Les meilleurs outils d’apprentissage automatique qu’il est bon de connaître

Chaque année qui passe apporte au monde numérique son lot de nouveaux mots et expressions à la mode. L’afflux de nouveaux termes oblige tous les gourous de la technologie en herbe à se tenir au courant, surtout s’ils veulent conserver leur réputation d’actualité et de modernité. L’une des dernières expressions à la mode qui gagne en visibilité est le « Machine Learning ». Si vous n’en avez pas encore entendu parler, ne stressez pas – c’est l’occasion de vous mettre au parfum.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

Pour faire simple, l’apprentissage automatique est une forme d’intelligence artificielle qui automatise l’analyse des données, permettant aux ordinateurs d’apprendre par l’expérience à effectuer des tâches sans programmation explicite. Ce n’est un secret pour personne que les compétences en intelligence artificielle et en apprentissage automatique sont de plus en plus demandées. Sur un marché qui connaît une croissance aussi rapide que celui-ci, il existe une pléthore d’outils d’apprentissage automatique. Si vous choisissez celui qui vous convient, l’apprentissage automatique peut rendre divers processus plus rapides et plus efficaces. Faire le bon choix pour vous et votre organisation peut s’avérer délicat, mais nous allons vous présenter quelques-uns des plus populaires pour vous aider à démarrer. Jetons un coup d’œil aux meilleurs outils d’apprentissage automatique.

Microsoft Azure Machine Learning

Azure Machine Learning est une plateforme cloud qui permet aux développeurs de construire, d’entraîner et de déployer des modèles d’intelligence artificielle. Microsoft apporte constamment des mises à jour et des améliorations à ses outils d’apprentissage automatique et a récemment annoncé des changements dans Azure Machine Learning, en retirant l’Azure Machine Learning Workbench.

IBM Watson

Watson Machine Learning est un service cloud d’IBM qui utilise des données pour mettre en production des modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. Cet outil d’apprentissage automatique permet aux utilisateurs d’effectuer l’entraînement et la notation, deux opérations fondamentales de l’apprentissage automatique. Gardez à l’esprit qu’IBM Watson est mieux adapté à la création d’applications d’apprentissage automatique par le biais de connexions API.

Google TensorFlow

TensorFlow, qui est utilisé pour la recherche et la production chez Google, est une bibliothèque logicielle libre pour la programmation de flux de données. En résumé, TensorFlow est un cadre d’apprentissage automatique. Cet outil d’apprentissage automatique est relativement nouveau sur le marché et évolue rapidement. La facilité de visualisation des réseaux neuronaux de TensorFlow est probablement la caractéristique la plus attrayante pour les développeurs.

L’apprentissage automatique d’Amazon

Il n’est pas surprenant qu’Amazon propose un nombre impressionnant d’outils d’apprentissage automatique. Selon le site web d’AWS, Amazon Machine Learning est un service géré permettant de construire des modèles d’apprentissage automatique et de générer des prédictions. Amazon Machine Learning comprend un outil de transformation automatique des données, ce qui simplifie encore davantage l’outil d’apprentissage automatique pour l’utilisateur. En outre, Amazon propose également d’autres outils d’apprentissage automatique tels qu’Amazon SageMaker, une plateforme entièrement gérée qui permet aux développeurs et aux scientifiques des données d’utiliser facilement des modèles d’apprentissage automatique.

OpenNN

OpenNN est une bibliothèque logicielle libre pour le développement de réseaux neuronaux. Elle fournit une implémentation très performante de divers types de réseaux neuronaux. Elle offre une interface facile à utiliser avec un large éventail d’options de personnalisation, ce qui la rend adaptée aux débutants et aux utilisateurs avancés. En outre, il prend en charge plusieurs systèmes d’exploitation et langages de programmation, et sa vitesse de calcul est optimisée pour les architectures CPU et GPU. Ses caractéristiques sont les suivantes :

Bibliothèque logicielle de réseaux neuronaux à code source ouvert.
Prise en charge de divers types de réseaux neuronaux.
Interface conviviale avec options de personnalisation.

PyTorch

PyTorch est une bibliothèque d’apprentissage automatique open-source largement utilisée pour les tâches d’apprentissage profond. Elle a été développée par le groupe de recherche en intelligence artificielle de Facebook et est basée sur la bibliothèque Torch. Le système de graphe dynamique, la flexibilité et l’interface conviviale de PyTorch en font un choix populaire parmi les chercheurs et les praticiens. Ses caractéristiques sont les suivantes

Système de graphe de calcul dynamique.
Prise en charge du calcul tensoriel avec les GPU.
Interface facile à utiliser et documentation complète.

Vertex AI

Vertex AI est une plateforme d’apprentissage automatique basée sur le cloud et développée par Google. Elle permet aux développeurs et aux scientifiques des données de construire, de déployer et de gérer des modèles d’apprentissage automatique à grande échelle. Vertex AI prend en charge divers cadres et outils d’apprentissage automatique populaires, notamment TensorFlow, PyTorch et scikit-learn. Ses fonctionnalités et ses outils sont conçus pour rationaliser le flux de travail de l’apprentissage automatique et aider les utilisateurs à obtenir des résultats plus rapides et plus précis. Parmi les fonctionnalités, citons

Outils AutoML pour la sélection automatisée de modèles et le réglage des hyperparamètres.
Intégration avec d’autres services Google Cloud pour une gestion et un déploiement transparents des données.
Outils de surveillance des modèles et d’explicabilité pour garantir l’équité et la fiabilité des modèles.

BigML

BigML est une plateforme d’apprentissage automatique basée sur le cloud qui permet aux utilisateurs de construire et de déployer des modèles prédictifs rapidement et facilement. Grâce à une interface conviviale et à de puissants outils d’automatisation, BigML permet aux organisations de tirer des enseignements de leurs données et de prendre de meilleures décisions. Voici quelques-unes de ses principales caractéristiques :

Apprentissage automatique : La fonction AutoML de BigML sélectionne automatiquement le meilleur algorithme et les meilleurs hyperparamètres pour une tâche donnée, réduisant ainsi le temps et l’expertise nécessaires à l’élaboration de modèles précis.
Explicabilité des modèles : La plateforme BigML offre une transparence sur la manière dont les modèles font des prédictions, ce qui permet aux utilisateurs de comprendre et de valider les résultats.
Intégration transparente : BigML s’intègre à un large éventail de sources de données et d’outils, incorporant l’apprentissage automatique dans les flux de travail existants.

Apache Mahout

Apache Mahout est une bibliothèque d’apprentissage automatique open-source conçue pour fournir des implémentations évolutives et efficaces d’algorithmes d’apprentissage automatique. Elle comprend une gamme d’algorithmes pour le regroupement, la classification et le filtrage collaboratif, entre autres. Voici quelques-unes des principales caractéristiques d’Apache Mahout :

Évolutivité : Mahout peut traiter efficacement de grands ensembles de données et peut évoluer pour traiter des données volumineuses avec l’aide d’Apache Hadoop.
Flexibilité : Il prend en charge de nombreux langages de programmation.
Extensibilité : Mahout fournit un cadre pour la construction d’algorithmes personnalisés et l’intégration avec d’autres outils et bibliothèques.

Weka

Weka est un outil d’apprentissage automatique populaire à code source ouvert qui fournit une collection d’algorithmes pour le prétraitement des données, la classification, la régression, le regroupement et la visualisation. Il est largement utilisé dans les milieux universitaires et industriels et prend en charge une variété de formats de fichiers. Voici quelques-unes des principales caractéristiques de Weka :

Interface conviviale : Weka fournit une interface graphique qui permet aux utilisateurs d’explorer et d’analyser facilement les données.
Extensibilité : Weka permet aux utilisateurs de développer et d’intégrer leurs propres algorithmes et extensions dans l’outil.
Documentation et support complets : Weka dispose d’une large communauté d’utilisateurs et de développeurs, et fournit une documentation complète, des tutoriels et des forums d’assistance.