Top 10 des bibliothèques d'apprentissage machine Python de tous les temps

Imaginé par Guido Van Rossum, Python est un langage de programmation orienté objet qui a rendu possible de nombreuses nouvelles choses dans le domaine de l'informatique. Le motif principal de Guido Van Rossum lors du développement de Python était de donner naissance à un langage facile à lire et à apprendre pour les débutants - Guido a réussi dans les deux aspects.

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Le langage de programmation Python est le premier choix pour les entreprises qui souhaitent passer aux domaines de l'apprentissage automatique et de l'IA et utiliser la science des données. Grâce à un grand nombre de bibliothèques, Python est également devenu le premier choix parmi les développeurs des agences de développement Python pour essayer de nouvelles choses dans l'industrie.

Python possède la plus vaste collection de bibliothèques jamais développées pour un langage. Il possède également un large éventail d'applications et est un langage à usage général, ce qui signifie qu'il peut être utilisé dans le développement de presque tous les types de produits, qu'il s'agisse d'un site Web, d'une application de bureau, d'une application principale ou du développement de systèmes intelligents.

Nous explorons dix bibliothèques dédiées à la mise en œuvre de l'apprentissage automatique dans le langage Python.

1. Les pandas :

Pandas est l'une des bibliothèques de manipulation de données les mieux construites de cette liste. La bibliothèque Pandas a été créée au sein de la société financière AQR et plus tard ouverte à la demande d'un de ses employés, qui était le leader dans le développement de cette bibliothèque.

La bibliothèque Pandas possède les meilleurs moyens de gérer les données et de manipuler de grands ensembles de données. Les programmeurs qui travaillent avec de grands ensembles de données dans le domaine de l'apprentissage automatique utilisent la bibliothèque pour structurer l'ensemble de données en fonction des besoins de l'entreprise. De plus, Pandas a également une excellente application dans l'analyse et la manipulation de données.

2.NumPy :

NumPy est la façon dont Python a obtenu ses capacités de calcul numérique. Python a d'abord été développé sans trop de capacités de calcul numérique, ce qui a entravé sa progression. Cependant, les développeurs ont proposé cette bibliothèque et Python a pu devenir un meilleur langage à partir de là.

NumPy offre une pléthore d'options de calcul numérique telles que des calculs d'algèbre linéaire, le travail avec des matrices, etc. NumPy étant une bibliothèque open source, elle est constamment affinée et mise à jour avec de nouvelles formules qui simplifient l'utilisation de la bibliothèque. NumPy est utile dans les efforts d'apprentissage automatique comme l'expression et le travail avec des images, de grands tableaux et des implémentations d'ondes sonores.

3.Matplotlib :

Matplotlib est souvent utilisé avec des données numériques et calculées statistiquement, une bibliothèque utile pour tracer divers types de graphiques, d'histogrammes et de graphiques. Il joue un rôle déterminant dans la visualisation des données et constitue le choix ultime pour la visualisation et la création de rapports de données lors de l'utilisation de Python.

Matplotlib, lorsqu'il est utilisé avec NumPy et SciPy, a la capacité de remplacer le besoin d'utiliser le langage statistique MATLAB pour l'analyse et la visualisation des données.

Matplotlib propose également le plus grand nombre d'options en matière d'outils d'analyse et de visualisation de données. Il peut aider les développeurs à présenter leur analyse de données de manière plus efficace en utilisant la pléthore de graphiques 2D et 3D, ainsi que d'autres diagrammes de traçage.

4. PyTorche :

PyTorch a été développé sur Facebook lorsque l'entreprise a voulu se lancer dans les nouvelles technologies et les applications d'apprentissage automatique. Il est principalement utilisé dans des tâches de calcul complexes telles que le traitement d'images et le traitement du langage naturel.

Cette bibliothèque a été principalement développée pour faciliter des projets à grande échelle qui étaient principalement liés à la recherche et au développement du domaine de l'apprentissage automatique. Il est donc rapide et capable de s'adapter à des projets en constante évolution.

PyTorch est utilisé là où de grandes quantités de données doivent être traitées, et est également disponible sur le cloud, éliminant ainsi le besoin de configurer du matériel spécial pour l'utiliser. Ce sont des avantages supplémentaires de l'utilisation de cette bibliothèque d'apprentissage automatique dans votre projet.

5.TensorFlow :

TensorFlow est une autre excellente bibliothèque de calcul numérique dans l'écosystème Python. Développé par l'équipe Google Brain et remis à la communauté en 2015, TensorFlow a été exceptionnellement performant. L'équipe Google fournit également des mises à jour régulières et de nouvelles fonctionnalités à la bibliothèque, ce qui la rend encore plus puissante de jour en jour.

TensorFlow est utilisé dans presque tous les produits Google intégrant l'apprentissage automatique. C'est la bibliothèque de premier choix lorsque les développeurs doivent travailler avec des réseaux de neurones étant donné que les réseaux de neurones contiennent un certain nombre d'opérations de tenseur, et cette bibliothèque est très efficace pour effectuer de telles opérations.

Cette bibliothèque est également le premier choix lorsque les développeurs souhaitent créer des modèles pouvant être déployés rapidement et efficacement. TensorFlow permet aux équipes de développer et de tester leurs modèles d'apprentissage automatique sur diverses plates-formes et appareils. Les unités peuvent également déployer leurs modèles sur le cloud et collecter des données et des informations significatives à l'aide de TensorFlow.

6.Scikit-Apprendre :

L'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires sur GitHub, SciKit-Learn permet aux développeurs d'effectuer rapidement des calculs scientifiques, techniques et mathématiques.

Scikit-Learn est utilisé dans presque tous les programmes et produits d'apprentissage automatique. Il possède le plus d'algorithmes d'apprentissage automatique collectés à la perfection. Il comprend des algorithmes pour l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé, des algorithmes de régression, des algorithmes de classification d'images et de texte, ainsi que des algorithmes de clustering.

SciKit-Learn est le choix évident pour les développeurs lorsqu'ils souhaitent améliorer un produit existant ou son fonctionnement en utilisant des données antérieures.

7.Keras :

Si vous souhaitez travailler avec des réseaux de neurones, Keras est la meilleure bibliothèque pour vous. Keras a été initialement développé en tant que plate-forme pour les réseaux de neurones, mais avec le temps et un succès massif, il a ensuite été converti en une bibliothèque Python autonome.

Keras est principalement utilisé dans les grandes entreprises technologiques comme Uber, Netflix et Square pour traiter simultanément de grandes quantités de données de texte et d'image avec la meilleure précision. Keras est utilisé dans des applications à grande échelle car il offre une excellente prise en charge de plusieurs backends avec sa stabilité et ses performances parfaites.

8.Orange3 :

Orange3 est une bibliothèque Python qui a été développée en 1996 par des scientifiques de l'Université de Ljubljana. Orange3 est grandement favorisé dans la communauté en raison de sa courbe d'apprentissage plus gérable. Le développement d'Orange3 s'est concentré sur la création de systèmes de recommandation très précis. Aujourd'hui, Orange3 s'est étendu à divers sous-groupes. Il peut être utilisé pour l'exploration et la visualisation de données ainsi que pour le calcul numérique.

Ce qui distingue Orange3 est sa structure basée sur des widgets. Avec l'aide de cette structure, les développeurs peuvent facilement créer des modèles plus performants, et ces modèles peuvent ensuite être utilisés pour fournir des prévisions commerciales précises.

9.SciPy :

SciPy est une autre bibliothèque Python qui se concentre sur la fourniture de méthodes et de fonctions pour des calculs précis. La bibliothèque SciPy fait partie de la pile SciPy réputée dans l'industrie.

SciPy est largement utilisé dans les calculs scientifiques, mathématiques et techniques. Il est excellent pour gérer des calculs complexes et a donc été le précurseur dans l'industrie. SciPy est composé de NumPy, vous pouvez donc être sûr que les calculs de SciPy seront très efficaces et super rapides.

De plus, SciPy aborde directement des sujets mathématiques avancés tels que les statistiques, l'algèbre linéaire, la corrélation, l'intégration et d'autres calculs numériques. Il fait tout cela à une vitesse vertigineuse, augmentant les performances globales des modèles d'apprentissage automatique développés à l'aide de SciPy.

10.Théano :

Theano a été principalement développé pour traiter des équations mathématiques volumineuses et complexes qui ne pouvaient pas être résolues rapidement. Des chercheurs de l'Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal ont eu l'idée de développer Theano.

Depuis sa création, il a toujours dû rivaliser avec certaines des meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique. Cependant, Theano est toujours très efficace et peut fonctionner exceptionnellement bien sur les processeurs et les GPU. Theano permet également la réutilisation du code dans ses modèles, ce qui améliore la vitesse globale de développement d'un produit.

L'utilisation de telles bibliothèques est cruciale pour le développement de produits meilleurs et plus stables. Si vous souhaitez créer des visualisations à partir de votre analyse de données, vous devez opter pour la bibliothèque Matplotlib en raison des nombreuses options qu'elle propose. Si vous travaillez avec des tenseurs ainsi que d'autres calculs numériques qui doivent être traités à des vitesses très rapides, vous devez absolument procéder avec TensorFlow.

Python est un langage à usage général, il est livré avec toutes sortes de bibliothèques et de modules qui offrent des avantages supplémentaires au langage. Si l'apprentissage automatique est votre domaine principal, voici quelques-unes des meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique jamais publiées pour l'environnement Python.

A propos de l'auteure

Harikrishna Kundariya, est spécialiste du marketing, développeur, expert en IoT, ChatBot et Blockchain, concepteur, co-fondateur, directeur de Technologies eSparkBiz. Son expérience de plus de 8 ans lui permet de fournir des solutions numériques aux nouvelles start-up basées sur l'IoT et le ChatBot.

Source : https://blog.ionixxtech.com/top-10-python-machine-learning-libraries-of-all-time/