Les meilleurs outils et framework de machine learning

Louana Lelong
Par 
Louana Lelong
Responsable Contenu & Évènementiel
Dernière mise à jour le 
09
 
November
 
2023
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Les meilleurs outils et framework de machine learning
Sommaire

Un framework ou cadre de programmation est un environnement de travail qui permet de faciliter la création de modèles de Machine Learning en mettant à disposition différents systèmes avec différentes bibliothèques ! On vous explique plus en détail le concept de framework et on vous liste les plus utilisés !

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Également appelé apprentissage automatique, le Machine Learning est une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui permet aux algorithmes de fournir des analyses prédictives en s'appuyant sur des statistiques et les données du Big data. Le Machine Learning fait intervenir une technique d'apprentissage qui s'appuie sur le modèle des réseaux neurones : le Deep Learning ou apprentissage profond. La conception des modèles de Deep Learning et de Machine Learning est facilitée par les frameworks. Ceux-ci permettent d'avoir des bases éprouvées pour la conception et l'entraînement des réseaux neuronaux artificiels. On trouve sur le marché différents frameworks comme Hugging Face permettant d'accélérer le processus de création de Machine Learning. Découvrez avec Jedha les meilleures frameworks de Machine Learning.

Qu'est-ce qu'un framework ?

La programmation est une pratique qui consiste à écrire des lignes de codes. Cela peut cependant être fastidieux d'écrire du code à partir de zéro pour chaque projet. Un cadre de programmation ou framework permet de raccourcir le processus de création et offre aux développeurs des solutions rapides à leurs défis quotidiens. Ils donnent de nombreux avantages aux équipes technologiques dans le domaine de la data science. Les frameworks de Machine Learning créent un meilleur code. Ils aident les programmeurs à éviter le code dupliqué et facilitent la production de meilleurs modèles de conception. Grâce aux frameworks, les data scientists bénéficient d'un gain de temps pour la conception d'algorithmes de Machines Learning.

Un framework est un environnement de travail qui permet à un développeur de créer des applications mobiles et web.

Ce cadre de programmation propose différents systèmes avec des bibliothèques, des interfaces et différents outils permettant aux développeurs de mettre en place des modèles de Machine Learning plus efficaces. Le plus souvent comparé à une boîte à outils, le framework est construit autour d'un langage de programmation (JavaScript, Python, PHP, Ruby, etc.).

Grâce à ce cadre de programmation, les experts de la data science, qui souhaitent créer un apprentissage automatique, n'ont plus besoin de mettre en place un nouveau code pour construire entièrement le réseau de neurones. Ils n'auront qu'à paramétrer le modèle sur leurs données. Le framework donne une structure de base à l'application et évite au développeur d'avoir à construire un modèle à partir de zéro. Ils sont utilisés non seulement pour la data science, mais également pour le développement web et mobile. On trouve sur le marché de nombreux frameworks de Machine Learning qui permettent aux algorithmes de mieux exploiter les données du Big data.

Tensorflow : définition, où l'utilise-t-on ?

Tensorflow est un outil open source de Machine Learning, développé par les chercheurs de Google. Il a pour but de rationaliser le développement et l'exécution d'applications analytiques avancées destinées aux modélisateurs prédictifs, aux statisticiens et aux data scientists.

Le code source peut donc être modifié à tout moment. C'est aussi un outil d'analyse statistique, prédictive et d'apprentissage profond.

TensorFlow s'utilise en général dans les domaines de l'apprentissage automatique et profond pour les intelligences artificielles. Ce framework a permis l'optimisation de la capacité de récupération d'information de l'algorithme RankBrain de Google. TensorFlow a également été utilisé par la société américaine pour la conception d'applications de classification d'images, la génération de réponse automatique d'email, la reconnaissance de caractères optiques. TensorFlow a aussi été utilisé dans la recherche de nouveaux médicaments.

De nombreuses entreprises comme Coca-Cola, Airbnb, Twitter, Uber ou encore Intel exploitent les modèles de Deep Learning de TensorFlow. Lors des rencontres sportives professionnelles, les experts en analyse sportive n'hésitent pas à s'en servir pour étudier le mouvement des joueurs.

Le Machine Learning et le Deep Learning basé sur TensorFlow ont également joué un rôle important dans les tests effectués sur la voiture autonome. Dans le domaine agricole, ce framework de Machine Learning a servi à trier des concombres en tenant compte de leurs textures. Il est possible de suivre une formation d'introduction au framework spark pour connaître les bonnes pratiques nécessaires à son déploiement.

PyTorch : définition, où l'utilise-t-on ?

PyTorch est un framework de Machine Learning et de Deep Learning lancé par une équipe de Facebook en 2016. Il a été conçu pour faciliter l'implémentation et l'entraînement de modèle de Deep Learning.

Il est donc plus adapté pour les réseaux de neurones profonds et complexes. Son code a été écrit en langage Python. Bien qu'assez récent, PyTorch est considéré comme une bibliothèque d'apprentissage qui dispose d'un grand nombre de cours, de tutoriels et plusieurs modules de formation.

Plusieurs travaux d'apprentissage de Machine Learning et Deep Learning sont effectués avec ce cadre de programmation. Il est aujourd'hui utilisé dans de nombreuses entreprises comme Uber et Tesla. Il facilite la génération de matrice et le traitement séquentiel des données. Ce framework de Machine Learning est surtout utilisé pour la création et le déploiement de réseaux de neurones profonds, pour l'entraînement rapide des modèles et pour la régression linéaire. Grâce au langage Python, PyTorch prend en charge le déploiement de frameworks mobiles. Il est important de suivre une formation et des cours spécifiques en data science afin d'approfondir sa maîtrise de ce framework.

Scikit-learn : définition, où l'utilise-t-on ?

Scikit-learn est une librairie Python qui permet aux développeurs d'avoir accès à différentes versions d'un grand nombre d'algorithmes courants. Elle permet aussi d'avoir une API uniformisée.

Une formation spécialisée peut être utile pour maîtriser la syntaxe de base et l'utilisation du logiciel. Scikit-learn permet d'assurer les étapes de préprocessing et facilite la modélisation.

Il fait aujourd'hui partie des librairies les plus populaires sur Github. Scikit-learn peut être utilisé pour plusieurs problématiques comme la détection de fraude, la segmentation client, la recommandation de produits, etc. Le site de la librairie présente une documentation très précise des méthodes statistiques disponibles.

Ce framework de Machine Learning est également utilisé dans de nombreux domaines comme principal outil de mise en place des modèles de prédictions. Dans le secteur musical, Scikit-learn est utilisé par Spotify pour faire des recommandations musicales à ses utilisateurs. Le framework de Machine Learning représente aussi un atout majeur dans la recherche pour la neuro-imagerie, l'analyse d'image médicale, Lear pour la vision par ordinateur, Privatics pour la sécurité, etc.

Booking.com utilise Sckit-learn pour faire des recommandations de destinations et d'hôtels à ses clients. Il sert aussi à programmer les agents du service clientèle et à détecter les réservations frauduleuses. Ce framework de Machine Learning permet l'optimisation des algorithmes pour les tâches de prédiction. Une formation avec des cours spécifiques dans les data sciences est idéale pour apprendre à maîtriser ce cadre de programmation.

Spark : définition, où l'utilise-t-on ?

Le framework Spark s'appuie sur un écosystème puissant. C'est un moteur d'analyse ultra rapide et unifié conçu pour le traitement des données à grande échelle.

Grâce aux machines de clusters, Spark permet d'effectuer des analyses de grande ampleur. Ce framework de calcul distribué in memory permet de faire du ETL (Extract Transform and Load) à partir d'un traitement de graphes des données du Big data.

Les traitements Spark peuvent être développés avec différents langages (Scala, Java, SQL, Python, etc.). Avec Jedha, la formation Lead permet d'apprendre la programmation Scala et la conception d'infrastructures Big data avec Spark Scala. Il comprend des fonctions de traitement de requêtes SQL et SparkML, des fonctions de traitement de données en graphe et de gestion de flux en temps réel. Il peut être utilisé par différents types d'équipes. Spark offre une réelle facilité d'utilisation.

Son écosystème est constitué de librairies additionnelles qui permettent de travailler dans le domaine du Machine Learning et du Big data. Une formation adaptée permettra de comprendre en détail comment fonctionne ce framework. Une formation d'introduction permettra non seulement d'apprendre à écrire du code, mais également de réaliser les premiers projets data à travers la conception d'algorithmes. Ces cours jouent un rôle important dans la réalisation de projets professionnels.

Keras : définition, où l'utilise-t-on ?

C'est un ensemble de réseaux neuronaux écrits essentiellement en langage Python. Keras représente en effet une bibliothèque open source conçue pour être rapide, modulaire et simple d'utilisation. Elle offre aux développeurs une façon intuitive et simple de créer de nouveaux modèles de Deep Learning. C'est l'une des API de neurones les plus utilisés aujourd'hui pour le testing et le développement de réseaux de neurones.

Keras permet de mettre en place des architectures complexes ou de créer facilement des masters pour le neural network. Un modèle Keras est composé d'un graphique indépendant ou d'une séquence.

Il en existe des modules variés pouvant être combinés pour la production de nouveaux modèles.

Cette modularité offre l'avantage de pouvoir ajouter facilement des fonctionnalités nouvelles dans le format de modules séparés. En raison de sa grande flexibilité, ce cadre de programmation est adapté à l'innovation et à la recherche. Selon les concepteurs, c'est une API conçue non pour les machines, mais pour les êtres humains. Il permet de réduire au maximum la charge cognitive dans le traitement des données. Keras est une bibliothèque soutenue par NVIDIA, Apple, Amazon. Microsoft ou encore Uber. Elle peut être utilisée pour configurer des modèles sur un ensemble de classes différents, extraire des caractéristiques, prédire la classification d'images.

Le framework de Machine Learning Keras peut être déployé sur différentes plateformes (iOS, Android, Google Cloud). Il est possible d'apprendre le mode d'utilisation de Keras en lisant les documentations officielles ou en suivant une formation de data scientist avec Jedha. Ce type de formation constitue une réelle valeur ajoutée pour les personnes qui envisagent de faire carrière dans le domaine des data sciences et du Machine Learning.

Matrice de confusion : définition, où l'utilise-t-on ?

La matrice de confusion est un outil de mesure de performance de Machine Learning. Il permet de vérifier si la prédiction d'un modèle d'apprentissage automatique peut être exacte dans les problèmes de classification après une profonde analyse de données.

Les résultats sont comparés avec les valeurs réelles afin de déterminer le niveau d'exactitude du module de Machine Learning. Cet outil permet de déterminer si le modèle de classification a été fidèle dans l'analyse des données pendant la réalisation des tâches de prédiction. Cela permet d'identifier quels types d'erreurs ont été commises.

On utilise également les matrices de confusion dans le domaine du Data Mining, des statistiques mathématiques et de l'intelligence artificielle. Elles permettent d'avoir une analyse rapide des données statistiques et rendent le déchiffrage des résultats plus facile via Data Vizualisation. Grâce à la matrice de confusion, les utilisateurs peuvent analyser les erreurs dans les examens médicaux ou dans le forage de données. Un apprentissage spécialisé permet d'avoir une maîtrise optimale de cet outil de mesure de performance. La formation constitue un véritable levier pour lancer rapidement un projet d'intelligence artificielle et faire des avancées majeures dans le domaine du Machine Learning. Les étudiants bénéficient de tous les outils nécessaires à leur réussite.

Le Machine Learning apprend à un ordinateur à effectuer des tâches à travers l'analyse de données. Il bénéficie aujourd'hui d'une forte communauté de développeurs et de data scientists. Avec le grand nombre de technologies d'intelligences artificielles disponibles sur le marché, il ne fait aucun doute que les frameworks open sources continueront à dominer ce secteur. Les cadres de programmations les plus mis en avant sont ceux qui bénéficient du parrainage des géants numériques.

Jedha propose une formation avec plusieurs cours dans les métiers de data scientist pour les personnes qui souhaitent mieux maîtriser les frameworks de Machine Learning.

Les étudiants ont la possibilité de suivre les meilleures formations certifiantes en Data Analysis, Data Engineering, Cybersécurité, Data Science à plein temps, à temps partiel, à distance ou en présentiel. La formation Data Fullstack va permettre aux étudiants de résoudre des problématiques complexes. La mise en pratique de l'enseignement reçu permettra aux étudiants d'avoir une parfaite maîtrise du pipeline data. Pour nos formations en Machine Learning, les professeurs sont soigneusement sélectionnés par une équipe d'admission spécialisée afin d'offrir un apprentissage et des cours de qualité.

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Louana Lelong
Louana Lelong
Responsable Contenu & Évènementiel
Diplômée de SKEMA, Louana a choisie de se spécialiser dans le marketing et a eu l'occasion de travailler en tant que Responsable Contenu & Évènementiel dans notre école en 2022. Au contact des élèves et alumnis de Jedha, Louana a développé une connaissance fine du monde de la formation qu'elle a partagée dans de nombreux articles.

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