Les 12 meilleurs outils d'apprentissage automatique en 2022 pour mettre la main dessus

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont les tendances les plus en vogue dans le monde de la technologie aujourd'hui. Avec les applications d'IA et de ML qui dominent presque tous les aspects du monde moderne - de quelque chose d'aussi simple qu'un moteur de recommandation à la voiture autonome, l'IA et le ML sont omniprésents.

Alors que de plus en plus d'entreprises explorent avec enthousiasme les limites de ces technologies émergentes, cela crée des opportunités d'emploi substantielles pour les aspirants. À l'échelle mondiale, les entreprises géantes et les petites startups exploitent les avantages de ces technologies perturbatrices, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives passionnantes pour l'emploi.

Cependant, pour pouvoir décrocher un emploi en IA ou en ML, vous devez d'abord bien connaître les outils d'apprentissage automatique. Les outils d'apprentissage automatique et les logiciels d'apprentissage automatique permettent aux développeurs d'applications Web/mobiles de créer des algorithmes ML efficaces et fonctionnels. Ces algorithmes peuvent, à leur tour, être utilisés à diverses fins : créer des moteurs de recommandation, prédire avec précision les modèles de recherche, filtrer les spams, détecter les fraudes, et bien plus encore.

Nous avons compilé une liste des douze meilleurs outils d'apprentissage automatique qui sont excellents à la fois pour les débutants et les professionnels expérimentés !

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Les meilleurs outils d'apprentissage automatique en 2019

1. TensorFlow

Initialement développé par Google, TensorFlow est une bibliothèque logicielle open source d'apprentissage automatique pour le calcul numérique à l'aide de graphes de flux de données. Il dispose d'une suite complète et flexible d'outils, de bibliothèques et de ressources qui vous permettent de créer, de former et de déployer des applications ML sans aucun problème.

TensorFlow est un excellent outil d'apprentissage automatique pour les systèmes d'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones. Une autre grande caractéristique de TensorFlow est qu'il peut fonctionner sur des GPU et des CPU ainsi que sur des plates-formes informatiques mobiles.

2. Apprentissage automatique Amazon (AML)

L'outil Amazon Machine Learning est une application logicielle d'apprentissage automatique basée sur le cloud. Il est principalement utilisé par les développeurs du monde entier pour créer des modèles d'apprentissage automatique et pour générer des prédictions. La meilleure partie à ce sujet est qu'il peut être utilisé par les développeurs d'applications Web/mobiles de tous niveaux de compétence.

AML prend en charge trois types de modèles ML, notamment la régression, la classification multiclasse et la classification binaire. Il peut intégrer des données provenant de plusieurs sources telles que Redshift, Amazon S3 et RDS. En outre, il vous permet de créer des objets de source de données à partir de la base de données MySQL.

3. Auto-WEKA

Auto-WEKA est un outil d'exploration de données conçu pour effectuer une sélection d'algorithmes combinée et une optimisation d'hyperparamètres sur les algorithmes de classification et de régression que WEKA implémente.

Ainsi, lorsqu'un jeu de données est alimenté dans WEKA, il explore les paramètres d'hyperparamètres pour plusieurs algorithmes et recommande le plus préféré à l'utilisateur - celui qui offre une performance de généralisation fiable. L'outil utilise une approche entièrement automatisée et tire parti des récentes innovations en matière d'optimisation bayésienne.

4. BigML

Quand on parle d'outils d'apprentissage automatique, nous ne pouvons pas nous permettre de passer à côté du BigML. Il s'agit d'une plate-forme ML complète qui offre une multitude d'algorithmes ML pour résoudre des problèmes complexes du monde réel via un cadre unifié et intégré. Explicitement conçu pour l'apprentissage automatique, BigML est livré avec une vaste gamme de fonctionnalités bien intégrées dans une interface utilisateur Web pratique. Il vous permet de charger votre ensemble de données, de créer et de partager vos modèles ML, d'entraîner et d'évaluer vos modèles et de générer de nouvelles prédictions, individuellement ou par lots.

BigML englobe divers aspects ML utiles, notamment la classification, la régression, la prévision de séries chronologiques, l'analyse de clusters, la détection d'anomalies, la modélisation de sujets, etc., qui s'appliquent tous à un large éventail d'applications prédictives.

5. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML est une collection de produits de ML qui permet aux développeurs ayant une expertise limitée en ML de former des modèles de haute qualité en fonction des besoins commerciaux uniques. Il est basé sur la technologie de pointe d'apprentissage par transfert et de recherche d'architecture neuronale de Google.

L'outil offre une interface graphique simple et soignée pour la formation, l'évaluation, l'amélioration et le déploiement de modèles basés sur un ensemble de données donné. Vous pouvez générer une prédiction sur votre modèle entraîné via l'API Vision existante en ajoutant un modèle personnalisé. Vous pouvez stocker les données dans le stockage en nuage en toute sécurité.

6. MLflow

MLflow est une plate-forme open source conçue pour gérer le cycle de vie complet du ML (y compris l'expérimentation, la reproductibilité et le déploiement de modèles de ML). Il comporte trois composants principaux - Suivi, Projets et Modèles, chacun remplissant des fonctions uniques.

MLflow possède de nombreuses intégrations intégrées telles que TensorFlow, PyTorch Keras, Spark, H20.ai, Python, Java, R, Kubernetes, Docker, Azure ML et Google Cloud. Ceux-ci peuvent être très pratiques pour créer des modèles ML adaptés à des besoins spécifiques.

7. Scikit-Learn

Scikit-Learn est l'une des bibliothèques les plus utiles pour ML en Python. Construite sur NumPy, SciPy et Matplotlib, cette bibliothèque basée sur Python contient un éventail d'outils efficaces pour l'apprentissage automatique et la modélisation statistique. Celles-ci incluent la classification, la régression, le regroupement et la réduction de dimensionnalité, la sélection de modèles et le prétraitement.

Comme il s'agit d'une bibliothèque open source avec une communauté active, elle est constamment améliorée. Et rassurez-vous, si jamais vous êtes coincé dans un problème sans issue, vous pouvez toujours contacter la communauté Scikit-Learn pour obtenir de l'aide.

8. Apache Mahout

Apache Mahout est un framework d'algèbre linéaire distribué open source et un Scala DSL mathématiquement expressif conçu pour développer des applications ML évolutives. Il est principalement utilisé par les scientifiques des données, les mathématiciens et les statisticiens pour une mise en œuvre rapide des algorithmes ML.

En plus d'offrir une plate-forme extensible pour la création d'algorithmes évolutifs, Apache Mahout comprend également des bibliothèques de matrices et de vecteurs. Il peut s'exécuter sur Apache Hadoop en utilisant le paradigme MapReduce.

9. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio est une plateforme qui vous permet de créer et de former des modèles ML évolutifs avec une optimisation plus rapide. Il vous offre tous les outils nécessaires pour résoudre les problèmes de l'entreprise grâce à une expérience de données collaborative. Il existe des outils pour l'analyse et la visualisation des données, pour le nettoyage et la mise en forme des données, pour l'ingestion de données et, bien sûr, pour la création et la formation de modèles ML.

IBM Watson Studio accélère les flux de travail Machine Learning et Deep Learning essentiels à l'intégration de l'IA dans votre infrastructure d'entreprise, favorisant ainsi l'innovation.

10. Microsoft Azure ML Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio est un service cloud entièrement géré qui vous permet de créer, déployer et partager des solutions d'analyse prédictive en toute simplicité. Il s'agit d'un outil collaboratif par glisser-déposer qui vous permet de créer, tester et déployer des solutions d'analyse prédictive sur vos données.

Azure ML Studio publie des modèles en tant que services Web pour faciliter la consommation par des applications personnalisées ou des outils de BI. Il offre un espace de travail visuel interactif pour développer, tester et itérer sur un modèle d'analyse prédictive. L'outil ne nécessite aucune programmation - il connecte visuellement les ensembles de données et les modules pour créer votre modèle d'analyse prédictive.

11. Apache Spark MLib

Apache Spark MLib est une bibliothèque ML évolutive qui s'exécute sur Apache Mesos, Hadoop, Kubernetes, de manière autonome ou dans le cloud. Il se compose de tous les algorithmes et utilitaires ML standard tels que la classification, la régression, le clustering, le filtrage collaboratif, la réduction de la dimensionnalité. L'objectif principal de cet outil est de rendre l'apprentissage automatique pratique évolutif et facile.

Spark MLlib propose divers outils tels que les algorithmes ML, la féaturisation (pour l'extraction, la transformation, la réduction de la dimensionnalité et la sélection), les pipelines (pour la construction, l'évaluation et le réglage des pipelines ML), la persistance (pour l'enregistrement et le chargement d'algorithmes, de modèles et de pipelines) , et Utilities (pour l'algèbre linéaire, les statistiques, le traitement des données).

12. Accord.NET

Accord.NET est un framework ML pour le calcul scientifique dans .NET. Il comprend plusieurs bibliothèques de traitement d'images et audio écrites en langage de programmation C#. Les bibliothèques sont disponibles à la fois dans le code source et sont accessibles via des programmes d'installation exécutables et des packages NuGet. Les principaux domaines d'intérêt sont les statistiques, l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones artificiels, l'algèbre linéaire numérique, l'optimisation numérique, le traitement du signal et des images et les bibliothèques de support (par exemple, le traçage et la visualisation de graphes).

Le framework Accord.NET inclut Accord.Statistics, Accord.Math et Accord.MachineLearning. Vous pouvez créer et tester de nouveaux algorithmes ML sans plonger trop profondément dans le code. En outre, il est livré avec une suite d'exemples d'applications pour vous aider à écrire vos applications rapidement.

En ce qui concerne la science des données (IA, ML, Deep Learning), les outils vous permettent d'explorer les profondeurs des domaines de la science des données, de les expérimenter et d'innover avec des solutions IA/ML entièrement fonctionnelles. Différents outils sont conçus pour différents besoins. Ainsi, le choix des outils d'apprentissage automatique dépendra en grande partie du projet en cours, du résultat attendu et, parfois, de votre niveau d'expertise.

Cependant, l'objectif est de continuer à apprendre et à acquérir de nouvelles compétences. Alors, n'ayez pas peur de jouer avec de nouveaux outils et logiciels de ML - qui sait que vous pourrez peut-être créer quelque chose de fantastique un jour !

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