10 meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage en profondeur

Python n'a cessé de croître pour devenir un langage de programmation de premier plan. Il y a plusieurs raisons à cela, y compris son efficacité extrêmement élevée par rapport aux autres langues courantes. Il propose également des commandes et une syntaxe de type anglais, ce qui en fait un choix de premier ordre pour les codeurs débutants. 

Le principal argument de vente de Python est peut-être sa grande quantité de bibliothèques open source qui permettent au langage d'être utilisé pour tout, de la science des données à la manipulation de données. 

Python et apprentissage en profondeur

L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique impliquant des réseaux de neurones artificiels, qui sont des algorithmes inspirés de la structure du cerveau humain. L'apprentissage profond a de nombreuses applications et est utilisé dans de nombreuses technologies d'IA actuelles, telles que les voitures autonomes, les outils d'agrégation d'actualités, le traitement du langage naturel (NLP), les assistants virtuels, la reconnaissance visuelle et bien plus encore. 

Ces dernières années, Python s'est avéré être un outil incroyable pour l'apprentissage en profondeur. Parce que le code est concis et lisible, il convient parfaitement aux applications d'apprentissage en profondeur. Sa syntaxe simple permet également aux applications d'être développées plus rapidement par rapport à d'autres langages de programmation. Une autre raison majeure d'utiliser Python pour l'apprentissage en profondeur est que le langage peut être intégré à d'autres systèmes codés dans différents langages de programmation. Cela facilite sa fusion avec des projets d'IA écrits dans d'autres langues. 

Jetons un coup d'œil aux 10 meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage en profondeur : 

1. TensorFlow

TensorFlow est largement considéré comme l'une des meilleures bibliothèques Python pour les applications d'apprentissage en profondeur. Développé par l'équipe Google Brain, il fournit une large gamme d'outils flexibles, de bibliothèques et de ressources communautaires. Les débutants comme les professionnels peuvent utiliser TensorFlow pour construire des modèles d'apprentissage en profondeur, ainsi que des réseaux de neurones.

TensorFlow a une architecture et un cadre flexibles, lui permettant de fonctionner 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 des modèles d'apprentissage en profondeur, 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. 

2. Pytorche

Une autre des bibliothèques Python les plus populaires pour l'apprentissage en profondeur est Pytorch, qui est une bibliothèque open source créée par l'équipe de recherche sur l'IA de Facebook en 2016. Le nom de la bibliothèque est dérivé de Torch, qui est un cadre d'apprentissage en profondeur écrit en Lua. langage de programmation. 

PyTorch vous permet d'effectuer de nombreuses tâches et est particulièrement utile pour les applications d'apprentissage en profondeur telles que la PNL et la vision par ordinateur. 

Certains des meilleurs aspects 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 d'apprentissage profond
• très flexible

3. NumPy

L'une des autres bibliothèques Python bien connues, NumPy peut être utilisée de manière transparente pour le traitement de grands tableaux multidimensionnels et de matrices. Il s'appuie sur un large ensemble de fonctions mathématiques de haut niveau, ce qui le rend particulièrement utile pour des calculs scientifiques fondamentaux efficaces dans l'apprentissage en profondeur. 

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. Les données peuvent être manipulées dans la matrice, transposées et remodelées avec la bibliothèque. NumPy est une excellente option pour augmenter les performances des modèles d'apprentissage en profondeur sans trop de travail complexe. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de NumPy : 

• Manipulation de forme
• Objet tableau à N dimensions hautes performances
• Nettoyage/manipulation des données
• Opérations statistiques et algèbre linéaire

4. Scikit-Apprendre

Scikit-Learn était à l'origine une extension tierce de la bibliothèque SciPy, mais il s'agit désormais d'une bibliothèque Python autonome sur Github. Scikit-Learn inclut DBSCAN, l'augmentation de gradient, les machines à vecteurs de support et les forêts aléatoires dans les méthodes de classification, de régression et de clustering.  

L'un des plus grands aspects de Scikit-Learn est qu'il est facilement interopérable avec d'autres piles SciPy. Il est également convivial et cohérent, ce qui facilite le partage et l'utilisation 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

5. SciPy

Cela nous amène à Scipy, qui est une bibliothèque gratuite et open-source basée sur Numpy. SciPy est l'une des meilleures bibliothèques Python du marché grâce à sa capacité à effectuer des calculs scientifiques et techniques sur de grands ensembles de données. Il est accompagné de modules embarqués pour l'optimisation des tableaux et l'algèbre linéaire. 

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. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de SciPy :

• Convivial
• Visualisation et manipulation des données
• Analyse scientifique et technique
• Calcule de grands ensembles de données

6. Pandas

L'une des bibliothèques Python open source principalement utilisées dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage en profondeur est Pandas. La bibliothèque fournit des outils de manipulation et d'analyse de données, qui sont utilisés pour analyser les données. La bibliothèque s'appuie sur ses puissantes structures de données pour manipuler les tables numériques et l'analyse des 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
• Fusionner/joindre des ensembles de données
• Manipulation et analyse de données

7. Microsoft CNTK

Une autre bibliothèque Python pour les applications d'apprentissage en profondeur est Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), anciennement connue sous le nom de Computational Network ToolKit. La bibliothèque d'apprentissage en profondeur open source est utilisée pour implémenter des tâches d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique distribuées. 

CNTK vous permet de combiner des modèles prédictifs tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les réseaux de neurones profonds à action directe (DNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN), avec le cadre CNTK. Cela permet la mise en œuvre efficace de tâches d’apprentissage profond de bout en bout. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de CNTK : 

• Open source
• Mettre en œuvre des tâches d'apprentissage en profondeur distribuées
• Combinez des modèles prédictifs avec le cadre CNTK
• Tâches d'apprentissage en profondeur de bout en bout

8. Keras

Kears est une autre bibliothèque Python open source remarquable utilisée pour les tâches d'apprentissage en profondeur, permettant des tests rapides de réseaux neuronaux profonds. Keras vous fournit les outils nécessaires pour construire des modèles, visualiser des graphiques et analyser des ensembles de données. En plus de cela, il comprend également des ensembles de données pré-étiquetés qui peuvent être directement importés et chargés. 

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 : 

• Développer des couches neuronales
• Mutualisation des données
• Crée des modèles d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique
• Fonctions d'activation et de coût

9. Theano

Vers la fin de notre liste se trouve Theano, une bibliothèque Python de calcul numérique spécialement développée pour l'apprentissage automatique et les bibliothèques profondes. Avec cet outil, vous obtiendrez une définition, une optimisation et une évaluation efficaces des expressions mathématiques et des calculs matriciels. Tout cela permet à Theano d'être utilisé pour l'utilisation de tableaux dimensionnels afin de construire des modèles d'apprentissage en profondeur. 

Theano est utilisé par de nombreux développeurs et programmeurs d'apprentissage en profondeur grâce à sa bibliothèque très spécifique. Il peut être utilisé avec une unité de traitement graphique (GPU) au lieu d'une unité centrale de traitement (CPU).

Voici quelques-unes des principales caractéristiques de Theano :

• Outils intégrés de validation et de test unitaire
• Calculs mathématiques performants
• Évaluations rapides et stables
• Calculs gourmands en données

10. MXNet

La clôture de notre liste des 10 meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage en profondeur est MXNet, qui est un cadre d'apprentissage en profondeur open source hautement évolutif. MXNet a été conçu pour former et déployer des réseaux de neurones profonds, et il peut former des modèles extrêmement rapidement. 

MXNet prend en charge de nombreux langages de programmation, tels que Python, Julia, C, C++, etc. L'un des meilleurs aspects de MXNet est qu'il offre des vitesses de calcul et une utilisation des ressources incroyablement rapides sur le GPU. 

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de MXNet :

• Hautement évolutif
• Open source
• Former et déployer des réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur
• Entraîne les modèles rapidement
• Vitesses de calcul rapides