10 meilleures bibliothèques Python pour l’apprentissage automatique et l’IA

Python a grandi en popularité au fil des ans 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 est plus efficace par rapport à ces langages de programmation mainstream. De plus, ses commandes similaires à l’anglais le rendent accessible aux débutants et aux experts.

Une autre fonctionnalité 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 pour des tâches impliquant l’apprentissage automatique 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 pour les 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 lorsque nécessaire. De plus, il peut fonctionner sur presque toutes les plates-formes et systèmes d’exploitation sur le marché.

La mise en œuvre de réseaux de neurones profonds et d’algorithmes d’apprentissage automatique peut être extrêmement chronophage, mais Python propose de nombreux packages qui réduisent cela. Il s’agit également d’un langage de programmation orienté objet (OOP), ce qui le rend extrêmement utile pour une utilisation efficace des données et une catégorisation.

Un autre facteur qui rend Python favorable, en particulier pour les débutants, est sa communauté grandissante d’utilisateurs. Puisqu’il s’agit de l’un des langages de programmation à la croissance la plus rapide dans le monde, le nombre de développeurs Python et de services de développement a explosé. La communauté Python grandit aux côtés du langage, avec des membres actifs qui cherchent 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 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 considéré comme l’une des bibliothèques scientifiques les plus utilisées, ce qui explique pourquoi de nombreux scientifiques des données s’appuient sur lui pour analyser les données.

Les tableaux NumPy nécessitent une zone de stockage beaucoup plus petite 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 un excellent choix pour améliorer les performances des modèles d’apprentissage automatique sans nécessiter trop de travail complexe.

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de NumPy :

• Objet tableau à performances élevées de dimension N.
• Manipulation de forme.
• Nettoyage/manipulation des données.
• Opérations statistiques et algèbre linéaire.

2. SciPy

SciPy est une bibliothèque open source et gratuite basée sur NumPy. Elle est particulièrement utile pour les grands ensembles de données, car elle peut effectuer des calculs scientifiques et techniques. SciPy dispose également de modules intégrés pour l’optimisation des tableaux et l’algèbre linéaire, 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 propose des fonctionnalités de traitement de base pour les fonctions mathématiques non scientifiques de haut niveau.

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.
• Calcul de grands ensembles de données.

3. Theano

Theano est une bibliothèque numérique Python, développée spécifiquement pour l’apprentissage automatique. Elle permet l’optimisation, la définition et l’évaluation d’expressions mathématiques et de calculs matriciels. Cela permet d’utiliser des tableaux dimensionnels pour construire des modèles d’apprentissage profond.

Theano est une bibliothèque très spécifique, principalement utilisée par les développeurs et les programmeurs d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. 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 entraîne des calculs intensifs en données 140 fois plus rapides.

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Theano :

• Outils de validation et de test unitaire intégrés.
• Évaluations rapides et stables.
• Calculs intensifs en données.
• Calculs mathématiques à haute performance.

4. Pandas

Une autre bibliothèque Python de premier plan sur le marché est Pandas, souvent utilisée pour l’apprentissage automatique. Il s’agit d’une bibliothèque d’analyse de données qui analyse et manipule les données, et permet aux développeurs de travailler facilement avec des données multidimensionnelles structurées et des concepts de série chronologique.

La bibliothèque Pandas propose une méthode rapide et efficace pour gérer et explorer les données en fournissant des séries et des dataframes, qui représentent les données de manière efficace tout en les manipulant de différentes manières.

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Pandas :

• Indexation des données.
• Alignement des données
• Fusion/jonction de jeux de données.
• Manipulation et analyse des données.

5. TensorFlow

Une autre bibliothèque Python open source et gratuite, TensorFlow, se spécialise 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 d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique, ainsi que des réseaux de neurones.

TensorFlow se compose d’une architecture et d’un framework flexibles, ce qui lui permet de fonctionner sur diverses plates-formes de calcul comme CPU et GPU. Avec cela, il fonctionne le mieux lorsqu’il est exploité sur une unité de traitement de tenseur (TPU). La bibliothèque Python est souvent utilisée pour mettre en œuvre l’apprentissage par renforcement dans les modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, et vous pouvez directement visualiser 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 visant à développer et à évaluer les réseaux de neurones dans les modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. Il peut 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 en raison de sa modularité, de son extensibilité et de sa flexibilité. Cela en fait une option conviviale pour les débutants. Il peut également intégrer des objectifs, des couches, des optimiseurs et des fonctions d’activation. Keras fonctionne dans divers environnements et peut fonctionner sur CPU et GPU. Il propose également l’une des gammes de types de données les plus étendues.

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Keras :

• Regroupement de données.
• Développement de couches de neurones.
• Construit des modèles d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique.
• Fonctions d’activation et de coût.

7. PyTorch

Une autre option pour une bibliothèque d’apprentissage automatique Python open source est PyTorch, basée sur Torch, un framework de programmation C. PyTorch est une bibliothèque de science des données qui peut être intégrée à d’autres bibliothèques Python, comme NumPy. La bibliothèque peut créer des graphiques de calcul qui peuvent être modifiés pendant l’exécution du programme. Il est particulièrement utile pour les applications d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, comme le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur.

Certains des principaux avantages de PyTorch incluent sa vitesse d’exécution élevée, qu’il peut atteindre même lorsqu’il gère des graphiques lourds. Il s’agit également d’une bibliothèque flexible, capable de fonctionner sur des processeurs simplifiés ou CPU et GPU. PyTorch dispose d’API puissantes qui vous permettent d’étendre la bibliothèque, ainsi que d’un outil de traitement du langage naturel.

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de PyTorch :

• Distribution statistique et opérations.
• Contrôle des ensembles de données.
• Développement de modèles d’apprentissage profond.
• Très flexible.

8. Scikit-Learn

À l’origine une extension tierce de la bibliothèque SciPy, Scikit-learn est maintenant une bibliothèque Python autonome sur Github. Il est utilisé par de grandes entreprises comme Spotify, et il existe de nombreux avantages à l’utiliser. Tout d’abord, 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 avantage clé de Scikit-learn est qu’il est facilement interopérable avec d’autres outils de la pile SciPy. Scikit-learn a une interaction conviviale et cohérente 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.
• Prétraitement des données.
• Sélection de modèles.

9. Matplotlib

Matplotlib est une union de NumPy et SciPy, et il a été conçu pour remplacer le besoin d’utiliser le langage statistique MATLAB propriétaire. 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 repose sur les outils de l’interface graphique utilisateur Python pour produire des tracés et des graphiques avec des API orientés objet. Il propose également une interface similaire à MATLAB, ce qui vous permet d’effectuer des tâches similaires à celles de MATLAB.

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Matplotlib :

• Crée des tracés de qualité de publication.
• Personnalise le style et la mise en page visuels.
• Exporte vers différents formats de fichiers.
• Figures interactives qui peuvent zoomer, faire défiler et mettre à jour.

10. Plotly

Pour terminer notre liste des 10 meilleures bibliothèques Python pour l’apprentissage automatique et l’IA, nous avons 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 pour la publication. Certains des graphiques accessibles via Plotly incluent des boîtes à moustaches, des cartes de chaleur et des graphiques à bulles.

Plotly est l’un des meilleurs outils de visualisation de données sur le marché, et il est construit sur le kit 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 présentations et des tableaux de bord.

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Plotly :

• Graphiques et tableaux de bord.
• Moteur d’instantané.
• Données volumineuses pour Python.
• Importation facile de données dans les graphiques.