Top 9 des bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique en 2022

L' apprentissage automatique est le domaine le plus algorithmique de l'informatique. L'époque où les gens devaient coder tous les algorithmes pour l'apprentissage automatique est révolue. Merci à Python et à ses bibliothèques, modules et frameworks.

Les bibliothèques d'apprentissage automatique Python sont devenues le langage préféré pour les implémentations d'algorithmes d'apprentissage automatique. Apprendre Python est essentiel pour maîtriser la science des données et l'apprentissage automatique. Jetons un coup d'œil aux principales bibliothèques Python utilisées pour l'apprentissage automatique.

Meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique Python

1) numPy

NumPy est un package de traitement de tableau à usage général bien connu. Une vaste collection de fonctions mathématiques de haute complexité rend NumPy puissant pour traiter de grands tableaux et matrices multidimensionnels. NumPy est très utile pour gérer l'algèbre linéaire, les transformées de Fourier et les nombres aléatoires. D'autres bibliothèques comme TensorFlow utilisent NumPy en arrière-plan pour manipuler les tenseurs.

Avec NumPy, vous pouvez définir des types de données arbitraires et les intégrer facilement à la plupart des bases de données. NumPy peut également servir de conteneur multidimensionnel efficace pour toutes les données génériques qui se trouvent dans n'importe quel type de données. Les fonctionnalités clés de NumPy incluent un puissant objet tableau à N dimensions, des fonctions de diffusion et des outils prêts à l'emploi pour intégrer le code C/C++ et Fortran.

2) Scipy

L'apprentissage automatique se développant à une vitesse supersonique, de nombreux développeurs Python créaient des bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique , en particulier pour le calcul scientifique et analytique. Travis Oliphant, Eric Jones et Pearu Peterson ont décidé en 2001 de fusionner la plupart de ces codes fragmentaires et de les normaliser. La bibliothèque résultante a ensuite été nommée bibliothèque SciPy.

Le développement actuel de la bibliothèque SciPy est soutenu et sponsorisé par une communauté ouverte de développeurs et distribué sous la licence gratuite BSD.

La bibliothèque SciPy propose des modules pour l'algèbre linéaire, l'optimisation d'image, l'interpolation d'intégration, les fonctions spéciales, la transformée de Fourier rapide, le traitement du signal et de l'image, la résolution d'équations différentielles ordinaires (ODE) et d'autres tâches de calcul en science et en analyse.

La structure de données sous-jacente utilisée par SciPy est un tableau multidimensionnel fourni par le module NumPy. SciPy dépend de NumPy pour les sous-programmes de manipulation de tableaux. La bibliothèque SciPy a été conçue pour fonctionner avec les tableaux NumPy tout en fournissant des fonctions numériques conviviales et efficaces.

3) Scikit-apprendre

En 2007 , David Cournapeau a développé la bibliothèque Scikit-learn dans le cadre du projet Google Summer of Code. En 2010, l'INRIA a participé et a fait la sortie publique en janvier 2010. Skikit-learn a été construit sur deux bibliothèques Python - NumPy et SciPy et est devenu la bibliothèque d'apprentissage automatique Python la plus populaire pour développer des algorithmes d'apprentissage automatique.

Scikit-learn propose une large gamme d'algorithmes d'apprentissage supervisés et non supervisés qui fonctionnent sur une interface cohérente en Python. La bibliothèque peut également être utilisée pour l'exploration de données et l'analyse de données. Les principales fonctions d'apprentissage automatique que la bibliothèque Scikit-learn peut gérer sont la classification, la régression, le regroupement, la réduction de dimensionnalité, la sélection de modèles et le prétraitement.

4) Théano

Theano est une bibliothèque d'apprentissage automatique Python qui peut agir comme un compilateur d'optimisation pour évaluer et manipuler des expressions mathématiques et des calculs matriciels. Construit sur NumPy, Theano présente une intégration étroite avec NumPy et possède une interface très similaire. Theano peut travailler sur Graphics Processing Unit (GPU) et CPU.

Travailler sur l'architecture GPU donne des résultats plus rapides. Theano peut effectuer des calculs gourmands en données jusqu'à 140 fois plus rapidement sur GPU que sur un CPU. Theano peut automatiquement éviter les erreurs et les bogues lorsqu'il s'agit de fonctions logarithmiques et exponentielles. Theano dispose d'outils intégrés pour les tests unitaires et la validation, évitant ainsi les bogues et les problèmes.

5) TensorFlow

TensorFlow a été développé pour l'usage interne de Google par l'équipe Google Brain. Sa première version est sortie en novembre 2015 sous la licence Apache 2.0. TensorFlow est un cadre de calcul populaire pour la création de modèles d'apprentissage automatique . TensorFlow prend en charge une variété de kits d'outils différents pour la construction de modèles à différents niveaux d'abstraction.

TensorFlow expose des API Python et C++ très stables. Il peut également exposer des API rétrocompatibles pour d'autres langages, mais elles peuvent être instables. TensorFlow a une architecture flexible avec laquelle il peut fonctionner sur une variété de processeurs, de GPU et de TPU de plates-formes de calcul. TPU signifie unité de traitement Tensor, une puce matérielle construite autour de TensorFlow pour l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.

6) Kéras

Keras compte plus de 200 000 utilisateurs en novembre 2017. Keras est une bibliothèque open source utilisée pour les réseaux de neurones et l'apprentissage automatique. Keras peut s'exécuter sur TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R ou PlaidML. Keras peut également fonctionner efficacement sur CPU et GPU.

Keras fonctionne avec des blocs de construction de réseaux neuronaux tels que des couches, des objectifs, des fonctions d'activation et des optimiseurs. Keras dispose également de nombreuses fonctionnalités pour travailler sur des images et des images de texte, ce qui est pratique lors de l'écriture de code Deep Neural Network.

Outre le réseau de neurones standard, Keras prend en charge les réseaux de neurones convolutionnels et récurrents.

7) PyTorch

PyTorch propose une gamme d'outils et de bibliothèques qui prennent en charge la vision par ordinateur, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. La bibliothèque PyTorch est open-source et est basée sur la bibliothèque Torch. L'avantage le plus important de la bibliothèque PyTorch est sa facilité d'apprentissage et d'utilisation.

PyTorch peut s'intégrer en douceur à la pile de science des données python, y compris NumPy. Vous ferez à peine la différence entre NumPy et PyTorch. PyTorch permet également aux développeurs d'effectuer des calculs sur les Tensors. PyTorch dispose d'un cadre robuste pour créer des graphiques de calcul en déplacement et même les modifier en cours d'exécution. Les autres avantages de PyTorch incluent la prise en charge de plusieurs GPU, des préprocesseurs simplifiés et des chargeurs de données personnalisés.

8) Les pandas

Les pandas deviennent la bibliothèque Python la plus populaire utilisée pour l'analyse de données avec la prise en charge de structures de données rapides, flexibles et expressives conçues pour fonctionner à la fois sur des données « relationnelles » ou « étiquetées ». Pandas est aujourd'hui une bibliothèque incontournable pour résoudre des analyses de données pratiques et réelles en Python. Pandas est très stable, offrant des performances hautement optimisées. Le code backend est purement écrit en C ou Python.

Les deux principaux types de structures de données utilisées par les pandas sont :

• Série (unidimensionnelle)
• DataFrame (2 dimensions)

Ces deux éléments réunis peuvent gérer une grande majorité des besoins en données et des cas d'utilisation de la plupart des secteurs tels que la science, les statistiques, le social, la finance et, bien sûr, l'analyse et d'autres domaines de l'ingénierie.

Les pandas prennent en charge et fonctionnent bien avec différents types de données, notamment les suivantes :

• Données tabulaires avec des colonnes de données hétérogènes. Par exemple, considérez les données provenant de la table SQL ou de la feuille de calcul Excel.
• Données de séries chronologiques ordonnées et non ordonnées. La fréquence des séries chronologiques n'a pas besoin d'être fixe, contrairement à d'autres bibliothèques et outils. Pandas est exceptionnellement robuste dans la gestion de données de séries chronologiques inégales
• Données matricielles arbitraires avec le type de données homogène ou hétérogène dans les lignes et les colonnes
• Toute autre forme d'ensembles de données statistiques ou d'observation. Les données n'ont pas du tout besoin d'être étiquetées. La structure de données Pandas peut le traiter même sans étiquetage.

9) Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données utilisée pour le traçage 2D afin de produire des tracés d'images et des figures de qualité publication dans une variété de formats. La bibliothèque permet de générer des histogrammes, des tracés, des graphiques d'erreurs, des nuages ​​de points, des graphiques à barres avec seulement quelques lignes de code.

Il fournit une interface de type MATLAB et est exceptionnellement convivial. Il fonctionne en utilisant des kits d'outils d'interface graphique standard tels que GTK+, wxPython, Tkinter ou Qt pour fournir une API orientée objet qui aide les programmeurs à intégrer des graphiques et des tracés dans leurs applications.

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Conclusion

Python est le langage de référence en matière de science des données et d'apprentissage automatique et il existe de multiples raisons de choisir python pour la science des données.

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Python a une communauté active dans laquelle la plupart des développeurs créent des bibliothèques à leurs propres fins et les publient ensuite au public à leur avantage. Voici quelques-unes des bibliothèques d'apprentissage automatique courantes utilisées par les développeurs Python. Si vous souhaitez mettre à jour vos compétences en science des données, consultez le programme Executive PG Program in Data Science de l' IIIT-B.