L'apprentissage automatique (ML), un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA), permet aux ordinateurs d'effectuer des tâches sans instruction spécifique, en apprenant de l'expérience. Python offre une excellente prise en charge du ML grâce à son ensemble complet de fonctionnalités et sa large gamme de bibliothèques tierces.
Les bibliothèques ML disponibles pour Python incluent des outils et des fonctions permettant de résoudre des calculs mathématiques et scientifiques. En utilisant ces bibliothèques, vous pouvez créer des modèles de machine learning plus rapidement, sans avoir à maîtriser toutes les spécificités de leurs techniques sous-jacentes.
L'équipe Google Brain a développé TensorFlow en tant que framework d'apprentissage automatique open source cela vous permet construire et former divers types de réseaux neuronaux. TensorFlow joue un rôle crucial dans un large éventail d'applications d'intelligence artificielle, notamment la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et l'apprentissage par renforcement.
TensorFlow représente les données sous forme de tableaux multidimensionnels appelés tenseurs. Cette fonctionnalité vous permet de travailler avec des données de manière très flexible et efficace, facilitant ainsi la conception et l'optimisation de modèles d'apprentissage automatique.
La compatibilité de TensorFlow avec des langages de programmation tels que Python, C++ et JavaScript le rend accessible à un large public. Cette polyvalence a contribué à sa popularité tant dans le milieu universitaire que dans l’industrie.
L'équipe de recherche en IA de Meta a développé PyTorch en tant que bibliothèque gratuite et open source pour les applications de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel. Plusieurs entreprises, dont Uber, Walmart et Microsoft, ont adopté cette bibliothèque.
Par exemple, Uber a acquis Pyro, un programme d'apprentissage en profondeur qui utilise PyTorch pour la modélisation probabiliste. Cela démontre la popularité et l’utilité de PyTorch auprès des entreprises à la recherche de solutions d’IA avancées.
Des entreprises telles que Uber, Netflix, Square et Yelp optent pour Keras plutôt que d'autres bibliothèques lorsqu'il s'agit de gérer leurs données texte et image. Keras est une bibliothèque Python autonome et open source, spécialement conçue pour les tâches d'apprentissage automatique et de réseau neuronal.
Sa conception modulaire, sa lisibilité et son extensibilité permettent aux développeurs d'expérimenter et d'itérer plus rapidement lors de la création de modèles de réseaux neuronaux. De plus, Keras fournit une boîte à outils robuste qui améliore considérablement l'efficacité de la manipulation de texte et d'images.
NumPy, une bibliothèque Python open source, facilite les calculs scientifiques et mathématiques. Cette bibliothèque offre un large éventail de fonctions mathématiques, notamment des opérations telles que math.fsum et math.frexp. De plus, il vous permet d'effectuer des calculs complexes impliquant des matrices et des tableaux multidimensionnels.
SciPy s'appuie sur les capacités de NumPy, offrant un large éventail de fonctionnalités essentielles à diverses tâches scientifiques et techniques. Cette bibliothèque comprend des modules d'optimisation, d'intégration, d'interpolation, d'algèbre linéaire, de statistiques, etc.
En conséquence, il constitue un outil précieux pour ceux qui travaillent sur des activités telles que l’analyse de données, la simulation numérique et la modélisation scientifique. En règle générale, vous le combinerez avec d’autres bibliothèques scientifiques pour créer des flux de travail informatiques complets.
Scikit-Learn, la bibliothèque gratuite d'apprentissage automatique, est connue pour sa rapidité et son API conviviale. Construit sur SciPy, il englobe un large éventail de fonctionnalités, notamment des méthodes de régression, des outils de regroupement de données et de catégorisation.
Cette bibliothèque prend en charge les principales techniques d'apprentissage automatique, telles que les machines à vecteurs de support, Random Forest, K-Means et Gradient Boosting. De plus, sa communauté de développeurs active peut vous offrir une aide précieuse si vous rencontrez des problèmes.
Scikit-Learn est largement adopté dans divers secteurs, avec des exemples notables comme booking.com pour les réservations d'hôtel et Spotify pour le streaming de musique en ligne, ce qui en fait un choix populaire sur GitHub.
Orange3 est une application logicielle open source conçue pour l'exploration de données, l'apprentissage automatique et la visualisation de données. Ses origines remontent à 1996, lorsqu'il a été conçu pour la première fois par des experts universitaires de l'Université de Ljubljana en Slovénie qui l'ont construit en utilisant C++.
Au fil du temps, à mesure que la demande de fonctionnalités plus avancées et plus complexes augmentait, les professionnels ont commencé à intégrer des modules Python dans ce cadre, élargissant et améliorant les capacités du logiciel.
Pandas est une bibliothèque d'apprentissage automatique en Python qui fournit des structures de données de haut niveau et une grande variété d'outils d'analyse. L'une des grandes caractéristiques de cette bibliothèque est sa capacité à effectuer des opérations complexes sur des données en utilisant seulement une ou deux commandes.
Pandas a de nombreuses méthodes intégrées pour le regroupement, la combinaison et le filtrage des données, ainsi que la fonctionnalité de séries chronologiques.
Pandas s'assure que l'ensemble du processus de manipulation des données est simple. L'un des points forts de Pandas est sa prise en charge d'opérations telles que la réindexation, l'itération, le tri, l'agrégation, les concaténations et la visualisation.
Matplotlib est une bibliothèque pour Python qui contient tout ce dont vous avez besoin pour créer des visualisations statiques, animées et interactives.
NumPy, la bibliothèque de calcul scientifique de Python, sert de base sur laquelle Matplotlib a été construit. Vous pouvez utiliser Matplotlib pour tracer rapidement et facilement des données une fois que vous les avez prétraitées avec NumPy.
La bibliothèque Theano, créée par l'Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal en 2007, sert de plateforme pour concevoir et exécuter des énoncés mathématiques.
Il vous permet de manipuler, d'évaluer et d'optimiser efficacement des modèles mathématiques. Cette bibliothèque fonctionne en gérant ces expressions mathématiques à l'aide de tableaux multidimensionnels.
PyBrain (abréviation de Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network Library) est un ensemble de modules polyvalent et open source à utiliser sur diverses tâches d'apprentissage automatique.
Créé en mettant fortement l'accent sur l'accessibilité, les principaux atouts de PyBrain résident dans les réseaux de neurones et les méthodologies d'apprentissage par renforcement.
La domination de Python dans l'IA: une révolution axée sur les bibliothèques
La vaste gamme de bibliothèques d’apprentissage automatique de Python a contribué à faire progresser le domaine de l’intelligence artificielle. Ces bibliothèques proposent des solutions pré-écrites qui accélèrent le développement, favorisent la collaboration et vous permettent de créer efficacement des applications complexes.
Ces bibliothèques mettent en évidence l’influence de Python sur l’apprentissage automatique, chacune s’adressant à des aspects spécifiques des calculs mathématiques, de l’analyse des données, de la visualisation, etc.
Ces outils soulignent collectivement le rôle de Python en tant que force motrice dans le paysage de l'IA.