Projets d'apprentissage automatique en Python

L'apprentissage automatique est la technologie du futur. Il fait partie de toutes les sphères de notre vie et a un grand impact sur nous. Avec une technologie qui évolue à un rythme aussi accéléré et de nouvelles données générées chaque seconde, l'apprentissage automatique est une aubaine. L'apprentissage automatique fait référence à la technologie impliquée dans la formation des machines afin qu'elles n'aient pas à être supervisées ou exploitées par des humains (Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? Une définition - Système expert, 2017). Il appartient au sur-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) et consiste à développer des logiciels ou des programmes qui apprennent à partir des données qui leur sont fournies.

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Un projet d'apprentissage automatique implique les processus suivants :

• Table des matières

  Obtenir les données

Dans ce processus, les données sont chargées dans l'environnement de programmation. L'énoncé du problème est encadré et une mesure de performance est sélectionnée en fonction des exigences du système (Tyagi, 2020). Ensuite, les hypothèses sont vérifiées.

• Visualisation et découverte pour obtenir des informations

Dans ce processus, les données sont visualisées en expérimentant diverses combinaisons d'attributs et en trouvant les corrélations entre les données.

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• Pré-traitement des Données

Cette étape implique la gestion des valeurs manquantes, des valeurs catégorielles et des valeurs textuelles. Ce processus implique la détection et la correction des valeurs aberrantes (Tyagi, 2020). La mise à l'échelle des fonctionnalités est également effectuée.

• Sélection et formation d'un algorithme d'apprentissage automatique

Un algorithme d'apprentissage automatique est sélectionné et formé sur la base des données d'entrée. L'utilisateur a le choix d'expérimenter différents algorithmes.

• Affiner le modèle

Cette étape implique le réglage des hyperparamètres, l'ingénierie des fonctionnalités, etc. Des techniques d'ensemble sont utilisées pour évaluer l'ensemble de données de test (Tyagi, 2020). Ceci est fait pour augmenter les performances du modèle.

• Lancer, surveiller et maintenir le système

Il s'agit de la dernière étape du développement d'un projet d'apprentissage automatique de bout en bout. Il s'agit de déployer le modèle sur un serveur pour implémenter un modèle d'apprentissage automatique (Tyagi, 2020). Le système est entretenu et surveillé afin que les problèmes puissent être détectés et résolus.

Python est le langage de programmation le plus préféré pour les projets d'apprentissage automatique. Python est un choix répandu pour l'apprentissage automatique en raison des nombreux avantages qu'il offre. Il s'agit d'un langage de programmation interprété à usage général qui n'a pas besoin d'être compilé. De plus, la syntaxe de Python est extrêmement facile à apprendre et à utiliser. Certains des avantages de Python par rapport aux autres langages sont :

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De nombreuses bibliothèques pour l'apprentissage automatique

Python possède de nombreuses bibliothèques applicables à l'apprentissage automatique. Les bibliothèques en Python fournissent des fonctions et des méthodes prêtes à l'emploi que les développeurs peuvent utiliser directement et n'ont pas à les coder avant de les implémenter (Luashchuk, 2019). L'apprentissage automatique implique un traitement continu des données, et Python dispose de bibliothèques qui facilitent l'accès, la gestion et la transformation des données. Certaines des bibliothèques Python les plus utilisées sont :

• Scikit-learn : Il possède tous les algorithmes d'apprentissage automatique de base qui peuvent être directement importés et utilisés pour développer des modèles d'apprentissage automatique.
• Pandas : Il prend en charge les structures de données de haut niveau et peut également être utilisé pour l'analyse. Il dispose de fonctionnalités permettant de fusionner et de filtrer les données et de les charger à partir de différentes sources telles que des fichiers Excel, des fichiers texte ou le Web.
• TensorFlow : L'une des bibliothèques les plus couramment utilisées dans l'apprentissage en profondeur qui peut être utilisée pour configurer et former des modèles.
• Matplotlib : Cette bibliothèque est principalement utilisée pour la visualisation de données via des graphiques, des tracés et des histogrammes.

Python peut également être utilisé pour le développement complet du système car il dispose de frameworks qui prennent également en charge le développement frontal.

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Flexibilité de Python

Python est un langage de programmation très flexible car il offre à l'utilisateur la possibilité de choisir entre des concepts de programmation orientée objet ou des concepts de script (Luashchuk, 2019). Étant donné que Python n'a pas besoin d'être compilé, cela donne aux développeurs un avantage lorsqu'ils souhaitent rapidement implémenter des modifications et afficher les résultats. Les développeurs peuvent facilement utiliser Python en combinaison avec d'autres langages de programmation.

L'indépendance de la plate-forme de Python

Python peut être utilisé sur différentes plates-formes telles que MacOs, Linux, Windows et Unix, et il n'est pas limité à une seule plate-forme (Luashchuk, 2019). Les développeurs n'ont besoin que de modifications à petite échelle pour transférer le code d'une plate-forme à une autre.

Lisibilité et validation facile

Python offre une exécution rapide et aide ainsi les développeurs d'apprentissage automatique à faire de meilleurs choix. Étant donné que Python a une syntaxe de type anglais, il peut être facilement lu et compris par n'importe qui. Python possède également une nature multi-paradigme, ce qui ajoute à son adaptabilité et résout les problèmes de la manière la plus simple possible (Luashchuk, 2019).

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