15 outils d'apprentissage automatique à connaître

Jun 19, 2023

Dans notre monde de plus en plus numérique, les données sont littéralement partout. Chaque clic, chaque balayage, chaque vidéo et chaque mot peut être converti en données très abondantes (et, entre de bonnes mains, lucratives).

Mais il n'y a pas assez de temps dans le monde pour que nous, les humains, parcourions toutes ces données, les comprenions et les utilisions à leur plein avantage. C'est pourquoi nous avons l'apprentissage automatique, qui donne aux ordinateurs la capacité non seulement d'automatiser l'analyse des données, mais aussi de le faire de manière à ce qu'ils puissent "apprendre" à travers les expériences et le contexte plutôt qu'un simple codage - de la même manière que nous, les humains, apprenons.

Donner aux ordinateurs la capacité de développer des capacités d'apprentissage plus humaines les rend utiles non seulement pour des choses nouvelles comme la génération d'images ou la traduction de ronronnements de chats, mais aussi dans une variété d'industries, y compris la finance, la santé, l'éducation et même l'archéologie.

Vous voulez en savoir plus ? Qu'est-ce que l'apprentissage automatique et comment ça marche ?

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui utilise des statistiques, des essais et des erreurs et des montagnes de données pour apprendre une tâche spécifique sans jamais avoir à être spécifiquement programmé pour effectuer cette tâche.

Alors que la plupart des programmes informatiques s'appuient sur du code pour leur dire quoi faire et comment le faire, les ordinateurs qui utilisent l'apprentissage automatique utilisent des connaissances tacites - les connaissances que nous obtenons de l'expérience personnelle ou du contexte. Ce processus repose sur des algorithmes et des modèles, ou des équations statistiques qui sont développés au fil du temps en fonction des données disponibles. Le processus d'apprentissage, également connu sous le nom de formation, consiste à identifier des modèles dans les données, puis à optimiser ces résultats par le biais d'essais et d'erreurs et de commentaires.

Parce que les systèmes d'apprentissage automatique peuvent apprendre de l'expérience, tout comme les humains, ils n'ont pas besoin de s'appuyer sur des milliards de lignes de code. Et leur capacité à utiliser des connaissances tacites signifie qu'ils peuvent établir des liens, découvrir des modèles et même faire des prédictions en fonction de ce qu'ils peuvent extraire des données.

En bref : l'apprentissage automatique place la responsabilité de la résolution de problèmes sur les ordinateurs plutôt que sur les humains. Ces algorithmes sont capables d'analyser d'énormes quantités d'informations et de trouver des modèles qu'aucun humain ne pourrait jamais faire par lui-même, ce qui les rend particulièrement utiles pour créer des moteurs de recommandation, prédire avec précision les modèles de recherche en ligne et détecter les fraudes, entre autres.

En savoir plus sur l'industrie de l'apprentissage automatiqueLes entreprises ont désespérément besoin d'ingénieurs en apprentissage automatique

Comme tous les systèmes qui utilisent l'IA, l'apprentissage automatique nécessite des algorithmes pour agir comme une sorte de guide pour le système. Un modèle d'apprentissage automatique est formé avec un algorithme pour reconnaître des modèles et fournir des prédictions. Et au fur et à mesure que de nouvelles données sont introduites dans ces algorithmes, ils apprennent et améliorent leurs performances, développant une sorte d'intelligence au fil du temps.

Il existe des centaines d'algorithmes que les ordinateurs peuvent utiliser en fonction de facteurs tels que la taille et la diversité des données, mais ils peuvent en grande partie être classés dans quatre catégories différentes, en fonction de l'intervention humaine nécessaire pour garantir leur exactitude dans le temps. Et ces algorithmes sont créés à l'aide d'outils et de logiciels d'apprentissage automatique.

Bien sûr, dans un domaine aussi vaste et complexe que celui-ci, il n'y a pas de touche-à-tout - aucun modèle ne peut tout réparer ou tout faire. Il existe donc de nombreux outils d'apprentissage automatique.

Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des plus populaires.

Développé par l'Apache Software Foundation, Mahout est une bibliothèque open source d'algorithmes d'apprentissage automatique, implémentée au-dessus d'Apache Hadoop. Il est le plus souvent utilisé par les mathématiciens, les scientifiques des données et les statisticiens pour trouver rapidement des modèles significatifs dans de très grands ensembles de données. En pratique, il est particulièrement utile pour créer des applications intelligentes qui peuvent apprendre du comportement des utilisateurs et faire des recommandations en conséquence.

AWS Machine Learning propose une variété d'outils conçus pour aider les développeurs à découvrir des modèles dans les données utilisateur via des algorithmes, à construire des modèles mathématiques basés sur ces modèles et à générer des prédictions à partir de ces modèles. Certaines de ses offres de produits gratuits incluent Amazon Rekognition, qui identifie des objets, des personnes, du texte et des activités dans des images et des vidéos ; et Amazon SageMaker, qui aide les développeurs et les spécialistes des données à créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique pour tous les cas d'utilisation.

BigML fournit des algorithmes d'apprentissage automatique qui permettent aux utilisateurs de charger leurs propres ensembles de données, de créer et de partager leurs modèles, de former et d'évaluer leurs modèles et de générer de nouvelles prédictions, individuellement ou par lots. Et tous les modèles prédictifs créés sur BigML sont livrés avec des visualisations interactives et des fonctionnalités d'explicabilité qui les rendent plus interprétables. Aujourd'hui, la plate-forme est utilisée dans une variété d'industries, de l'aérospatiale aux soins de santé, selon la société.

Colab de Google est un service cloud qui aide les développeurs à créer des applications d'apprentissage automatique à l'aide des bibliothèques de PyTorch, TensorFlow, Keras et OpenCV, dont certaines seront abordées plus loin dans cet article. Il permet aux utilisateurs de combiner ce code avec du texte enrichi, des images, du HTML et plus encore dans un seul document afin de créer et de former des modèles d'apprentissage automatique. Ces modèles peuvent ensuite être stockés sur un Google Drive, partagés et modifiés par d'autres.

Basé sur la technologie de pointe d'apprentissage par transfert et de recherche d'architecture neuronale du géant de la technologie, Google Cloud AutoML est une collection de produits d'apprentissage automatique qui aide les développeurs à former des modèles de haute qualité pour tout ce dont ils ont besoin, même s'ils ont une expérience limitée en apprentissage automatique. L'outil permet aux utilisateurs d'évaluer, d'améliorer et de déployer leurs modèles, ainsi que de s'entraîner. Ils peuvent également générer des prédictions sur leurs modèles entraînés et stocker en toute sécurité toutes les données dont ils ont besoin dans le cloud.

Watson d'IBM est l'un des acteurs les plus familiers non seulement de l'apprentissage automatique, mais aussi de l'informatique cognitive et de l'intelligence artificielle en général depuis qu'il a remporté une partie de Jeopardy ! en 2011 face à deux champions humains. Aujourd'hui, IBM Watson Studio aide les développeurs à mettre leurs modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur en production, offrant des outils d'analyse et de visualisation des données, ainsi que de nettoyage et de mise en forme des données.

Apprenez la terminologie iciIntelligence artificielle vs Machine Learning vs Deep Learning : Quelle est la différence ?

Azure Machine Learning offre tout ce dont les développeurs ont besoin pour créer, tester et déployer leurs modèles de machine learning, en mettant l'accent sur la sécurité. Sa conception collaborative par glisser-déposer guide les développeurs tout au long du processus d'apprentissage automatique et comprend des fonctionnalités pour la préparation de l'exploration de données, la formation et le développement de modèles, la validation de modèles, ainsi que la surveillance et la gestion continues du modèle. De plus, l'outil ne nécessite aucune programmation - il connecte plutôt visuellement les ensembles de données et les modules pour aider les utilisateurs à créer leur modèle d'analyse prédictive.

Abréviation de Open Neural Networks Library, OpenNN est une bibliothèque de logiciels qui implémente des réseaux de neurones, un domaine clé de la recherche en apprentissage automatique profond. Il est écrit en langage de programmation C++ et l'intégralité de la bibliothèque peut être téléchargée gratuitement depuis GitHub ou SourceForge.

PyTorch est un outil open source qui aide au développement de modèles d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique. La plate-forme offre l'informatique tensorielle, les réseaux de neurones et une multitude de bibliothèques et d'outils d'apprentissage automatique. PyTorch a également des wrappers supplémentaires - PyTorch Lightning et PyTorch Ignite - qui sont tous deux destinés principalement à étendre les capacités de recherche et à réduire le besoin de code redondant.

Scikit-learn est l'une des bibliothèques les plus utilisées pour l'apprentissage automatique. Il est basé sur Python et contient une gamme d'outils pour l'apprentissage automatique et la modélisation statistique, y compris la classification, la régression et la sélection de modèles. Parce que la documentation de scikit-learn est connue pour être détaillée et facile à lire, les débutants comme les experts peuvent déballer le code et approfondir leurs connaissances sur leurs modèles. Et parce qu'il s'agit d'une bibliothèque open source avec une communauté active, c'est un endroit incontournable pour poser des questions et en savoir plus sur l'apprentissage automatique.

Shogun est une bibliothèque de logiciels d'apprentissage automatique open source gratuite qui propose de nombreux algorithmes et structures de données pour les problèmes d'apprentissage automatique. Il propose également des interfaces pour de nombreux langages, notamment Python, R, Java, Octave et Ruby. C'est l'une des bibliothèques les plus "sous-estimées" pour l'apprentissage automatique, selon Emmett Boudreau, un contributeur populaire du blog Towards Data Science - probablement en raison de sa base d'utilisateurs et de sa liste de responsables plus petites. Mais Boudreau a déclaré que la bibliothèque Shogun est plus établie du point de vue du langage, ce qui conduit à une plus grande accessibilité à la fois multiplateforme et dans différentes applications.

Initialement développé par Google, TensorFlow est un cadre d'apprentissage automatique open source, offrant une variété d'outils, de bibliothèques et de ressources qui permettent aux utilisateurs de créer, de former et de déployer leurs propres modèles d'apprentissage automatique. Il prend en charge un large éventail de solutions, notamment le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, l'apprentissage automatique prédictif et l'apprentissage par renforcement. Bien que TensorFlow propose des modèles prédéfinis pour des solutions plus simples, les développeurs doivent principalement travailler en étroite collaboration avec le code d'un modèle donné, ce qui signifie qu'ils peuvent obtenir un contrôle total sur la formation du modèle à partir de zéro. TensorFlow dispose également d'une API d'apprentissage en profondeur pour Keras, appelée tf.keras.

Vous voulez en savoir plus sur TensorFlow ? Comment Companion utilise TensorFlow pour construire un dresseur robotique pour animaux de compagnie

Également un produit de Google, Vertex AI unifie plusieurs processus au sein du flux de travail d'apprentissage automatique, permettant aux utilisateurs de former leurs modèles d'apprentissage automatique, d'héberger ces modèles dans le cloud et d'utiliser leurs modèles pour tirer des conclusions sur de grandes quantités de données. Alors que Vertex AI est livré avec des modèles pré-formés, les utilisateurs peuvent également générer leurs propres modèles en exploitant des boîtes à outils basées sur Python telles que PyTorch, Scikit-lean et TensorFlow.

Weka est une collection gratuite d'algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches d'exploration de données, offrant des outils pour la préparation des données, la classification, la régression, le regroupement, l'exploration des règles d'association et la visualisation. Lorsqu'un ensemble de données est alimenté dans Weka, il explore les paramètres d'hyperparamètres pour plusieurs algorithmes et recommande le plus préféré en utilisant une approche entièrement automatisée. Développé à l'Université de Waikato en Nouvelle-Zélande, Weka a été nommé d'après un oiseau incapable de voler trouvé uniquement sur l'île qui est connue pour sa nature curieuse.

Abréviation de Extreme Gradient Boosting, XGBoost est une bibliothèque de logiciels d'apprentissage automatique open source. La plate-forme fournit une amplification parallèle des arbres afin de résoudre rapidement de nombreux problèmes de science des données, ce qui signifie que plusieurs algorithmes basés sur des arbres peuvent être utilisés pour obtenir la séquence de modèles optimale. De plus, avec le gradient boosting, XGBoost développe les arbres les uns après les autres afin que les arbres suivants puissent apprendre des faiblesses et des erreurs des précédents, ainsi qu'emprunter des informations au modèle d'arbre précédent.