5 meilleurs outils et frameworks d'apprentissage automatique en 2022

Les outils d’apprentissage automatique suscitent une grande attention en raison de leur application à grande échelle dans tous les secteurs pour des analyses prédictives précises et à grande vitesse. Si vous pensez que cela devient difficile, ne stressez pas ; cet article dissipera tous vos doutes pour en savoir plus machine learning et ses applications. L'apprentissage automatique (ML) facilite les applications logicielles pour prévoir les comportements avec une meilleure précision.

Outils d'apprentissage automatique à la pointe de la technologie

Les algorithmes de pointe du ML utilisent des données existantes (également appelées données historiques) pour prédire les valeurs des résultats futurs. Selon le Rapport SEMrush, environ 97 millions d'experts en apprentissage automatique et en intelligence artificielle et d'analystes de données seront nécessaires d'ici 2025. Cet article vous aidera à sélectionner les meilleurs outils pour votre entreprise. 

Voici des exemples des 5 meilleurs outils et applications de machine learning accessibles sur le marché.

Apprentissage automatique sur Microsoft Azure

Dans tous les secteurs, l'intelligence artificielle (IA) gagne rapidement du terrain. Analystes commerciaux, développeurs, data scientists et experts en machine learning, entre autres, adoptent rapidement l'IA dans les entreprises d'aujourd'hui. Toute votre équipe de data science peut bénéficier de l'interface intuitive par glisser-déposer d'Azure Machine Learning Designer, qui accélère la création et le déploiement de modèles de machine learning. Cet outil est spécialisé pour :

• Les chercheurs dans le domaine de la science des données sont plus à l'aise avec les outils de visualisation qu'avec le code.
• Les utilisateurs sans expérience de l'apprentissage automatique recherchent une introduction plus simple au sujet.
• Des experts en machine learning qui sont également curieux du prototypage rapide.
• Les ingénieurs travaillant dans l'apprentissage automatique ont besoin d'un processus graphique pour contrôler la formation et le déploiement des modèles.

Vous pouvez développer et former des modèles de machine learning dans Azure Machine Learning Designer à l’aide de techniques de pointe de machine learning et de deep learning, telles que celles du machine learning classique, de la vision par ordinateur, de l’analyse de texte, des recommandations et de la détection d’anomalies. Vous pouvez également créer vos modèles à l’aide de code Python et R personnalisé. 

Chaque module peut être personnalisé pour fonctionner sur Azure Machine Learning distinct. Vous pouvez calculer des clusters. De plus, les scientifiques des données peuvent se concentrer sur la formation plutôt que sur les problèmes d'évolutivité.

Watson d'IBM

Traitement du langage naturel (PNL) est une technique qui déchiffre le sens et la grammaire de la parole humaine ; IBM Watson est un processeur d'analyse de données qui utilise NLP. 

IBM Watson analyse des ensembles de données substantiels et les interprète pour fournir des réponses aux questions posées par les humains en quelques secondes. De plus, IBM Watson est un supercalculateur cognitif. Il peut comprendre et répondre au langage naturel. Il peut également analyser des quantités massives de données et répondre à des défis commerciaux.

Le système Watson est exploité en interne par des sociétés. C'est coûteux, car vous aurez besoin d'un budget de plus d'un million de dollars. Heureusement, Watson est accessible via le cloud IBM pour plusieurs secteurs. Cela en fait un choix pratique pour de nombreuses petites et moyennes entreprises.

Amazon ML

Amazon Machine Learning est un service géré pour le développement de modèles d'apprentissage automatique et la production d'analyses de prédiction. Amazon Machine Learning simplifie le processus d'apprentissage automatique pour l'utilisateur via son outil de transformation de données automatisé. AWS donne la priorité à la sécurité du cloud avant toute autre chose. En tant que client AWS, vous avez accès à un centre de données et à une architecture réseau conçus pour répondre aux besoins des entreprises les plus soucieuses de la sécurité.

De plus, Amazon SageMaker est une solution cloud robuste qui rend l'apprentissage automatique accessible aux développeurs de tous niveaux. SageMaker permet aux data scientists et aux développeurs de créer, de former rapidement et de déployer des modèles d'apprentissage automatique dans un environnement hébergé prêt pour la production. Avec Kubeflow sur AWS, Amazon Web Services (AWS) contribue à la communauté open source Kubeflow en proposant sa distribution Kubeflow, qui aide des entreprises comme athenahealth construisez des flux de travail ML hautement fiables, sécurisés, portables et évolutifs tout en nécessitant une surcharge opérationnelle minimale grâce à leur intégration transparente avec les services gérés d'AWS.

TensorFlow

TensorFlow de Google a grandement simplifié l’acquisition de données, la formation de modèles, l’obtention de prédictions et l’affinement des résultats futurs.

TensorFlow est une bibliothèque gratuite et open source développée par l'équipe Brain de Google pour une utilisation dans le calcul numérique et l'apprentissage automatique à haut débit.

TensorFlow offre un accès facile à divers modèles et algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur grâce à des métaphores de programmation familières. Les applications sont écrites en Python ou JavaScript pour une API frontale conviviale, puis exécutées en C++ rapide et efficace.

TensorFlow est une alternative populaire à d'autres frameworks tels que PyTorch et Apache MXNet, et il peut être utilisé pour former et exécuter des réseaux de neurones profonds pour des tâches telles que la classification manuscrite des chiffres, le NLP et les simulations basées sur PDE. La meilleure partie est que les mêmes modèles peuvent être utilisés pour la formation et la prédiction de production dans TensorFlow.

TensorFlow inclut également une collection importante de modèles pré-entraînés à utiliser dans vos initiatives. Si vous entraînez vos modèles dans TensorFlow, vous pouvez vous inspirer des exemples de code fournis dans le Jardin des modèles TensorFlow.

PyTorch

L'apprentissage automatique (ML) est facilité grâce à PyTorch, un framework gratuit et open source écrit en Python et utilisant la bibliothèque Torch.

Torch, une bibliothèque d'apprentissage automatique (ML) créée dans le langage de script Lua, est utilisée pour développer des réseaux de neurones profonds. Plus de deux cents opérations mathématiques distinctes sont disponibles dans le framework PyTorch. Étant donné que PyTorch facilite la création de modèles pour les réseaux de neurones artificiels, il gagne en popularité. PyTorch est utilisé dans de nombreux domaines, tels que la vision par ordinateur, pour développer la classification d'images, la détection d'objets et bien plus encore. Il peut également être utilisé pour créer des chatbots et pour la modélisation du langage. 

• C'est simple à prendre en main et encore moins compliqué à mettre en pratique.
• Un ensemble complet et puissant d'API pour étendre les bibliothèques PyTorch.
• Il fournit un support de graphe de calcul d'exécution.
• Il est adaptable, rapide et dispose de fonctionnalités d'optimisation.
• Pytorch prend en charge le traitement GPU et CPU.
• L'environnement de développement intégré (IDE) et les outils de débogage de Python simplifient la correction des bogues.