L’univers du Machine Learning (ML) et du Deep Learning (DL) ne cesse de se développer. Actuellement, Python est l’un des langages de programmation les plus utilisés dans ces domaines. Dans cet article, nous allons découvrir les meilleures bibliothèques Python pour construire et déployer des modèles de ML et DL.
Bibliothèques généralistes de Machine Learning et Deep Learning.
Scikit-learn : Généraliste du Machine Learning
Scikit-learn est une des bibliothèques les plus complètes et simples d’utilisation en matière d’apprentissage automatique. Offrant un large éventail d’outils, Scikit-learn permet de créer rapidement des modèles performants et s’adapte aux débutants comme aux experts.
Fonctionnalités clés
* TVariété d’algorithmes de ML supervisés et non supervisés
* Outils de sélection de modèle et d’évaluation
* Prise en charge de beaucoup de techniques de prétraitement des données
* Compatible avec les autres bibliothèques utilisant des tableaux NumPy
TensorFlow : FrameWork polyvalent pour le Deep Learning
TensorFlow est un Framework open source développé par Google Brain. Il couvre un large éventail de cas d’utilisation, allant de la recherche en Deep Learning à l’exécution de modèles en production. TensorFlow 2.0 prend en charge Keras, ce qui le rend simple et facile à utiliser pour les novices.
Fonctionnalités clés
* Interface haut niveau avec Keras intégré
* Architecture flexible pour déployer les modèles sur diverses plates-formes
* Outils de visualisation avec TensorBoard
* Prétraitement des données et support d’accélération
PyTorch : Le concurrent direct de TensorFlow
PyTorch, une bibliothèque open source développée par Facebook AI Research, est un autre choix populaire pour le Deep Learning. Avec sa syntaxe similaire à celle de NumPy et sa facilité d’utilisation, PyTorch est apprécié pour son approche dynamique des graphes de calcul.
Fonctionnalités clés
* Simplicité d’utilisation et débogage facile grâce aux graphes dynamiques
* Interface haut niveau avec Torchvision pour les tâches liées à la vision
* Capacité à effectuer du déploiement via TorchScript et ONNX
* Graphes de calculs statiques et dynamiques avec JIT (Just-In-Time) Compiler
Keras : Bibliothèque haut niveau pour le Deep Learning
Keras est une bibliothèque de haut niveau pour la création de réseaux neuronaux profonds. La particularité de Keras est sa simplicité d’utilisation et sa flexibilité, permettant de créer des modèles sur mesure et de les tester rapidement. Keras est désormais intégré à TensorFlow 2.0.
Fonctionnalités clés
* Bibliothèque haut niveau, simple et modulaire
* Modèles séquentiels et fonctionnels pour différentes architectures de réseaux de neurones
* Bonne intégration avec d’autres bibliothèques d’apprentissage profond
* Grande communauté pour le support
Theano : Précurseur du Deep Learning
Theano est une bibliothèque Python développée par le MILA (Montreal Institute for Learning Algorithms) et a longtemps été l’un des principaux choix pour les chercheurs et les développeurs en Deep Learning. Avant l’arrivée de TensorFlow et PyTorch, Theano était bien connu pour son efficacité et son optimisation de calcul pour les opérations sur les GPU. Cette bibliothèque permet de définir, d’optimiser et d’évaluer efficacement des expressions mathématiques impliquant des tableaux multidimensionnels.
Fonctionnalités clés
* Optimisation des calculs sur le GPU et le CPU
* Syntaxe similaire à celle de NumPy
* Prise en charge d’expressions symboliques pour représenter les variables scalaires, les tableaux ou les tenseurs
* Compilateur dynamique pour générer des graphes de calcul
Cependant, il convient de noter que le développement de Theano a été arrêté en 2017, et par conséquent, il ne reçoit plus de mises à jour ou d’améliorations. Les bibliothèques plus récentes, telles que TensorFlow et PyTorch, ont pris le relais et sont désormais préférées pour les projets de Deep Learning.
Bibliothèques python de Traitement d’image
OpenCV : Traitement et analyse d’images et de vidéos
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) est une bibliothèque open source très utilisée pour le traitement et l’analyse d’images et de vidéos en temps réel. Conçue pour optimiser les performances et fournir une infrastructure commune pour les applications de vision par ordinateur, OpenCV est largement utilisée dans le secteur de la recherche et dans une variété d’industries telles que la reconnaissance faciale, l’automobile, la robotique, l’électronique grand public, et plus encore.
OpenCV inclut des fonctions pour la détection de caractéristiques, la création et la manipulation de structures de données pour les images, des filtres d’images, la reconnaissance d’objets et de visages, la construction de panoramas et bien d’autres fonctionnalités de pointe. OpenCV est compatible avec plusieurs langages de programmation tels que Python, C++, Java, et offre une intégration facile avec d’autres bibliothèques de machine learning et deep learning pour des tâches plus avancées.
Caffe : Un traitement d’image performant
Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) est une bibliothèque de Deep Learning open-source et de haut niveau, développée par le groupe Berkeley Vision and Learning Center (BVLC). Initialement conçue pour faciliter la recherche et le développement d’applications liées à la vision par ordinateur, Caffe est particulièrement performante dans le traitement d’images et la reconnaissance d’objets. Elle est adoptée principalement par des chercheurs et des ingénieurs qui mettent l’accent sur la rapidité et la simplicité d’utilisation.
Fonctionnalités clés
* Performances de pointe : Entraînement rapide, adapté aux calculs sur GPU
* Orientée vers le traitement d’image et la recherche en vision
* Interface Python et Matlab pour une plus grande flexibilité
* Modèle de réseau neuronal défini par des fichiers de configuration au lieu de code, simplifiant l’expérimentation
* Utilisation de modèles pré-entraînés pour des applications pratiques et un gain de temps considérable
ImageAug : La bibliothèque de l’augmentation des images
L’augmentation des images est essentielle pour obtenir de meilleures performances dans de nombreuses tâches du ML et DL, notamment la reconnaissance d’images et la détection d’objets. ImageAug est une bibliothèque populaire de Python qui facilite et enrichit l’augmentation des jeux de données d’images utilisés pour l’apprentissage profond. Grâce à sa flexibilité et sa simplicité d’utilisation, ImageAug offre un large éventail de transformations possibles sur les images, telles que la rotation, l’inversion, le changement d’échelle ou le bruit aléatoire.
Fonctionnalités clés
* Plusieurs techniques d’augmentation : bruit, flous, et ajustements de couleur et de contraste
* Support de la manipulation d’images en batches
* Compatibilité avec d’autres bibliothèques d’apprentissage profond comme TensorFlow et Keras
* Possibilité d’étendre et personnalisé les techniques d’augmentation en créant ses propres opérations
Ainsi, en utilisant ImageAug, les chercheurs et les ingénieurs dans le domaine du Deep Learning peuvent améliorer considérablement leurs modèles en offrant des variations supplémentaires aux images d’entraînement, obtenant ainsi de meilleures performances et une meilleure généralisation.
Pillow : Une bibliothèque indispensable pour le traitement d’images
Pillow est une bibliothèque Python open-source dédiée au traitement d’images qui facilite grandement la manipulation et l’analyse d’images pour les projets de Machine Learning et de Deep Learning. Offrant des fonctionnalités essentielles pour le redimensionnement, le recadrage, la rotation, le filtrage, et la conversion de formats d’image, elle est particulièrement utiles pour le prétraitement des données d’entrée des réseaux de neurones s’occupant du traitement des images. Compatible avec un large éventail de formats d’images, Pillow est simple d’utilisation et s’intègre efficacement à d’autres bibliothèques Python de ML et DL pour optimiser les performances des modèles générés.
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