5 Meilleux Outils et Cadres de Machine Learning en 2022

Les outils de machine learning bénéficient d’une attention hyper-médiatisée en raison de leur application à grande échelle dans diverses industries pour des analyses prédictives à haute vitesse et précises. Si vous pensez que cela devient difficile, ne vous inquiétez pas ; cet article éclaircira tous vos doutes pour en savoir plus sur la machine learning et ses applications. La machine learning (ML) permet aux applications logicielles de prédire les comportements avec une meilleure précision.

État de l’art des Outils de Machine Learning

Les algorithmes de machine learning les plus avancés utilisent les données existantes (également appelées données historiques) pour prédire les valeurs de résultats futurs. Selon le Rapport SEMrush, environ 97 millions d’experts en machine learning et en intelligence artificielle et d’analystes de données seront nécessaires d’ici 2025. Cet article vous aidera à sélectionner les meilleurs outils pour vos entreprises. 

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

Machine Learning sur Microsoft Azure

Dans chaque secteur, l’intelligence artificielle (IA) gagne rapidement du terrain. Les analystes commerciaux, les développeurs, les data scientists et les experts en machine learning, entre autres, adoptent rapidement l’IA dans les entreprises d’aujourd’hui. Votre équipe de data science dans son ensemble peut bénéficier de l’interface intuitive de glisser-déposer d’Azure Machine Learning, qui accélère la création et le déploiement de modèles de machine learning. Il s’agit d’un outil spécialisé pour :

• Les chercheurs dans le domaine de la science des données sont plus à l’aise avec les outils de visualisation que avec le code.
• Les utilisateurs sans expérience en machine learning recherchent une introduction plus fluide au sujet.
• Les experts en machine learning qui sont également curieux de prototypage rapide.
• Les ingénieurs travaillant dans la machine learning nécessitent un processus graphique pour contrôler la formation et le déploiement de modèles.

Vous pouvez développer et former des modèles de machine learning dans Azure Machine Learning Designer en utilisant des techniques de machine learning et d’apprentissage profond de pointe, telles que celles de la machine learning classique, de la vision par ordinateur, de l’analyse de texte, de la recommandation 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 des clusters de calcul Azure Machine Learning distincts. Les data scientists peuvent se concentrer sur la formation plutôt que sur les problèmes de scalabilité.

IBM’s Watson

Le traitement automatique du langage naturel (NLP) est une technique qui déchiffre le sens et la grammaire du discours humain ; IBM Watson est un processeur d’analyse de données qui utilise le NLP. 

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

Le système Watson est exploité en interne par les entreprises. Il est coûteux, car vous devrez avoir un budget de plus d’un million de dollars. Heureusement, Watson peut être accédé via le cloud d’IBM pour plusieurs industries. Cela en fait un choix pratique pour de nombreuses petites et moyennes entreprises.

Amazon ML

Amazon Machine Learning est un service géré pour développer des modèles de machine learning et produire des analyses prédictives. Amazon Machine Learning simplifie le processus de machine learning pour l’utilisateur via son outil de transformation de données automatisé. AWS donne la priorité à la sécurité du cloud par-dessus tout. En tant que client AWS, vous avez accès à un centre de données et à une architecture de réseau conçus pour répondre aux besoins des entreprises les plus exigeantes en matière de sécurité.

De plus, Amazon SageMaker est une solution cloud robuste qui rend la machine learning accessible aux développeurs de tous niveaux. SageMaker permet aux data scientists et aux développeurs de créer, de former rapidement et de déployer des modèles de machine learning dans un environnement de production prêt à l’emploi. 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 à construire des flux de travail de machine learning hautement fiables, sécurisés, portables et évolutifs tout en nécessitant un minimum de frais généraux opérationnels grâce à leur intégration transparente avec les services gérés d’AWS.

TensorFlow

TensorFlow de Google a rendu plus facile l’acquisition de données, la formation de modèles, l’obtention de prédictions et l’amélioration des résultats futurs.

TensorFlow est une bibliothèque libre et open-source développée par l’équipe Brain de Google pour les calculs numériques et l’apprentissage automatique à haut débit.

TensorFlow fournit un accès facile à divers modèles et algorithmes de machine learning et d’apprentissage profond via des métaphores de programmation familières. Les applications sont écrites en Python ou en JavaScript pour une API frontale conviviale, puis exécutées en C++ rapide et efficace.

TensorFlow est une alternative populaire à d’autres frameworks comme 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 de chiffres manuscrits, le NLP et les simulations basées sur les équations aux dérivées partielles. Le meilleur aspect est que les mêmes modèles peuvent être utilisés pour la formation et la prédiction de production dans TensorFlow.

TensorFlow comprend également une grande collection de modèles pré-formés pour utiliser dans vos initiatives. Si vous formez vos modèles dans TensorFlow, vous pouvez utiliser les exemples de code fournis dans le Jardin de modèles TensorFlow comme guides.

PyTorch

La machine learning (ML) est facilitée par PyTorch, un framework libre et open-source écrit en Python et utilisant la bibliothèque Torch.

Torch, une bibliothèque de machine learning (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 à l’intérieur du framework PyTorch. Puisque 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 de langage. 

• Il est simple à apprendre 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 graphique de calcul à l’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) Python et les outils de débogage simplifient la correction des bogues.