8 des outils d'apprentissage automatique les plus populaires

Tout le monde a besoin d'outils. Constructeurs, plombiers, électriciens, etc. Les outils font partie intégrante de la boîte à outils de tout artisan, y compris les praticiens de l'apprentissage automatique. Les praticiens de l'apprentissage automatique ont besoin d'outils pour les aider à construire, former et déployer rapidement des modèles d'apprentissage automatique.

Chaque année, de nouveaux outils d'apprentissage automatique apparaissent pour simplifier ce processus et faire progresser le domaine. Pour rester à la pointe du progrès, il est essentiel que vous sachiez au moins ce que sont ces outils, en quoi ils sont utiles, quelles sont leurs principales caractéristiques, leurs forces et leurs faiblesses, ainsi que quelques cas d'utilisation idéaux.

Dans cet article, nous allons aborder ces sujets et comparer chaque outil, afin que vous sachiez comment sélectionner les meilleurs pour vos projets.

L'importance des outils d'apprentissage automatique

Imaginez un monde où, chaque fois que vous voulez utiliser un algorithme d'apprentissage automatique, vous devez le coder entièrement à partir de zéro. En voici une autre : imaginez un monde où, chaque fois que vous avez réalisé une expérience, vous devez en écrire les résultats sur une feuille de papier, et où, lorsque vous avez déployé des modèles, l'achat de nouveaux serveurs est le seul moyen de faire évoluer vos applications.

Très franchement, bon nombre d'entre elles ne sont pas si difficiles à croire pour ceux qui sont là depuis assez longtemps parce que c'était leur réalité. Nombreux sont ceux qui n'ont pas pu entrer dans ce domaine parce qu'ils ne pouvaient pas traduire les formules mathématiques en code - peut-être que les mathématiques n'étaient pas leur domaine de prédilection. L'introduction de divers outils a permis de réduire cette barrière à l'entrée.

De nos jours, il est possible de mettre en œuvre un algorithme de machine sans en connaître tous les rouages ou les formules mathématiques qui les régissent. Notez que cela ne signifie pas que vous n'avez pas besoin de savoir (c'est le cas) ; cela signifie simplement que vous n'avez pas besoin de savoir pour mettre en œuvre l'algorithme.

Une autre raison pour laquelle les outils d'apprentissage automatique sont importants est qu'ils accélèrent les processus. Par exemple, comme il n'est plus nécessaire de coder des algorithmes entiers à partir de zéro, il est possible de réaliser de nombreuses expériences en moins de temps, ce qui signifie que vous trouverez probablement plus rapidement le modèle champion à mettre en production.

En fin de compte, les outils d'apprentissage automatique simplifient les tâches complexes et accélèrent le processus de passage des modèles de l'environnement de recherche à la production.

Outils d'apprentissage automatique incontournables

1. Microsoft Azure Machine Learning

Site web : https://azure.microsoft.com/en-gb/products/machine-learning#overview

Microsoft Azure Machine Learning est un service cloud entièrement géré créé pour permettre aux data scientists et aux développeurs de construire, déployer et gérer le cycle de vie de leurs projets d'apprentissage automatique plus rapidement et avec plus de confiance. Plus précisément, la plateforme cherche à accélérer le temps de création de valeur grâce à ses opérations d'apprentissage automatique (MLOps), à son interopérabilité open-source et à ses outils intégrés. Il a également été conçu dans un esprit d'intelligence artificielle responsable et met fortement l'accent sur la sécurité.

Caractéristiques principales

• Préparation des données : permet aux développeurs d'itérer rapidement sur la préparation des données à l'échelle sur les clusters Apache Spark, et il est interopérable avec Azure Databricks.
• Blocs-notes : les développeurs peuvent collaborer en utilisant les blocs-notes Jupyter ou Visual Studio Code.
• Apprentissage automatique par glisser-déposer : les utilisateurs peuvent utiliser Designer, une interface utilisateur par glisser-déposer, pour créer des pipelines d'apprentissage automatique.
• IA responsable : avec l'IA responsable, les développeurs peuvent effectuer des recherches approfondies sur leurs modèles et les contrôler en production pour s'assurer que l'optimum est toujours exposé aux utilisateurs finaux.
• Points de terminaison gérés : permet aux développeurs de découpler l'interface de leur charge de travail de production de l'implémentation qui la sert.

Pour

• Gouvernance intégrée : les charges de travail d'apprentissage automatique peuvent être exécutées de n'importe où avec une gouvernance, une sécurité et une conformité intégrées.
• Support multi-framework : offre des interfaces de haute abstraction pour des frameworks d'apprentissage machine bien connus, tels que XGBoost, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, et ONNX.

Cons

• Limites de ressources : il existe des limites de ressources qui peuvent avoir un impact sur les charges de travail d'apprentissage automatique (par exemple, le nombre de points d'extrémité, de déploiements, d'instances de calcul, etc.) Notez que ces limites varient selon les régions.
• Moins de contrôle : la plupart des détails et des complexités de l'apprentissage automatique sont abstraits, ce qui signifie que vous devez suivre le processus qui vous est donné par Microsoft.

En savoir plus sur Microsoft Azure Machine Learning :

• Introduction à Azure
• Comprendre l'informatique en nuage (Microsoft Azure)
• Responsable AI : Évaluation de modèles d'apprentissage automatique en Python

Généré avec DALL-E 3

2. Amazon SageMaker

Site web : https://aws.amazon.com/sagemaker/

Amazon SageMaker est un service entièrement géré conçu pour construire des modèles d'apprentissage automatique et générer des prédictions. Les développeurs peuvent s'appuyer sur la plateforme pour construire, entraîner et déployer leurs modèles d'apprentissage automatique à grande échelle dans un seul environnement de développement intégré (IDE) en utilisant un large éventail d'outils tels que des carnets de notes, des débogueurs, des profileurs, des pipelines, des MLOps, et bien d'autres encore. SageMaker répond également aux exigences de gouvernance grâce à un contrôle d'accès simplifié et à la transparence de votre projet de machine learning.

Caractéristiques principales

• Canvas : une interface sans code que les utilisateurs peuvent utiliser pour créer des modèles d'apprentissage automatique. Selon la page des fonctionnalités, les utilisateurs n'ont pas besoin d'expérience en apprentissage automatique ou en programmation pour construire leurs modèles avec Canvas.
• Data wrangler : permet aux utilisateurs d'agréger et de préparer rapidement des données tabulaires ou des images pour l'apprentissage automatique.
• Clarify : les utilisateurs peuvent tirer parti de Clarify pour mieux comprendre leurs modèles d'apprentissage automatique et leurs données en fonction d'indicateurs tels que la précision, la robustesse, la toxicité et la partialité. L'objectif est de réduire les biais dans les modèles d'apprentissage automatique afin d'améliorer leur qualité tout en soutenant l'initiative d'IA responsable.
• Expériences : un service géré qui permet aux utilisateurs de suivre et d'analyser leurs expériences d'apprentissage automatique à l'échelle.

Pour

• Choix d'outils de ML : les utilisateurs peuvent choisir entre des IDE, ce qui est idéal pour les scientifiques des données, et une interface sans code, ce qui est idéal pour les personnes ayant moins de compétences en programmation.
• Prise en charge de plusieurs cadres : vous pouvez déployer des modèles formés à l'aide de cadres tiers tels que TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn, ONNX, etc.

Cons

• Prix : les coûts peuvent monter en flèche assez rapidement, surtout si plusieurs modèles ayant un trafic assez important sont utilisés.

En savoir plus sur AWS Sagemaker :

• Concepts du cloud AWS
• Comprendre le cloud computing (Amazon Web Services)

3. BigML

Site web : https://bigml.com/

BigML est une plateforme d'apprentissage automatique basée sur le cloud, consommable, programmable et évolutive. Il a été créé en 2011/12 pour simplifier le développement, le déploiement et la gestion des tâches d'apprentissage automatique, telles que la classification, la régression, les prévisions de séries temporelles, l'analyse de grappes, la modélisation de sujets, etc. La plateforme offre une variété de services allant de la préparation des données à la visualisation des données, en passant par la création de modèles, et divers autres qui fonctionnent ensemble pour permettre aux entreprises et aux organisations de construire et de déployer des modèles d'apprentissage automatique sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie.

Caractéristiques principales

• Plate-forme complète d'apprentissage automatique : elle peut résoudre divers problèmes, de l'apprentissage supervisé à l'apprentissage non supervisé.
• Interprétable : tous les modèles prédictifs sont dotés de fonctions de visualisation et d'explication interactives qui les rendent interprétables.
• Modèles exportables : tous les modèles peuvent être exportés et utilisés pour fournir des prédictions locales, hors ligne, sur n'importe quel appareil périphérique, ou ils peuvent être déployés instantanément dans le cadre d'une application de production distribuée en temps réel.

Pour

• Facilité d'utilisation : vous pouvez automatiser des procédures complexes d'apprentissage automatique et réduire les coûts en vous connectant à l'API REST de BigML ; l'automatisation des processus avec BigML ne nécessite qu'une seule ligne de code.

Cons

• Traitement lent des grands ensembles de données : peut traiter des ensembles de données comportant jusqu'à 100 millions de lignes x 1 000 colonnes, mais le traitement des ensembles de données plus importants prend plus de temps.

4. TensorFlow

Site web : https://www.tensorflow.org/

TensorFlow est une plateforme d'apprentissage automatique open-source de bout en bout développée par l'équipe Google Brain de Google. Bien que TensorFlow s'occupe principalement de l'entraînement et de l'inférence des réseaux neuronaux profonds, il existe une gamme d'outils, de bibliothèques comme TensorFlow serving, qui peuvent être connectés pour permettre aux utilisateurs de construire, d'entraîner et de déployer des modèles d'apprentissage automatique. Ces ressources comprennent également des outils permettant de mettre en œuvre des solutions pour des tâches telles que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage automatique prédictif.

Caractéristiques principales

• L'informatique distribuée : TensorFlow prend en charge l'informatique distribuée, ce qui permet aux développeurs de former des modèles à l'aide de plusieurs machines
• Prise en charge GPU et TPU : la formation peut être accélérée à l'aide de l'accélération GPU ou TPU.
• TensorBoard : un outil de visualisation qui permet aux utilisateurs de visualiser leurs modèles.
• Modèles préconstruits : offre des modèles préconstruits pour divers cas d'utilisation, prêts à l'emploi.

Pour

• Portabilité : Les modèles TensorFlow peuvent être exportés et déployés sur différentes plateformes, telles que les appareils mobiles et les navigateurs web.
• Communauté : TensorFlow est soutenu par une communauté importante et active de développeurs qui contribuent au développement du framework et fournissent un support.
• Évolutivité : l 'informatique distribuée est prise en charge.

Cons

• Courbe d'apprentissage abrupte : TensorFlow peut être difficile à apprendre en raison de sa syntaxe complexe.

En savoir plus sur TensorFlow :

• Introduction à TensorFlow en Python
• Tutoriel TensorFlow pour les débutants

5. PyTorch

Site web : https://pytorch.org/

PyTorch est une bibliothèque de tenseurs optimisée et open-source conçue pour soutenir le développement de modèles d'apprentissage profond à l'aide de CPU et de GPU.

Caractéristiques principales

• Formation distribuée : les développeurs peuvent optimiser les performances de la recherche et de la production en tirant parti de la prise en charge par PyTorch de l'exécution asynchrone d'opérations collectives et de la communication peer-to-peer.
• TorchScript : créez des modèles sérialisables et optimisables à partir de code PyTorch, ce qui signifie qu'ils sont toujours prêts pour la production.
• TorchServe : simplifie le déploiement des modèles PyTorch à grande échelle.
• Support natif ONNX : les utilisateurs peuvent exporter des modèles dans le format standard ONNX pour un accès direct aux plateformes, visualisateurs, runtimes, etc. compatibles avec ONNX.

Pour

• Communauté : PyTorch dispose d'une communauté importante et dynamique ainsi que d'une documentation extrêmement détaillée.
• Flexibilité et contrôle : PyTorch dispose d'un graphe de calcul dynamique, ce qui signifie que les modèles peuvent être créés et modifiés à la volée, et exécutés avec empressement.
• Python : suit le style de codage Python, ce qui le rend lisible.

Cons

• Visualisation : un outil tiers est nécessaire.

En savoir plus sur PyTorch :

• Introduction à l'apprentissage profond dans PyTorch
• Apprentissage profond avec PyTorch
• Tutoriel PyTorch : Construire un réseau neuronal simple à partir de zéro

Notre PyTorch Cheat Sheet peut vous aider à maîtriser cet outil d'apprentissage automatique.

6. Apache Mahout

Site web : https://mahout.apache.org/

Apache Mahout est un cadre d'algèbre linéaire distribuée open-source et un langage mathématique spécifique au domaine (DSL) Scala développé par la Apache Software Foundation. Le cadre est mis en œuvre sur Apache Hadoop et a été conçu pour permettre aux statisticiens, aux mathématiciens et aux scientifiques des données de construire rapidement des implémentations évolutives et efficaces d'algorithmes d'apprentissage automatique.

Caractéristiques principales

• Algorithmes éprouvés : Mahout s'appuie sur des algorithmes éprouvés pour résoudre des problèmes courants rencontrés dans divers secteurs d'activité.
• Évolutif pour les grands ensembles de données : le cadre a été conçu pour être distribué sur de grands clusters de centres de données fonctionnant sur Apache Hadoop.

Pour

• Évolutif : fournit un cadre informatique évolutif et distribué capable de traiter de grandes quantités de données.

Cons

• Courbe d'apprentissage abrupte : les utilisateurs doivent avoir des connaissances approfondies en matière d'apprentissage automatique pour en tirer le meilleur parti.

7. Weka

Site web : https://www.weka.io/

Développé par l'Université de Waikato en Nouvelle-Zélande, Weka est un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches d'exploration de données. Il contient des outils pour la préparation des données, la visualisation, la classification, la régression, le regroupement et l'extraction de règles d'association. À savoir, la plateforme Weka aide les organisations à stocker, traiter et gérer leurs données dans le cloud et sur site.

Caractéristiques principales

• Prise en charge multiprotocole : prise en charge de l'accès simultané aux données NVIDIA GPUDirect Storage, POSIX, NFS, SMB et S3.
• Cloud-native, datacenter ready : passez d'une exécution sur site à une exécution dans le cloud, en passant par une rafale entre les différents sites.

Pour

• Portabilité : il est entièrement mis en œuvre en Java, ce qui signifie qu'il peut fonctionner sur presque toutes les plates-formes informatiques modernes.
• Facilité d'utilisation : Weka s'appuie sur une interface utilisateur graphique, ce qui simplifie la navigation sur la plateforme.

Cons

• Informatique distribuée et processus de big data : Pas de prise en charge intégrée de l'informatique distribuée ou du traitement des données volumineuses.
• Techniques avancées : ne comprend pas les avancées plus récentes telles que l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement.

8. Vertex AI

Site web : https://cloud.google.com/vertex-ai?hl=en

Verex AI est une plateforme d'apprentissage automatique entièrement gérée, complète et de bout en bout, développée par Google. Il permet aux utilisateurs de former et de déployer des modèles et des applications d'apprentissage automatique et de personnaliser de grands modèles de langage que les utilisateurs peuvent exploiter dans leurs applications basées sur l'IA. La plateforme combine de manière transparente les flux de travail des ingénieurs de données, des scientifiques de données et des ingénieurs en apprentissage automatique, pour permettre aux équipes de collaborer à l'aide d'un ensemble d'outils communs.

Caractéristiques principales

• AutoML : entraînez des algorithmes d'apprentissage automatique sur des données tabulaires, d'images ou de vidéos sans écrire de code ni préparer de scissions de données.
• Modèles et outils d'IA générative : prototypez, personnalisez, intégrez et déployez rapidement des modèles d'IA générative dans vos applications d'IA.
• Outils MLOps : outils MLOps spécialement conçus pour les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique afin d'automatiser, de normaliser et de gérer les projets d'apprentissage automatique.

Pour

• Évolutivité et performances : tire parti de l'infrastructure de Google Cloud pour offrir une évolutivité et des performances élevées.
• Support multi-framework : intégration avec les frameworks d'apprentissage machine les plus populaires comme TensorFlow, PyTorch, et Scikit-learn - il y a aussi un support pour les frameworks ML via des conteneurs personnalisés pour l'entraînement et la prédiction.

Cons

• Tarification : la structure tarifaire est assez complexe et peut s'avérer onéreuse pour les entreprises ou les startups dont le budget est limité.

En savoir plus sur Google Cloud :

• Comprendre le cloud computing (théorie du cloud de Google)
• Google Cloud pour les scientifiques des données

Choisir le bon outil d'apprentissage automatique

Comme dans la plupart des domaines technologiques, la réponse à la question "Quel outil d'apprentissage automatique dois-je utiliser pour [insérer une situation] ?" est "Cela dépend".

Lors du choix d'un outil, la chose la plus importante à prendre en compte est vos besoins, tels que

• Qu'est-ce que j'essaie de faire ?
• Quelles sont les contraintes ?
• De quel niveau de personnalisation ai-je besoin ?

Tous les outils ne sont pas identiques. Par exemple, TensorFlow a été développé par les chercheurs de Google Brain pour faire progresser les domaines clés de l'apprentissage automatique et promouvoir une meilleure compréhension théorique de l'apprentissage profond. En revanche, PyTorch a été créé pour offrir flexibilité et rapidité lors du développement de modèles d'apprentissage profond.

Bien qu'ils cherchent à résoudre le même problème (simplifier le processus de construction de modèles d'apprentissage profond), la façon dont ils s'y prennent est différente.

Il s'agit d'un thème commun à l'apprentissage automatique ; il est donc préférable de comprendre ce que vous essayez de réaliser, puis de sélectionner les outils d'apprentissage automatique qui rendent le processus aussi simple que possible.

Conclusion

Les outils sont nécessaires à tout type d'artisan, y compris les praticiens de l'apprentissage automatique. Les praticiens de l'apprentissage automatique les utilisent souvent pour construire, entraîner et déployer rapidement des modèles d'apprentissage automatique. Dans cet article, je vous ai présenté 8 des outils d'apprentissage automatique les plus populaires.

Il s'agit de

1. Microsoft Azure Machine Learning
2. Amazon SageMaker
3. BigML
4. TensorFlow
5. PyTorch
6. Apache Mahout
7. Weka
8. Vertex AI

L'objectif principal de ces outils est d'accélérer le processus de développement de modèles d'apprentissage automatique et de les faire passer de la recherche à un environnement de production.

Poursuivez votre apprentissage avec les ressources suivantes :

• Scientifique en apprentissage automatique avec Python (Cours)
• Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique avec Python (Cours)
• Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? Définition, types, outils et autres (Blog)
• 25 projets d'apprentissage automatique pour tous les niveaux (Blog)