5 Meilleux Outils et Cadres d’Apprentissage Automatique en 2022

Les outils d’apprentissage automatique attirent une attention considérable en raison de leur application à grande échelle dans diverses industries pour des analyses prédictives à haute vélocité et précises. Si vous pensez que cela devient difficile, ne vous inquiétez pas ; cet article éclaircira tous vos doutes pour en savoir plus sur l’apprentissage automatique et ses applications. L’apprentissage automatique (ML) permet aux applications logicielles de prédire les comportements avec une meilleure précision.

Outils d’Apprentissage Automatique de Pointe

Les algorithmes d’apprentissage automatique de pointe 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 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 vos entreprises.

Voici des exemples des 5 meilleurs outils et applications d’apprentissage automatique accessibles sur le marché.

Apprentissage Automatique sur Microsoft Azure

Dans chaque secteur, l’intelligence artificielle (IA) gagne rapidement du terrain. Les analystes commerciaux, les développeurs, les scientifiques des données et les experts en apprentissage automatique, entre autres, adoptent rapidement l’IA dans les entreprises d’aujourd’hui. Votre équipe de science des données peut bénéficier de l’interface intuitive de glisser-déposer d’Azure Machine Learning, qui accélère la création et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique. C’est 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 apprentissage automatique recherchent une introduction plus fluide au sujet.
• Les experts en apprentissage automatique qui sont également curieux de prototypage rapide.
• Les ingénieurs travaillant dans l’apprentissage automatique nécessitent un processus graphique pour contrôler la formation et le déploiement de modèles.

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

Chaque module peut être personnalisé pour fonctionner sur des clusters de calcul Azure Machine Learning distincts. Les scientifiques des données peuvent se concentrer sur la formation plutôt que sur les problèmes de scalabilité.

IBM’s Watson

Le traitement du langage naturel (NLP) est une technique qui déchiffre le sens et la grammaire du langage 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 aurez besoin d’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 (AMZN ) Machine Learning est un service géré pour le développement de modèles d’apprentissage automatique et la production d’analyses prédictives. 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 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 sensibles en matière de sécurité.

De plus, Amazon SageMaker est une solution robuste basée sur le cloud qui rend l’apprentissage automatique accessible aux développeurs de tous niveaux. SageMaker permet aux scientifiques des données et aux développeurs de créer, de former rapidement et de déployer des modèles d’apprentissage automatique 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 offrant sa distribution Kubeflow, qui aide les entreprises telles que athenahealth à construire des flux de travail ML 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

Google’s (GOOGL ) TensorFlow a rendu plus simple l’acquisition de données, la formation de modèles, l’obtention de prédictions et l’amélioration des résultats futurs.

TensorFlow est une bibliothèque gratuite et open-source développée par l’équipe Brain de Google pour la computation numérique et l’apprentissage automatique à haut débit.

TensorFlow fournit un accès facile à divers modèles et algorithmes d’apprentissage automatique et de deep learning 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 cadres 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 de chiffres manuscrits, le traitement du langage naturel 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 inclut 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

L’apprentissage automatique (ML) est facilité par PyTorch, un cadre gratuit et open-source écrit en Python et utilisant la bibliothèque Torch.

Torch, une bibliothèque d’apprentissage automatique 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 cadre 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 du 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 une prise en charge du graphique de calcul en temps de runtime.
• 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.