11 bibliothèques Python essentielles pour l’IA et le ML

L’apprentissage machine (ML), un sous-domaine de l’intelligence artificielle (IA), permet aux ordinateurs d’effectuer des tâches sans instruction spécifique, en apprenant par l’expérience. Python offre une excellente prise en charge de l’apprentissage automatique grâce à son ensemble complet de fonctionnalités et à son large éventail de bibliothèques tierces.

Les bibliothèques de ML disponibles pour Python comprennent des outils et des fonctions permettant de résoudre des calculs mathématiques et scientifiques. En utilisant ces bibliothèques, vous pouvez construire des modèles d’apprentissage automatique plus rapidement, sans avoir à maîtriser toutes les spécificités de leurs techniques sous-jacentes.

1. TensorFlow

L’équipe Google Brain a développé TensorFlow en tant que cadre d’apprentissage automatique open-source qui vous permet de construire et d’entraîner différents types de réseaux neuronaux. TensorFlow joue un rôle crucial dans un large éventail d’applications d’intelligence artificielle, notamment la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et l’apprentissage par renforcement.

TensorFlow représente les données sous forme de tableaux multidimensionnels appelés tenseurs. Cette fonctionnalité vous permet de travailler avec les données de manière très flexible et efficace, ce qui facilite la conception et l’optimisation des modèles d’apprentissage automatique.

La compatibilité de TensorFlow avec des langages de programmation tels que Python, C++ et JavaScript le rend accessible à un large public. Cette polyvalence a contribué à sa popularité tant dans le monde universitaire que dans l’industrie.

2. PyTorch

L’équipe de recherche en IA de Meta a développé PyTorch en tant que bibliothèque gratuite et open-source pour des applications de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel. Plusieurs entreprises, dont Uber, Walmart et Microsoft, ont adopté cette bibliothèque.

Par exemple, Uber a acquis Pyro, un programme d’apprentissage profond qui utilise PyTorch pour la modélisation probabiliste. Cela démontre la popularité et l’utilité de PyTorch parmi les entreprises à la recherche de solutions d’IA avancées.

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3. Keras

Des entreprises comme Uber, Netflix, Square et Yelp optent pour Keras plutôt que pour d’autres bibliothèques lorsqu’il s’agit de traiter leurs données textuelles et images. Keras est une bibliothèque Python autonome et open-source, spécialement conçue pour les tâches d’apprentissage automatique et de réseaux neuronaux.

Sa conception modulaire, sa lisibilité et son extensibilité permettent aux développeurs d’expérimenter et d’itérer plus rapidement lors de la création de modèles de réseaux neuronaux. En outre, Keras fournit une boîte à outils robuste qui améliore considérablement l’efficacité de la manipulation de textes et d’images.

4. NumPy

NumPy, une bibliothèque Python open-source, facilite les calculs scientifiques et mathématiques. Cette bibliothèque offre un large éventail de fonctions mathématiques, notamment des opérations telles que math.fsum et math.frexp. En outre, elle vous permet d’effectuer des calculs complexes impliquant des matrices et des tableaux multidimensionnels.

5. SciPy

SciPy s’appuie sur les capacités de NumPy, offrant un large éventail de fonctionnalités essentielles pour diverses tâches scientifiques et d’ingénierie. Cette bibliothèque comprend des modules d’optimisation, d’intégration, d’interpolation, d’algèbre linéaire, de statistiques, etc.

Elle constitue donc un outil précieux pour ceux qui travaillent sur des activités telles que l’analyse de données, la simulation numérique et la modélisation scientifique. En règle générale, vous l’associerez à d’autres bibliothèques scientifiques pour créer des flux de travail informatiques complets.

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn, la bibliothèque gratuite d’apprentissage automatique, est connue pour sa rapidité et son API conviviale. Construite sur SciPy, elle englobe un large éventail de capacités, notamment des méthodes de régression, le regroupement de données et des outils de catégorisation.

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Cette bibliothèque prend en charge les principales techniques d’apprentissage automatique, telles que les machines à vecteurs de support, les forêts aléatoires, les K-Means et le Gradient Boosting. De plus, sa communauté de développeurs active peut vous offrir une aide précieuse si vous rencontrez des problèmes.

Scikit-Learn jouit d’une large adoption dans diverses industries, avec des exemples notables tels que booking.com pour les réservations d’hôtel et Spotify pour la diffusion de musique en ligne, ce qui en fait un choix populaire sur GitHub.

7. Orange3

Orange3 est un logiciel libre conçu pour l’exploration de données, l’apprentissage automatique et la visualisation de données. Ses origines remontent à 1996, lorsqu’il a été conçu pour la première fois par des experts universitaires de l’université de Ljubljana, en Slovénie, qui l’ont construit en C++.

Au fil du temps, à mesure que les demandes de fonctionnalités plus avancées et plus complexes augmentaient, les professionnels ont commencé à incorporer des modules Python dans ce cadre, élargissant et améliorant les capacités du logiciel.

8. Pandas

Pandas est une bibliothèque d’apprentissage automatique en Python qui fournit des structures de données de haut niveau et une grande variété d’outils d’analyse. L’une des grandes caractéristiques de cette bibliothèque est sa capacité à effectuer des opérations complexes sur les données en utilisant seulement une ou deux commandes.

Pandas possède de nombreuses méthodes intégrées pour regrouper, combiner et filtrer les données, ainsi qu’une fonctionnalité de séries temporelles.

Pandas veille à ce que l’ensemble du processus de manipulation des données soit facile. L’un des points forts de Pandas est sa prise en charge d’opérations telles que la réindexation, l’itération, le tri, l’agrégation, les concaténations et la visualisation.

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9. Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque pour Python qui contient tout ce dont vous avez besoin pour réaliser des visualisations statiques, animées et interactives.

NumPy, la bibliothèque de calcul scientifique de Python, est la base sur laquelle Matplotlib a été construit. Vous pouvez utiliser Matplotlib pour tracer rapidement et facilement des données une fois que vous les avez prétraitées avec NumPy.

10. Theano

La bibliothèque Theano, créée par l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal en 2007, sert de plateforme pour la conception et l’exécution d’énoncés mathématiques.

Elle vous permet de manipuler, d’évaluer et d’optimiser les modèles mathématiques de manière efficace. Cette bibliothèque traite ces expressions mathématiques à l’aide de tableaux multidimensionnels.

11. PyBrain

PyBrain – abréviation de Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network Library – est un ensemble polyvalent et open-source de modules à utiliser pour diverses tâches d’apprentissage automatique.

Créé en mettant l’accent sur l’accessibilité, PyBrain est principalement axé sur les réseaux neuronaux et les méthodologies d’apprentissage par renforcement.

La domination de Python dans le domaine de l’IA : une révolution axée sur les bibliothèques

La vaste gamme de bibliothèques d’apprentissage automatique de Python a contribué à faire progresser le domaine de l’intelligence artificielle. Ces bibliothèques offrent des solutions pré-écrites qui accélèrent le développement, favorisent la collaboration et vous permettent de créer des applications complexes de manière efficace.

Ces bibliothèques mettent en évidence l’influence de Python sur l’apprentissage automatique, chacune s’occupant d’aspects spécifiques des calculs mathématiques, de l’analyse des données, de la visualisation, etc.

Ces outils soulignent collectivement le rôle de Python en tant que force motrice dans le paysage de l’IA.

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