Quelles sont les bibliothèques Python populaires pour l’apprentissage automatique ?

En matière de codage, Python est l’un des langages les plus populaires. Il est vrai qu’il existe des alternatives, mais Python n’a cessé de croître en termes de convivialité.

Dans le même temps, il est important de noter que bien que Python soit populaire, il présente encore certains inconvénients, tels que les performances et un système de construction quelque peu désorganisé.

Quoi qu’il en soit, ces inconvénients peuvent être surmontés et Python offre plus qu’assez à ses utilisateurs, en particulier s’ils travaillent sur quelque chose lié à l’apprentissage automatique.

Le but de cet article est de couvrir certaines des meilleures bibliothèques Python pour l’apprentissage automatique. Commençons par Caffe.

Caffe

Juste pour être clair, ce nom n’a rien à voir avec le café. L’acronyme signifie Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding. Une sacrée bouchée, non ? Il est naturel qu’une abréviation ait plus de sens. L’idée derrière Caffe est d’avoir une bibliothèque qui vous permet de classer les images et d’effectuer d’autres tâches connexes. Il est utile d’avoir une telle bibliothèque pour le tri afin que vous n’ayez pas à passer du temps à chercher sur un mac ou un autre ordinateur que vous utilisez et à avoir du mal à trouver les images et autres fichiers nécessaires.

Numpy

À l’origine, Python n’a pas été développé avec l’apprentissage automatique à l’esprit malgré des structures et des types de données solides. Numpy est pratique car il permet aux codeurs de prendre en charge de vastes ensembles de données multidimensionnelles accompagnés d’équations.

Outre le traitement de données volumineuses, Numpy est également évalué pour son efficacité dans la gestion de la vectorisation. Cependant, la bibliothèque utilise le style MATLAB, ce qui signifie qu’il faut un certain temps pour se familiariser avec le fonctionnement de Numpy.

OpenCV

Une bibliothèque simple (en ce qui concerne Python) qui permet aux utilisateurs de gérer la 2D et la 3D. Comme son nom l’indique, la bibliothèque est open-source, et elle est activement développée non seulement à cause des créateurs originaux, mais aussi des utilisateurs qui participent de temps en temps.

Scrapy

Si vous avez besoin de récupérer des informations sur des sites Web ou de créer des robots d’exploration pour le grattage, Scrapy est la bibliothèque incontournable. Il a également introduit récemment une nouvelle fonctionnalité qui permet aux utilisateurs de se connecter aux API et d’accéder aux données.

Gluon

Disponible sur Apache MXNet, Gluon est une bibliothèque développée par Microsoft et AWS. Le but de l’utilisation de Gluon est d’avoir une bibliothèque riche en informations pour l’apprentissage. Apprendre à utiliser Gluon ne devrait pas prendre trop de temps compte tenu de son intuitivité et de sa cohérence.

FastAi

Construit sur PyTorch, FastAi est utilisé pour créer des réseaux de neurones. Grâce à sa cohérence dans les API et à la prise en charge intégrée du contenu visuel et du texte, FastAi est l’une des meilleures bibliothèques et excelle dans ce qu’elle fait.

ELI5

Expliquer comme si j’avais 5 ans peut ne pas sembler être le nom le plus approprié pour une bibliothèque Python, mais c’est exactement ce que signifie ELI5.

Bien que certains algorithmes utilisés dans Python soient assez explicites, cela ne s’applique pas à tous les algorithmes. Les équations plus compliquées nécessitent des outils supplémentaires pour comprendre. ELI5 débogue les classificateurs et propose des explications pour certaines prédictions.

LightGBM

Microsoft a également développé LightGBM. GBM signifie gradient boosting machines, et la bibliothèque est principalement utilisée pour identifier les divisions de nœuds. Certains utilisateurs profitent également de LightGBM pour améliorer les performances GPU de leur ordinateur en les utilisant.

Vous pouvez rencontrer XGBoost, une bibliothèque similaire à LightGBM. Bien que les deux ne soient pas si distinguables, LightGBM n’est pas aussi gourmand en ressources, en particulier en ce qui concerne l’utilisation de la mémoire.

Que ce soit quelque chose qui vous intéresse dépend de vos préférences personnelles, mais le fait d’avoir un ordinateur bas de gamme sur lequel coder peut vous inciter à accorder plus d’attention au nombre de ressources dédiées aux outils que vous utilisez.

Pandas

Pandas est construit sur Numpy, et c’est l’une des meilleures solutions en matière de manipulation de données. Que vous développiez un site Web ou effectuiez d’autres travaux, vous devez faire attention aux chiffres ou aux différentes informations.

En utilisant Pandas, vous pouvez manipuler des données en les incorporant à partir de différentes sources, telles que des bases de données SQL ou Excel. Il existe des fonctionnalités pour diviser les images et les séries, gérer les valeurs, ajouter des mises à jour automatisées, etc.

SciPy

Autre bibliothèque construite sur Numpy, SciPy est l’une des bibliothèques les plus couramment utilisées. Les utilisateurs comptent sur lui pour créer et gérer des modules et des algorithmes d’algèbre linéaire, d’optimisation d’image, d’interpolation et de statistiques, pour n’en nommer que quelques-uns.

Final Words

Alors voilà, la liste de certaines des bibliothèques les plus importantes et les plus reconnues pour l’apprentissage automatique de Python. Gardez à l’esprit que cette liste n’est pas l’alpha et l’oméga. Il existe de nombreuses autres bibliothèques utiles qui offrent diverses fonctionnalités. Sans parler du développement d’encore plus de bibliothèques grâce à la popularité croissante de Python et de l’apprentissage automatique.

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