Il est conçu pour interagir avec les bibliothèques numériques et scientifiques Python NumPy et SciPy.

Pylearn2

Il s’agit d’ une bibliothèque conçue pour faciliter la recherche en Machine Learning. C’est une bibliothèque basée sur Theano.

NuPIC

La plateforme Numenta pour l’informatique intelligente (NuPIC) est une plateforme d’IA qui implémente les algorithmes d’apprentissage HTM. HTM est une théorie computationnelle détaillée du néocortex. Au cœur de HTM se trouvent des algorithmes d’apprentissage continu basés sur le temps qui stockent et rappellent des modèles spatiaux et temporels. NuPIC est adapté à une variété de problèmes, en particulier la détection d’anomalies et la prédiction de sources de données en continu.

Nilearn

Nilearn est un module Python pour un apprentissage statistique rapide et facile sur les données de NeuroImaging. Il exploite la boîte à outils Python Scikit-learn pour les statistiques multivariées avec des applications telles que la modélisation prédictive, la classification, le décodage ou l’analyse de connectivité.

PyBrain

PyBrain est l’abréviation de Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network Library. Son objectif est d’offrir des algorithmes flexibles, faciles à utiliser, mais toujours puissants pour les tâches de Machine Learning. Il propose également une variété d’environnements prédéfinis pour tester et comparer vos algorithmes.

Pattern

Pattern est un module d’exploration Web pour Python. Il dispose d’outils pour l’exploration de données, le traitement du langage naturel, l’analyse de réseau et le Machine Learning. Il prend en charge le modèle d’espace vectoriel, le regroupement, la classification à l’aide de KNN, SVM, Perceptron. 

Fuel

Fuel fournit aux modèles de Machine Learning les données dont ils ont besoin pour apprendre. Il possède des interfaces avec des ensembles de données courants tels que MNIST, CIFAR-10 (ensembles de données d’images), Google’s One Billion Words (texte). Il donne la possibilité d’itérer vos données de différentes manières.

Bob

Top des projets de Machine Learning utilisable avec Python

Bob est une boîte à outils gratuite de traitement du signal et du Machine Learning. La boîte à outils est écrite dans un mélange de Python et de C++. Il est conçu pour être à la fois efficace et réduire le temps de développement. Il est composé d’un nombre raisonnablement important de packages qui implémentent des outils pour le traitement d’images, audio et vidéo, l’apprentissage automatique et la reconnaissance de formes.

Skdata

Skdata est une bibliothèque d’ensembles de données pour le Machine Learning et les statistiques. Ce module fournit un accès Python standardisé aux problèmes de jouets ainsi qu’aux ensembles de données populaires de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel.

Milk

Milk est une boîte à outils de Machine Learning en Python. Il se concentre sur la classification supervisée avec plusieurs classificateurs disponibles : SVM, k-NN, forêts aléatoires, arbres de décision. Il effectue également la sélection des fonctionnalités. Ces classificateurs peuvent être combinés de plusieurs manières pour former différents systèmes de classification. Pour l’apprentissage non supervisé, Milk prend en charge le regroupement des k-moyennes et la propagation par affinité.

 

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