Les 7 meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique

Cet article présente les sept meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique qui ont permis de supprimer la nécessité d'écrire des codes distincts pour chaque algorithme.

En informatique, l'apprentissage automatique (Machine Learning, ML) fait appel à un grand nombre d'algorithmes. C'est ce qui fait que de nombreux développeurs craignent de choisir un domaine aussi complexe. Ce n'est plus le cas aujourd'hui. Vous n'avez pas besoin de créer des codes distincts pour chaque algorithme, car les bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique sont là pour vous donner un coup de main.

Quand il s'agit du déploiement d'algorithmes d'apprentissage automatique, les bibliothèques Python sont réputées pour être le langage de référence. Pour maîtriser l'apprentissage automatique et la science des données, il faut apprendre Python. Ce guide présente les sept meilleures bibliothèques Python disponibles pour l'apprentissage automatique. Examinons-les.

Les sept meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique (Machine Learning)

Voici les meilleures bibliothèques Python disponibles pour l'apprentissage automatique.

1. SciPy

Cette bibliothèque a été créée en 2001 par Pearu Peterson, Eric Jones et Travis Oliphant. Une communauté libre d'experts en développement finance et soutient le développement actuel de la bibliothèque SciPy. SciPy est une bibliothèque open-source très utilisée pour les mathématiques, les sciences et l'ingénierie, développée à partir de NumPy. Elle est très respectée dans la communauté scientifique et possède de nombreux utilisateurs, qui reçoivent souvent des critiques et des commentaires positifs. Cette bibliothèque propose plusieurs modules, dont le traitement d'images, la Transformée de Fourier rapide, l'interpolation d'intégration, l'algèbre linéaire, les fonctions spéciales, l'optimisation d'images et le traitement de signaux.

Cette bibliothèque offre également la possibilité de résoudre des équations différentielles ordinaires et d'autres tâches de calcul dans les domaines de l'analyse et de la science. La bibliothèque SciPy utilise un tableau de données multidimensionnel proposé par le module NumPy. En matière de manipulation de matrices, SciPy dépend en grande partie de NumPy. La bibliothèque SciPy a été introduite pour fournir des fonctionnalités numériques efficaces avec les tableaux NumPy.

Fonctionnalités principales

• Ce logiciel permet de résoudre des équations différentielles et des transformées de Fourier.
• Cette bibliothèque vous aide à effectuer des calculs complexes d'algèbre linéaire grâce à ses algorithmes extrêmement optimisés.
• Il comporte une fonctionnalité de traitement d'images multidimensionnelles ainsi qu'une série d'autres fonctionnalités.

2. Theano

Elle est considérée comme l'une des meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage approfondi. Pour effectuer des calculs matriciels et manipuler des expressions mathématiques, Theano fonctionne comme un compilateur optimisé. Son interface est assez similaire à celle de NumPy, car il a été développé à partir de NumPy. La bibliothèque Theano fonctionne parfaitement pour l'unité centrale (CPU) et le processeur graphique (GPU).

L'intégration de l'architecture GPU permet d'obtenir des résultats plus rapides. Comparé au CPU, vous pouvez effectuer des calculs intensifs 140x plus vite avec Theano sur le processeur graphique. Lorsque Theano traite des fonctions exponentielles et logarithmiques, il évite automatiquement les bugs et les erreurs. Cette bibliothèque Python pour l'apprentissage automatique propose aussi des outils intégrés pour la validation et les tests unitaires. La vitesse de traitement de Theano permet de réaliser des projets en C qui nécessitent des calculs intensifs en données.

Theano était une bibliothèque de calcul numérique très utilisée pour l'apprentissage approfondi, mais elle a été largement supplantée par d'autres plateformes telles que TensorFlow et PyTorch en raison d'un manque de développement actif et de certaines restrictions.

Fonctionnalités principales

• Theano vous permet de déterminer des expressions instables et de les résoudre par des expressions stables.
• Cette bibliothèque permet de dessiner des graphiques symboliques pour les calculs.
• Il est plus rapide que Python et vous permet de réaliser des parties de l'expression dans l'unité centrale ou le processeur graphique.

3. Keras

C'est l'un des meilleurs outils open-source pour l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux lancé en 2015. À partir de 2023, plus de 2,5 millions de développeurs seront associés à cette bibliothèque. Il fonctionne avec PlaidML, Microsoft Cognitive Toolkit, TensorFlow, R et Theano. La bibliothèque Keras fonctionne avec les éléments constitutifs des réseaux neuronaux, à savoir les optimiseurs, les fonctions d'activation, les objectifs et les couches.

La bibliothèque Keras comporte des fonctionnalités utiles pour le traitement des images et des textes. Outre la gestion des réseaux neuronaux standard, cette bibliothèque est aussi compatible avec les réseaux neuronaux récurrents et les réseaux neuronaux convolutifs. Depuis son introduction sur le marché, cette source ouverte pour l'apprentissage automatique partage de nombreux aspects avec TensorFlow. Il rend l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique à la portée de tous.

Fonctionnalités Principales

• Il présente l'architecture de TensorFlow d'une manière facile à comprendre.
• Cette bibliothèque facilite l'apprentissage automatique commercial en Python, car elle est compatible avec les grands processeurs graphiques (GPU) et les grandes unités de traitement (TPU).
• Il fonctionne parfaitement pour diverses applications, telles que l'apprentissage profond génératif, l'apprentissage par renforcement, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
• La bibliothèque Keras est particulièrement utile pour les séries temporelles, les données audio, les données structurées et les données graphiques.

4. Pandas

C'est une autre bibliothèque incroyable qui figure parmi les meilleurs packages Python pour l'apprentissage automatique. Pandas est considéré comme l'un des meilleurs outils open-source pour l'apprentissage automatique. Il permet une compatibilité approfondie avec des structures de données expressives, flexibles et rapides, conçues expressément pour fonctionner avec des données étiquetées et relationnelles. Pour analyser des données en temps réel, rien de tel que d'utiliser Pandas.

Cette bibliothèque offre des performances optimisées et est très stable. Le code backend de Pandas est écrit en Python pur ou en C. Pandas utilise deux structures de données différentes, notamment " DataFrame (2 dimensions) " et " Series (1 dimension) ". Ils peuvent facilement traiter une grande quantité de données et de cas d'utilisation dans différents domaines, tels que la finance, le social, les statistiques, la science des données, etc.

Fonctionnalités principales

• Il vous permet de traiter facilement les séries temporelles et les données manquantes.
• Pour gérer une mise en œuvre étendue des données, Pandas propose un puissant objet DataFrame.
• Il utilise Cython et C pour écrire du code optimisé pour Python.
• Cette bibliothèque permet de fusionner d'énormes ensembles de données, de les joindre, de les subdiviser, de les remodeler, de les découper, de les indexer et autres.

5. NumPy

NumPy est une bibliothèque indispensable pour le calcul numérique en Python. Il est compatible avec les tableaux et matrices multidimensionnels de grande taille, ainsi qu'avec de nombreuses fonctions mathématiques permettant d'opérer sur ces tableaux. NumPy est l'épine dorsale de nombreuses autres bibliothèques scientifiques et de données et est largement apprécié pour ses performances et ses capacités. Cette bibliothèque est l'un des meilleurs packages Python pour l'apprentissage automatique. NumPy contient une vaste collection de fonctions mathématiques complexes. C'est pourquoi cette bibliothèque s'est révélée être un outil puissant pour le traitement de matrices et de tableaux multidimensionnels de grande taille. Si vous êtes impatient de manipuler des nombres aléatoires, des transformées de Fourier et de l'algèbre linéaire, l'utilisation de NumPy vous apportera beaucoup.

Définir des types de données arbitraires et les intégrer à de nombreuses bases de données devient simple et pratique avec NumPy. Cette bibliothèque peut également être utilisée pour tout type de données comme conteneur multidimensionnel. Il vous permet d'intégrer des codes C++, C et Fortran avec des outils standard. NumPy possède quelques autres fonctionnalités principales, telles que les techniques de diffusion et les objets de type tableau à N dimensions.

Fonctionnalités principales

• La bibliothèque NumPy est compatible avec les méthodes d'algèbre linéaire, les transformées de Fourier, les générateurs de nombres aléatoires et toute une série d'expressions mathématiques complexes.
• Il vous procure une plus grande flexibilité grâce à son code Python de haut niveau entièrement optimisé.
• Cette bibliothèque permet d'effectuer des opérations de diffusion, d'indexation et de vectorisation à partir d'objets sous forme de tableaux à N dimensions.
• NumPy permet d'effectuer des opérations sur les nombres dans différentes bibliothèques associées à la bio-informatique, à l'informatique quantique, à la science des données, au traitement géographique, à la visualisation des données, au traitement du signal, au traitement des images, etc.

6. Seaborn

Il s'agit également d'une bibliothèque Python open-source pour l'apprentissage automatique. Seaborn se concentre sur la visualisation et le traçage de données parce qu'il est basé sur Matplotlib. Parallèlement, il utilise la structure de données de la bibliothèque Pandas.

La bibliothèque Seaborn peut vous aider à créer des graphiques, des données d'apprentissage. C'est pourquoi il est principalement utilisé dans les projets d'apprentissage automatique. Si vous recherchez une bibliothèque Python efficace pour l'analyse de données et le marketing, ne cherchez pas plus loin que Seaborn, car elle permet de créer des graphiques accrocheurs et de qualité.

Fonctionnalités principales :

• Seaborn vous permet de créer des graphiques et des tracés attrayants.
• Il améliore l'efficacité de l'analyse des données et du marketing.
• Comme il s'agit d'une bibliothèque à code source ouvert, vous pouvez obtenir beaucoup d'aide en ligne.

7. Matplotlib

Matplotlib est l'une des bibliothèques de visualisation de données les plus utilisées en Python. Il fournit un ensemble d'outils flexibles et complets pour créer différents types de tracés, de graphiques et de visualisations. Bien qu'il soit puissant, certains aspects esthétiques requièrent plus de code que pour Seaborn.

Cette bibliothèque de visualisation de données est principalement utilisée pour les tracés bidimensionnels, qui permettent de créer des figures et des tracés d'images de qualité professionnelle en différents formats. Cette bibliothèque permet de créer des diagrammes à barres, des diagrammes d'erreurs, des histogrammes, des diagrammes de dispersion, des graphiques, etc. L'interface utilisateur de Matplotlib est facile à utiliser et similaire à celle de MATLAB.

Cette bibliothèque présente une IA axée sur l'objet en utilisant des outils d'interface graphique, par exemple Qt, Tkinter, wxPython, GTK+. Matplotlib permet d'intégrer facilement des tracés et des graphiques dans diverses applications. Bien que ce soit la plus ancienne bibliothèque Python pour l'apprentissage automatique, de nombreux programmeurs l'utilisent encore fréquemment, car elle est considérée comme la bibliothèque Python la plus innovante et la plus unique en son genre pour la visualisation de données.

Fonctionnalités principales

• Cette bibliothèque permet de générer des graphiques et des diagrammes pour présenter vos données dans un format narratif.
• Vous pouvez personnaliser les tracés et les graphiques et les exporter dans différents formats.
• Il propose différentes applications basées sur l'interface graphique, des visualisations intégrables.
• Matplotlib est étendu par différentes bibliothèques et frameworks de Python.

Conclusion

De nombreux développeurs Python créent différentes bibliothèques d'apprentissage automatique pour leurs propres projets et tâches. Plus tard, ils le diffusent pour le bénéfice du public et en tirent de l'argent. Le principal avantage de l'utilisation de ces bibliothèques est qu'il est inutile d'écrire des codes distincts pour les différents algorithmes, au lieu de cela, vous disposez d'un ensemble de codes préconstruits que vous pouvez utiliser directement pour atteindre votre objectif.

Si vous recherchez les meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique, lisez attentivement la discussion présentée ci-dessus. Les sept meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond ainsi que leurs principales fonctionnalités y figurent.