Bibliothèques Python
10 meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique et l'IA
Python a gagné en popularité au fil des années pour devenir l'un des langages de programmation les plus populaires pour les tâches d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (IA). Il a remplacé de nombreux langages existants dans l'industrie et il est plus efficace que ces langages de programmation traditionnels. En plus de tout cela, ses commandes de type anglais le rendent accessible aussi bien aux débutants qu'aux experts.
Une autre caractéristique fondamentale de Python qui attire de nombreux utilisateurs est sa vaste collection de bibliothèques open source. Ces bibliothèques peuvent être utilisées par des programmeurs de tous niveaux d'expérience pour des tâches impliquant le ML et l'IA, la science des données, la manipulation d'images et de données, et bien plus encore.
Pourquoi Python pour l'apprentissage automatique et l'IA ?
Les bibliothèques open source de Python ne sont pas la seule fonctionnalité qui le rend favorable aux tâches d'apprentissage automatique et d'IA. Python est également très polyvalent et flexible, ce qui signifie qu'il peut également être utilisé avec d'autres langages de programmation en cas de besoin. De plus, il peut fonctionner sur presque tous les systèmes d'exploitation et plates-formes du marché.
La mise en œuvre de réseaux de neurones profonds et d'algorithmes d'apprentissage automatique peut prendre énormément de temps, mais Python propose de nombreux packages qui réduisent cela. Il s'agit également d'un langage de programmation orienté objet (POO), ce qui le rend extrêmement utile pour une utilisation et une catégorisation efficaces des données.
Un autre facteur qui rend Python favorable, en particulier pour les débutants, est sa communauté croissante d'utilisateurs. Puisqu'il s'agit de l'un des langages de programmation à la croissance la plus rapide au monde, le nombre de développeurs Python et de services de développement a explosé. La communauté Python se développe parallèlement au langage, avec des membres actifs cherchant toujours à l'utiliser pour résoudre de nouveaux problèmes dans les entreprises.
Maintenant que vous savez pourquoi Python est l'un des meilleurs langages de programmation, voici les 10 meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique et l'IA :
1. NumPy
NumPy est largement considéré comme la meilleure bibliothèque Python pour l'apprentissage automatique et l'IA. Il s'agit d'une bibliothèque numérique open source qui peut être utilisée pour effectuer diverses opérations mathématiques sur différentes matrices. NumPy est considérée comme l'une des bibliothèques scientifiques les plus utilisées, c'est pourquoi de nombreux data scientists s'y fient pour analyser les données.
Les tableaux NumPy nécessitent beaucoup moins d'espace de stockage que les autres listes Python, et ils sont plus rapides et plus pratiques à utiliser. Vous pouvez manipuler les données dans la matrice, les transposer et les remodeler avec NumPy. Dans l'ensemble, NumPy est une excellente option pour augmenter les performances des modèles d'apprentissage automatique sans trop de travail complexe.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de NumPy :
- Objet de tableau à N dimensions hautes performances.
- Manipulation de forme.
- Nettoyage/manipulation des données.
- Opérations statistiques et algèbre linéaire.
2. SciPy
SciPy est une bibliothèque open source gratuite basée sur NumPy. Il est particulièrement utile pour les grands ensembles de données, étant capable d'effectuer des calculs scientifiques et techniques. SciPy est également livré avec des modules intégrés pour l'optimisation des tableaux et l'algèbre linéaire, tout comme NumPy.
Le langage de programmation inclut toutes les fonctions de NumPy, mais il les transforme en outils scientifiques conviviaux. Il est souvent utilisé pour la manipulation d'images et fournit des fonctionnalités de traitement de base pour les fonctions mathématiques de haut niveau non scientifiques.
SciPy est l'une des bibliothèques Python fondamentales grâce à son rôle dans l'analyse scientifique et l'ingénierie.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de SciPy :
- Convivial.
- Visualisation et manipulation des données.
- Analyse scientifique et technique.
- Calcule de grands ensembles de données.
3. Theano
Bibliothèque Python de calcul numérique, Theano a été développée spécifiquement pour l'apprentissage automatique. Il permet l'optimisation, la définition et l'évaluation des expressions mathématiques et des calculs matriciels. Cela permet d'utiliser des tableaux dimensionnels pour construire des modèles d'apprentissage en profondeur.
Theano est une bibliothèque très spécifique, et elle est principalement utilisée par les développeurs et les programmeurs d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. Il prend en charge l'intégration avec NumPy et peut être utilisé avec une unité de traitement graphique (GPU) au lieu d'une unité centrale de traitement (CPU), ce qui se traduit par des calculs gourmands en données 140 fois plus rapides.
Voici quelques-unes des principales caractéristiques de Theano :
- Outils intégrés de validation et de test unitaire.
- Évaluations rapides et stables.
- Calculs gourmands en données.
- Calculs mathématiques performants.
4. Pandas
Une autre bibliothèque Python de premier plan sur le marché est Pandas, qui est souvent utilisée pour l'apprentissage automatique. Il agit comme une bibliothèque d'analyse de données qui analyse et manipule les données, et il permet aux développeurs de travailler facilement avec des données multidimensionnelles structurées et des concepts de séries chronologiques.
La bibliothèque Pandas offre un moyen rapide et efficace de gérer et d'explorer les données en fournissant des séries et des DataFrames, qui représentent efficacement les données tout en les manipulant de différentes manières.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Pandas :
- Indexation des données.
- Alignement des données
- Fusion/regroupement de jeux de données.
- Manipulation et analyse des données.
5. TensorFlow
Autre bibliothèque Python gratuite et open source, TensorFlow est spécialisée dans la programmation différentiable. La bibliothèque se compose d'une collection d'outils et de ressources qui permettent aux débutants et aux professionnels de construire des modèles DL et ML, ainsi que des réseaux de neurones.
TensorFlow se compose d'une architecture et d'un cadre flexibles, lui permettant de s'exécuter sur diverses plates-formes de calcul telles que CPU et GPU. Cela dit, il fonctionne mieux lorsqu'il est utilisé sur une unité de traitement de tenseur (TPU). La bibliothèque Python est souvent utilisée pour implémenter l'apprentissage par renforcement dans les modèles ML et DL, et vous pouvez visualiser directement les modèles d'apprentissage automatique.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de TensorFlow :
- Architecture et framework flexibles.
- Fonctionne sur une variété de plates-formes de calcul.
- Capacités d'abstraction
- Gère les réseaux de neurones profonds.
6. Keras
Keras est une bibliothèque Python open source destinée au développement et à l'évaluation de réseaux de neurones au sein de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. Il est capable de fonctionner sur Theano et Tensorflow, ce qui signifie qu'il peut former des réseaux de neurones avec peu de code.
La bibliothèque Keras est souvent préférée car elle est modulaire, extensible et flexible. Cela en fait une option conviviale pour les débutants. Il peut également s'intégrer à des objectifs, des couches, des optimiseurs et des fonctions d'activation. Keras fonctionne dans divers environnements et peut fonctionner sur des CPU et des GPU. Il offre également l'une des plages les plus larges pour les types de données.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Keras :
- Mutualisation des données.
- Développer des couches neuronales.
- Crée des modèles d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique.
- Fonctions d'activation et de coût.
7. PyTorch
Une autre option pour une bibliothèque Python d'apprentissage automatique open source est PyTorch, qui est basée sur Torch, un framework de langage de programmation C. PyTorch est une bibliothèque de science des données qui peut être intégrée à d'autres bibliothèques Python, telles que NumPy. La bibliothèque peut créer des graphiques informatiques qui peuvent être modifiés pendant l'exécution du programme. Il est particulièrement utile pour les applications ML et DL telles que le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur.
Certains des principaux arguments de vente de PyTorch incluent sa grande vitesse d'exécution, qu'il peut atteindre même lors de la manipulation de graphiques lourds. C'est aussi une bibliothèque flexible, capable de fonctionner sur des processeurs ou CPU et GPU simplifiés. PyTorch possède de puissantes API qui vous permettent d'étendre la bibliothèque, ainsi qu'une boîte à outils en langage naturel.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de PyTorch :
- Répartition statistique et opérations.
- Contrôle des ensembles de données.
- Développement de modèles DL.
- Très flexible.
À l'origine une extension tierce de la bibliothèque SciPy, Scikit-learn est désormais une bibliothèque Python autonome sur Github. Il est utilisé par de grandes entreprises comme Spotify, et son utilisation présente de nombreux avantages. D'une part, il est très utile pour les algorithmes d'apprentissage automatique classiques, tels que ceux pour la détection de spam, la reconnaissance d'images, la prédiction et la segmentation des clients.
Un autre des principaux arguments de vente de Scikit-learn est qu'il est facilement interopérable avec d'autres outils de pile SciPy. Scikit-learn a une interaction conviviale et cohérente qui vous permet de partager et d'utiliser facilement des données.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Scikit-learn :
- Classification et modélisation des données.
- Algorithmes d'apprentissage automatique de bout en bout.
- Pré-traitement des données.
- Sélection du modèle.
9. matplotlib
Matplotlib est une unité de NumPy et SciPy, et il a été conçu pour remplacer la nécessité d'utiliser le langage statistique propriétaire MATLAB. La bibliothèque complète, gratuite et open source est utilisée pour créer des visualisations statiques, animées et interactives en Python.
La bibliothèque Python vous aide à comprendre les données avant de les déplacer vers le traitement des données et la formation pour les tâches d'apprentissage automatique. Il s'appuie sur les boîtes à outils Python GUI pour produire des tracés et des graphiques avec des API orientées objet. Il fournit également une interface similaire à MATLAB afin qu'un utilisateur puisse effectuer des tâches similaires à MATLAB.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Matplotlib :
- Créez des tracés de qualité de publication.
- Personnalisez le style visuel et la mise en page.
- Exportez vers différents formats de fichiers.
- Figures interactives qui peuvent zoomer, faire un panoramique et mettre à jour.
10. Plotly
La clôture de notre liste des 10 meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique et l'IA est Plotly, qui est une autre bibliothèque de visualisation gratuite et open source. Il est très populaire parmi les développeurs grâce à ses graphiques de haute qualité, immersifs et prêts à être publiés. Certains des graphiques accessibles via Plotly incluent des boîtes à moustaches, des cartes thermiques et des graphiques à bulles.
Plotly est l'un des meilleurs outils de visualisation de données sur le marché, et il est construit sur la boîte à outils de visualisation D3.js, HTML et CSS. Écrit en Python, il utilise le framework Django et peut aider à créer des graphiques interactifs. Il fonctionne sur différents outils d'analyse et de visualisation de données et vous permet d'importer facilement des données dans un graphique. Vous pouvez également utiliser Plotly pour créer des diaporamas et des tableaux de bord.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Plotly :
- Graphiques et tableaux de bord.
- Moteur d'instantané.
- Big data pour Python.
- Importez facilement des données dans des graphiques.
