Lorsque nous parlons d’apprentissage machine et d’intelligence artificielle, nous imaginons un monde rapide et futuriste. Grâce à des modèles avancés, nous pouvons prendre des décisions intelligentes qui sont mieux personnalisées. De même, nous pouvons améliorer les fonctionnalités des algorithmes d’apprentissage machine. Même aujourd’hui, nous pouvons concevoir des modèles qui peuvent entendre, voir et réagir à l’environnement à l’aide de données d’apprentissage et générer de nouvelles données pour améliorer l’expérience de l’utilisateur.
Cependant, la création de tels modèles d’apprentissage automatique n’est pas une tâche facile. Vous rencontrerez de nombreux défis lors de la finalisation du modèle. Mais vous pouvez compter sur divers outils et applications pour vous aider dans le processus. Il existe diverses bibliothèques python que vous pouvez utiliser pour effectuer de nombreuses tâches et activités. Ces bibliothèques sont des éléments de base pour la construction d’un modèle d’apprentissage machine réussi. Aujourd’hui, nous allons énumérer les meilleures bibliothèques Python pour l’apprentissage machine et comment elles peuvent vous aider.

Que sont les bibliothèques Python ?

Pour la plupart des développeurs, le codage peut être une tâche intimidante et éprouvante pour les nerfs – les complications du codage limitent la capacité de nos projets. Cependant, les bibliothèques python aident à éliminer la nécessité d’écrire des codes volumineux qui se terminent la plupart du temps par des erreurs. Vous n’avez plus besoin de travailler sur votre projet à partir de zéro. Les bibliothèques python vous permettent de développer l’apprentissage machine, la visualisation de données, la science des données et d’autres projets similaires.
Les bibliothèques Python aident à réduire la consommation de temps et à apporter de l’efficacité au projet. Ces outils génèrent des codes fréquemment utilisés, de sorte que vous n’avez pas à écrire des codes complets chaque fois que vous commencez un nouveau projet. De plus, ces outils constituent un ensemble de ressources que vous pouvez réutiliser. Le code source est la base des bibliothèques python à code source ouvert.

Les meilleures bibliothèques python pour l’apprentissage machine

1. Theano

Theano est une bibliothèque Python open-source pour l’apprentissage machine qui aide à compléter les expressions mathématiques. Cette bibliothèque comprendra la structure de votre modèle et générera du code pertinent que vous pourrez utiliser avec d’autres bibliothèques python. La fonction principale de Theano est de calculer les expressions sous forme symbolique pour les utiliser dans les réseaux de neurones et les algorithmes d’apprentissage profond. Il s’agit d’une bibliothèque fondamentale de Python que vous pouvez utiliser dans le cadre de l’apprentissage profond. Theano simplifie votre processus de conception d’un algorithme d’apprentissage machine.

Caractéristiques de Theano

– Vous pouvez intégrer Theano avec NumPy
– Theano offre une cohérence dans le calcul de la valeur des variables dans un modèle. Processus stable et rapide pour trouver le résultat
– Vous pouvez obtenir efficacement une représentation mathématique des dérivés des fonctions pour une ou plusieurs entrées
– Vous pouvez évaluer les expressions plus rapidement en générant du code C dynamique
– Peu importe si vous utilisez le GPU, vous pouvez calculer la valeur des données plus rapidement que le CPU

2. Scikit-learn

Snicket-learn est un outil simple que vous pouvez utiliser pour l’analyse prédictive des données. Vous pouvez intégrer les bibliothèques SciPy et Numpy pour le calcul scientifique et mathématique. Scikit-learn peut prendre en charge de nombreux algorithmes non supervisés et supervisés. Vous pouvez effectuer différentes tâches telles que la classification, la régression, le regroupement et d’autres tâches d’exploration de données avec cette bibliothèque Python. Cette bibliothèque comprend des algorithmes tels que les k-voisins, les forêts aléatoires, et prend en charge les machines vectorielles, etc.

Caractéristiques de Scikit-learn

– L’outil est efficace et rapide
– Vous pouvez intégrer différentes bibliothèques telles que SciPy et Numpy
– Vous pouvez facilement installer et accéder à un large assortiment d’algorithmes bien établis.
– Vous pouvez combiner la prédiction d’un modèle supervisé.

3. NumPy

NumPy soutient votre modèle d’apprentissage machine avec une représentation mathématique et scientifique. Vous pouvez effectuer des tâches logiques sur Array. Cette bibliothèque python permet de créer des tableaux, de les manipuler, d’accéder à des valeurs et de les diffuser. Vous pouvez former la base de votre projet d’apprentissage machine avec ces bibliothèques Python.

Caractéristiques de NumPy

– NumPy est une bibliothèque de Python qui fonctionne rapidement
– Cette bibliothèque comprend également des outils permettant d’intégrer du code Fortran, C et C++
– Ce type de bibliothèque Python est homogène. C’est pourquoi elle est plus rapide dans l’exécution des tâches
– NumPy comprend divers tableaux tels que des routines statistiques, algébriques et trigonométriques qui facilitent de nombreuses opérations mathématiques

4. SciPy

SciPy vous aide dans le traitement numérique de votre modèle. Cette bibliothèque Python vous permet d’inclure diverses constantes mathématiques dans votre projet d’apprentissage machine. SciPy peut fournir de nombreuses constantes telles que la masse d’un électron, la constante gravitationnelle de Newton, la vitesse de la lumière et la valeur de pi.

Caractéristiques de SciPy

– Vous pouvez facilement accéder à cette bibliothèque Python open-source
– Vous pouvez intégrer SciPy avec d’autres bibliothèques telles que NumPy et Pandas
– SciPy vous permet de visualiser et de manipuler les données à l’aide de nombreuses commandes différentes
– Vous pouvez résoudre des intégrales des fonctions avec l’aide de SciPy

5. PyTorch

PyTorch est une autre bibliothèque d’apprentissage automatique à source ouverte qui fait automatiquement la différence entre la formation et la construction de réseaux de neurones. Vous pouvez utiliser ce cadre pour diverses tâches et activités telles que le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. De nombreux chercheurs préfèrent cette bibliothèque d’apprentissage approfondi pour calculer et différencier efficacement les modèles basés sur les graphes. De nombreuses entreprises de premier plan, telles que Facebook, Apple et NVIDIA, utilisent cette bibliothèque pour leurs produits.

Caractéristiques de PyTorch

– PyTorch aide dans le processus de recherche et la génération de données complexes et problématiques
– Cette bibliothèque est simple et flexible, et de nombreux chercheurs et universitaires font confiance à ce cadre pour les nouveaux modèles d’apprentissage machine
– Vous pouvez utiliser PyTorch pour effectuer la régression, la modélisation prédictive, la classification et la prédiction de vos tâches

6. TensorFlow

TensorFlow est une bibliothèque Python open-source sur laquelle s’appuient divers développeurs pour développer des réseaux de neurones à couches multiples. TensorFlow permet de comprendre, découvrir, prédire, créer et classer les données.

Caractéristiques de TensorFlow

– TensorFlow vous permet de travailler sur des expressions mathématiques avec Array multidimensionnel
– Vous pouvez générer un grand nombre de calculs numériques avec TensorFlow
– Il s’agit d’une bibliothèque Python flexible avec plusieurs versions et modèles
– TensorFlow fonctionnera mieux avec des modèles qui comprennent des couches multiples et complexes de réseaux de neurones

Conclusion

La liste des bibliothèques Python ci-dessus vous aidera à démarrer le projet d’apprentissage machine que vous souhaitez concevoir. Ces bibliothèques comprennent de multiples composants qui contribuent à votre projet, même si vous en savez peu sur le codage. Python est le langage de base du projet d’apprentissage machine, et ces meilleures bibliothèques Python pour l’apprentissage machine sont remarquables pour faciliter les tâches de développement de votre projet.