Principaux outils pour la simplification et la standardisation de l'apprentissage automatique

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont deux leaders innovants alors que le monde bénéficie de l'attrait de la technologie pour les secteurs à l'échelle mondiale. Choisir quel outil utiliser peut être difficile car beaucoup ont gagné en popularité sur le marché pour rester compétitifs.

Vous choisissez votre avenir lorsque vous sélectionnez un outil d'apprentissage automatique. Étant donné que tout dans le domaine de l'intelligence artificielle se développe si rapidement, il est essentiel de maintenir un équilibre entre "vieux chien, vieux trucs" et "je l'ai fait hier".

Le nombre d'outils d'apprentissage automatique augmente; avec lui, l'exigence est de les évaluer et de comprendre comment sélectionner le meilleur.

Nous examinerons certains outils d'apprentissage automatique bien connus dans cet article. Cet examen passera par les bibliothèques, les frameworks et les plates-formes ML.

Hermione

La toute dernière bibliothèque open source, appelée Hermione, permettra aux scientifiques des données de configurer plus facilement et plus rapidement des scripts mieux ordonnés. De plus, Hermione propose des cours sur la vue des données, la vectorisation du texte, la normalisation et la dénormalisation des colonnes, et d'autres sujets qui facilitent les activités quotidiennes. Avec Hermione, vous devez suivre une procédure ; le reste sera géré par elle, comme par magie.

Hydra

Un framework Python open source appelé Hydra facilite la création d'applications complexes à des fins de recherche et autres. Hydra fait référence à sa capacité à gérer de nombreuses tâches connexes, un peu comme une hydre à plusieurs têtes. La fonction principale est la capacité de composer dynamiquement une configuration hiérarchique et de la remplacer via des fichiers de configuration et la ligne de commande.

L'achèvement dynamique des onglets de ligne de commande en est un autre. Il peut être configuré hiérarchiquement à partir de diverses sources, et la configuration peut être donnée ou modifiée à partir de la ligne de commande. De plus, il peut lancer votre programme pour qu'il s'exécute à distance ou localement et effectuer de nombreuses tâches avec divers arguments avec une seule commande.

Koala

Pour augmenter la productivité des scientifiques des données tout en travaillant avec des quantités massives de données, le projet Koalas intègre l'API pandas DataFrame au-dessus d'Apache Spark.

Pandas est l'implémentation Python DataFrame standard de facto (nœud unique), tandis que Spark est la norme de facto pour le traitement de données à grande échelle. Si vous êtes déjà à l'aise avec les pandas, vous pouvez utiliser ce package pour commencer à utiliser Spark immédiatement et éviter toute courbe d'apprentissage. Une seule base de code est compatible avec Spark et Pandas (tests, jeux de données plus petits) (jeux de données distribués).

Ludwig

Ludwig est un cadre d'apprentissage automatique déclaratif qui offre une approche de configuration simple et flexible basée sur les données pour définir des pipelines d'apprentissage automatique. La Linux Foundation AI & Data héberge Ludwig, qui peut être utilisé pour diverses activités d'IA.

Les fonctionnalités d'entrée et de sortie et les types de données appropriés sont déclarés dans la configuration. Les utilisateurs peuvent spécifier des paramètres supplémentaires pour prétraiter, encoder et décoder des fonctionnalités, charger des données à partir de modèles pré-entraînés, créer l'architecture du modèle interne, ajuster les paramètres d'apprentissage ou effectuer une optimisation des hyperparamètres.

Ludwig créera automatiquement un pipeline d'apprentissage automatique de bout en bout à l'aide des paramètres explicites de la configuration tout en revenant aux valeurs par défaut intelligentes pour les paramètres qui ne le sont pas.

MLNotifier 

Avec une seule ligne d'importation, le programme open source MLNotify peut vous envoyer des notifications en ligne, mobiles et par e-mail lorsque la formation du modèle est terminée. Il s'agit d'une bibliothèque Python qui s'attache à la fonction fit() des bibliothèques ML bien connues et alerte l'utilisateur lorsque la procédure est terminée.

Chaque scientifique des données sait qu'attendre la fin de votre formation est fastidieux après avoir formé des centaines de modèles. Vous devez faire des allers-retours avec Alt + Tab pour le vérifier de temps en temps, car cela prend un certain temps. MLNotify imprimera votre URL de suivi spécifique une fois la formation commencée. Vous avez trois options pour entrer le code : scannez le QR, copiez l'URL ou accédez à https://mlnotify.aporia.com. Le développement de votre formation sera ensuite visible. Vous recevrez une notification immédiate lorsque la formation est terminée. Vous pouvez activer les notifications en ligne, par smartphone ou par e-mail pour être alerté dès que votre entraînement est terminé.

PyCaret

Les flux de travail pour l'apprentissage automatique sont automatisés via le module PyCaret open source basé sur Python. Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage automatique Python à code court, simple à comprendre. Vous pouvez consacrer plus de temps à l'analyse et moins de temps au développement avec PyCaret. De nombreuses options de préparation des données sont disponibles. Caractéristiques d'ingénierie à l'échelle. De par sa conception, PyCaret est modulaire. Chaque module a des opérations d'apprentissage automatique particulières.

Dans PyCaret, les fonctions sont des collections d'opérations qui exécutent certaines activités de flux de travail. Ils sont les mêmes dans tous les modules. Il y a une tonne de matériel fascinant disponible pour vous apprendre PyCaret. Vous pouvez commencer par suivre nos instructions.

Traingénérateur

Traingenerator Utilisez une interface utilisateur Web simple créée avec streamlit pour générer un code de modèle unique pour PyTorch et sklearn. L'outil idéal pour faire décoller votre prochain projet de machine learning ! De nombreuses options de prétraitement, de construction de modèles, de formation et de visualisation sont disponibles avec Traingenerator (en utilisant Tensorboard ou comet.ml). Il peut exporter vers Google Colab, Jupyter Notebook ou .py.

Turi Créer

Pour ajouter des suggestions, une identification d'objet, une classification d'image, une similarité d'image ou une catégorisation d'activité à votre application, vous pouvez être un expert en apprentissage automatique. Le développement de modèles d'apprentissage automatique personnalisés est rendu plus accessible avec Turi Create. Il comprend des graphiques de streaming intégrés pour analyser vos données et se concentre sur les tâches plutôt que sur les algorithmes. Prend en charge des ensembles de données volumineux sur un seul système et fonctionne avec du texte, des photos, de l'audio, de la vidéo et des données de capteur. Avec cela, les modèles peuvent être exportés vers Core ML pour être utilisés dans des applications pour iOS, macOS, watchOS et tvOS.

AI Platform et ensembles de données sur Google Cloud

Tout modèle ML a le problème fondamental qu'il ne peut pas être formé sans l'ensemble de données approprié. Ils prennent beaucoup de temps et d'argent à faire. Les ensembles de données connus sous le nom d'ensembles de données publics Google Cloud sont sélectionnés par Google et mis à jour fréquemment. Les formats vont des photos à l'audio, à la vidéo et au texte, et ils sont tous très divers. L'information est conçue pour être utilisée par une variété de chercheurs à diverses fins.

Google fournit également des services pratiques supplémentaires qui pourraient vous intéresser :

• Vision AI (modèles pour la vision par ordinateur), Services de traitement du langage naturel
• Une plateforme de formation et d'administration de modèles d'apprentissage automatique
• Logiciel de synthèse vocale dans plus de 30 langues, etc.

Amazon Web Services

Les développeurs peuvent accéder aux technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique sur la plate-forme AWS. On peut sélectionner l'un des services d'IA préformés pour travailler avec la vision par ordinateur, la reconnaissance du langage et la production vocale, développer des systèmes de recommandation et créer des modèles de prédiction.

Vous pouvez facilement créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique évolutifs à l'aide d'Amazon SageMaker, ou vous pouvez créer des modèles uniques qui prennent en charge toutes les plates-formes ML open source appréciées.

Microsoft Azure

La fonctionnalité de glisser-déposer d'Azure Machine Learning Studio permet aux développeurs sans expertise en machine learning d'utiliser la plateforme. Quelle que soit la qualité des données, vous pouvez rapidement créer des applications BI à l'aide de cette plate-forme et créer des solutions directement "sur le cloud".

Microsoft fournit en outre Cortana Intelligence, une plate-forme qui permet une gestion complète des mégadonnées et des analyses et transforme les données en informations informatives et en actions ultérieures.

Dans l'ensemble, les équipes et les grandes entreprises peuvent collaborer sur des solutions ML dans le cloud à l'aide d'Azure. Les sociétés internationales l'adorent car il comprend divers outils pour diverses utilisations.

RapidMiner

Une plate-forme pour la science des données et l'apprentissage automatique s'appelle RapidMiner. Il offre une interface utilisateur graphique facile à utiliser et prend en charge le traitement de données à partir de différents formats, notamment.csv,.txt,.xls et.pdf. De nombreuses entreprises dans le monde utilisent Rapid Miner en raison de sa simplicité et de son respect de la vie privée.

Lorsque vous avez besoin de développer rapidement des modèles automatisés, cet outil est utile. Vous pouvez l'utiliser pour identifier les problèmes de qualité typiques avec les corrélations, les valeurs manquantes et la stabilité et analyser automatiquement les données. Cependant, il est préférable d'utiliser des méthodes alternatives tout en essayant d'aborder des sujets de recherche plus difficiles.

IBM Watson

Découvrez la plate-forme Watson d'IBM si vous recherchez une plate-forme entièrement fonctionnelle avec diverses fonctionnalités pour les équipes de recherche et les entreprises.

Un ensemble d'API open source s'appelle Watson. Ses utilisateurs peuvent développer des moteurs de recherche cognitifs et des agents virtuels, et ils ont accès à des outils de démarrage et à des exemples de programmes. Watson propose également un cadre pour la création de chatbots, que les novices en apprentissage automatique peuvent utiliser pour former leurs bots plus rapidement. Tout développeur peut utiliser ses appareils pour développer son propre logiciel dans le cloud, et en raison de ses coûts abordables, c'est une excellente option pour les petites et moyennes entreprises.

Anaconda

Python et R sont pris en charge via la plate-forme ML open source connue sous le nom d'Anaconda. Tout système d'exploitation pris en charge pour d'autres plates-formes peut l'utiliser. Il permet aux programmeurs de contrôler les bibliothèques et les environnements et plus de 1,500 XNUMX outils de science des données Python et R (dont Dask, NumPy et pandas). Anaconda fournit d'excellentes capacités de modélisation et de visualisation de rapports. La popularité de cet outil provient de sa capacité à installer plusieurs outils avec un seul.

TensorFlow

TensorFlow de Google est une collection de bibliothèques de logiciels gratuits d'apprentissage en profondeur. Les experts en machine learning peuvent créer des modèles exacts et riches en fonctionnalités à l'aide des technologies TensorFlow.

Ce logiciel rationalise la création et l'utilisation de réseaux de neurones sophistiqués. TensorFlow fournit des API Python et C/C++ afin que leur potentiel puisse être exploré à des fins de recherche. De plus, les entreprises du monde entier ont accès à des outils solides pour gérer et traiter leurs propres données dans un environnement cloud abordable.

Scikit-apprendre

Scikit-learn facilite la création d'algorithmes de classification, de régression, de réduction de la dimensionnalité et d'analyse prédictive des données. Sklearn est basé sur les frameworks de développement Python ML NumPy, SciPy, pandas et matplotlib. La recherche et les utilisations commerciales sont autorisées pour cette bibliothèque open source.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook est un shell de commande pour l'informatique interactive. Avec Python, cet outil fonctionne avec Julia, R, Haskell et Ruby, entre autres langages de programmation. Il est fréquemment utilisé dans l'apprentissage automatique, la modélisation statistique et l'analyse de données.

Essentiellement, Jupyter Notebook prend en charge les visualisations interactives des initiatives de science des données. En plus de stocker et de partager du code, des visualisations et des commentaires, il permet la création de rapports d'analyse époustouflants.

Colab

Colab est un outil précieux si vous utilisez Python. Le Collaboratory, souvent appelé Colab, vous permet d'écrire et d'exécuter du code Python dans un navigateur Web. Il n'a aucune exigence de configuration, vous offre un accès à la puissance du GPU et simplifie le partage des résultats.

PyTorch

Basé sur Torch, PyTorch est un framework d'apprentissage en profondeur open source qui utilise Python. Comme NumPy, il effectue un calcul tenseur avec une accélération GPU. De plus, PyTorch fournit une importante bibliothèque d'API pour développer des applications de réseau neuronal.

Comparé à d'autres services d'apprentissage automatique, PyTorch est unique. Il n'utilise pas de graphiques statiques, contrairement à TensorFlow ou Caffe2. En comparaison, les graphiques PyTorch sont dynamiques et calculés en continu. Travailler avec des graphiques dynamiques rend PyTorch plus facile pour certaines personnes et permet même aux débutants d'inclure un apprentissage en profondeur dans leurs projets.

Keras

Le cadre d'apprentissage en profondeur le plus populaire parmi les équipes Kaggle qui réussissent est Keras. L'un des meilleurs outils pour les personnes qui débutent une carrière en tant que professionnel de l'apprentissage automatique est celui-ci. L'API de réseau neuronal appelée Keras fournit une bibliothèque d'apprentissage en profondeur pour Python. La bibliothèque Keras est beaucoup plus simple à comprendre que les autres bibliothèques. De plus, Keras est de plus haut niveau, ce qui facilite la compréhension de la situation dans son ensemble. Il peut également être utilisé avec des frameworks Python bien connus tels que TensorFlow, CNTK ou Theano.

Knime

Knime est nécessaire pour créer des rapports et travailler avec des analyses de données. Grâce à sa conception modulaire de pipeline de données, cet outil d'apprentissage automatique open source intègre une variété de composants d'apprentissage automatique et d'exploration de données. Ce logiciel offre un bon support et des versions fréquentes.

La capacité de cet outil à incorporer du code d'autres langages de programmation, notamment C, C++, R, Python, Java et JavaScript, est l'une de ses caractéristiques importantes. Il peut être rapidement adopté par un groupe de programmeurs d'horizons divers.

Sources:

• https://github.com/kelvins/awesome-mlops#data-validation
• https://www.spec-india.com/blog/machine-learning-tools
• https://serokell.io/blog/popular-machine-learning-tools
• https://neptune.ai/blog/best-mlops-tools
• https://www.aporia.com/blog/meet-mlnotify/

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