10 meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur

Python est l'un des langages les plus couramment utilisés, ayant ses applications dans la science des données, les scripts et la création d'API RESTful back-end avec des frameworks tels que Django et Flask. Tout en ayant son domaine dans le développement Web, la plupart des entreprises préfèrent utiliser Python pour leur science des données et les tâches liées à l'intelligence artificielle.

La richesse des bibliothèques open source de Python est l'une de ses caractéristiques les plus utiles mais sous-estimée. Ils peuvent être utilisés pour tout, de la science des données et de la visualisation à la modification d'images et de données. Cependant, ces dernières années, certaines bibliothèques Python ont établi une présence irréfutable dans les domaines de l'apprentissage automatique (ML) et de l'apprentissage profond (DL).

Python est extrêmement adaptable et flexible, ce qui lui permet d'être utilisé avec d'autres langages selon les besoins, en plus de ses bibliothèques de code d'entrée de bas niveau et spécialisées. Il fonctionne également sur pratiquement tous les systèmes d'exploitation et plates-formes disponibles.

Il comprend des packages qui réduisent considérablement la quantité de travail nécessaire pour créer des réseaux de neurones complexes et des techniques d'apprentissage automatique. En outre, Python peut également être utilisé comme langage de programmation orienté objet, ce qui est nécessaire pour une utilisation et une classification efficaces des données, un élément essentiel de tout processus d'apprentissage automatique.

Pourquoi les développeurs et les data scientists préfèrent-ils Python ?

Python fournit un code concis et lisible. Alors que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique reposent sur des algorithmes complexes et des flux de travail variés, la facilité de Python permet aux développeurs de créer des systèmes fiables. Les développeurs peuvent consacrer toute leur attention à résoudre un problème de ML plutôt que de se soucier des subtilités techniques du langage.

Python intrigue également de nombreux développeurs car il est simple à apprendre. Le code Python est intelligible par les humains, ce qui facilite le développement de modèles d'apprentissage automatique.

Les dix meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur

1. TensorFlow

Une bibliothèque Python qui excelle dans la programmation différentiable est TensorFlow. TensorFlow est gratuit et open-source. Le développement de l'apprentissage automatique, des modèles d'apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones est simplifié pour les novices et les experts grâce à la pléthore inimaginable d'outils et de matériaux de la bibliothèque. La conception flexible et la base de TensorFlow lui permettent de fonctionner sur divers systèmes informatiques, y compris CPU et GPU.

TensorFlow vous permet de former et de tester immédiatement vos modèles ML à l'aide de ses outils intégrés et peut être utilisé pour appliquer des algorithmes d'apprentissage dans Deep Learning et Neural Networks. TensorFlow n'est pas réservé aux ordinateurs de bureau. Vous pouvez également l'utiliser sur des serveurs et des appareils mobiles pour créer et former des modèles intelligents.

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2. Kéras

Keras est un framework Python open source pour la création et l'analyse de réseaux de neurones dans des modèles d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique. Il peut fonctionner à la fois sur TensorFlow et Theano, vous permettant de commencer à former des réseaux de neurones avec seulement quelques lignes de code, ce qui, par rapport à ses frameworks parents, est minuscule. La bibliothèque Keras est polyvalente et évolutive, adaptée aux programmeurs débutants et expérimentés. Il fournit également un modèle entièrement fonctionnel pour la construction de réseaux de neurones en intégrant des cibles, des optimiseurs, des couches et des fonctions d'activation.

Le framework Keras est adaptable et portable, ce qui lui permet de s'exécuter dans divers contextes et sur les CPU et les GPU. Il permet un prototypage, une recherche, une modélisation des données et une visualisation rapides et efficaces.

3. NumPy

NumPy est une importante bibliothèque Python numérique open source. Il peut effectuer une large gamme de calculs mathématiques sur des matrices et des tableaux. C'est l'une des bibliothèques scientifiques Python les plus célèbres, et les data scientists l'utilisent fréquemment pour l'analyse de données. Sa capacité à analyser des tableaux multidimensionnels et à gérer l'algèbre linéaire et les transformations de Fourier le rend excellent pour les applications ML.

Les tableaux NumPy nécessitent beaucoup moins d'espace de stockage que les listes Python conventionnelles. Ils sont également considérablement plus rapides et plus faciles à utiliser que ces derniers. NumPy vous permet de modifier les données dans les matrices en les transposant et en les remodelant. Les caractéristiques de Numpy, lorsqu'elles sont combinées avec d'autres bibliothèques Python, vous permettent d'augmenter facilement les performances de votre modèle d'apprentissage automatique.

4. Les pandas

Pandas est l'une des bibliothèques Python les plus utilisées pour l'apprentissage automatique . Il s'agit essentiellement d'un framework Python pour la recherche et l'analyse de données qui permet aux développeurs de créer des représentations de données de haut niveau attrayantes et sans faille. Pandas, construit sur NumPy, est chargé de préparer des ensembles de données et des points pour l'apprentissage automatique. Pandas utilise deux types de structures de données : 1-D (série) et 2-D (DataFrame), permettant à Pandas d'être utilisé dans divers domaines, de la science et des statistiques à la finance et à l'ingénierie.

La bibliothèque Pandas est adaptable et peut fonctionner avec d'autres bibliothèques scientifiques telles que SciPy, Scikit-learn, etc., et des bibliothèques numériques telles que NumPy. En raison de sa nature hautement descriptive, rapide et conforme, Pandas est très simple à utiliser. Les pandas permettent à un utilisateur ou à un scientifique des données de modifier la fonctionnalité des données en les combinant, en les fusionnant et en les réindexant en quelques frappes.

5. SciPy

SciPy est une bibliothèque Python bien connue des passionnés d'intelligence artificielle, car elle comprend des modules prédéfinis pour l'algèbre linéaire, les optimisations, l'intégration mathématique et les statistiques.

SciPy s'appuie fortement sur NumPy pour les sous-programmes de manipulation de tableaux et intègre toutes les fonctionnalités de NumPy. SciPy est adapté au traitement d'images et comprend des opérations mathématiques de quasi-haut niveau avec des fonctionnalités de traitement de base. C'est simple à utiliser et rapide à mettre en place. Il dispose également de commandes de haut niveau pour visualiser et manipuler les données.

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6. Scikit-Learn

Scikit-learn est une bibliothèque Python AI gratuite qui est généralement considérée comme une extension directe de SciPy. Il est basé sur NumPy et SciPy. Il a été créé principalement pour la modélisation de données et la création d'algorithmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés.

Scikit-learn est à la fois débutant et convivial grâce à son interface simple, directe et cohérente. Bien que l'utilisation de scikit-learn soit limitée car il se spécialise uniquement dans la modélisation des données, il permet aux utilisateurs de modifier et d'échanger des données de la manière qu'ils choisissent.

7. Théano

Theano est un package Python populaire pour optimiser les opérations mathématiques à l'aide de tableaux multidimensionnels. Ceci est accompli en optimisant l'utilisation du GPU et du CPU. Theano est une bibliothèque extrêmement robuste qui a longtemps été utilisée dans la recherche scientifique où il y a une grande échelle de calculs, mais elle est suffisamment basique pour que n'importe qui puisse l'utiliser pour ses projets.

8. PyTorch

PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique Python open source basée sur le framework de langage de programmation Torch C. PyTorch peut être intégré à d'autres bibliothèques Python comme NumPy. Il peut générer des graphiques de calcul qui peuvent être modifiés à tout moment pendant l'exécution de l'application Python. Il est principalement utilisé dans les domaines du NLP (Natural Language Processing) et du CV (Computer Vision).

9. Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données Python bien connue. Il n'est pas directement connecté aux bibliothèques de traitement de données comme Pandas. Il est très utile lorsqu'un programmeur souhaite visualiser des modèles de données. Il s'agit d'un package de cartographie 2D qui peut être utilisé pour créer des graphiques et des tableaux 2D. Un outil appelé Pyplot dans la bibliothèque Matplotlib simplifie le traçage pour les programmeurs en fournissant des options pour contrôler les différents mécanismes de visualisation des données.

10. OpenCV

OpenCV est une bibliothèque de réseaux de neurones Python . Il s'agit d'un ensemble de nombreuses fonctions de programmation pouvant être utilisées dans les systèmes de vision par ordinateur en temps réel. Il peut identifier les visages et les objets et même reconnaître l'écriture manuscrite. La bibliothèque permet aux utilisateurs d'interpréter diverses entrées visuelles à partir des données d'image et de vidéo.

Conclusion

Les bibliothèques Python sont des groupes de code et de fonctions qui reflètent le cœur de Python. Ils fonctionnent en étant importés dans l'architecture Python principale et en se liant à d'autres fonctions Python. Cela permet à un utilisateur ou à un data scientist d'appeler et d'utiliser les nouvelles fonctions sans avoir à les programmer.

Si vous souhaitez travailler dans les secteurs de la science des données et de Python avec vos talents, vous aurez besoin d'une expérience pratique adéquate. S'engager dans des projets vous fournira les compétences pratiques nécessaires et renforcera considérablement votre CV. Si vous êtes un débutant à la recherche d'un cours fiable pour commencer à apprendre la science des données et l'analyse commerciale, vous pouvez vous inscrire au certificat professionnel upGrad en science des données et analyse commerciale .