Les 26 meilleures bibliothèques Python pour la science des données en 2024

Introduction

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires utilisés à travers diverses disciplines technologiques, en particulier dans la science des données et l'apprentissage automatique. Python offre un langage de haut niveau facile à coder, orienté objet, avec une large collection de bibliothèques pour une multitude de cas d'utilisation. Il compte plus de 137 000 bibliothèques. 

L'une des raisons pour lesquelles Python est si précieux pour la science des données est sa vaste collection de bibliothèques de manipulation de données, de visualisation de données, d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. 

Clause de non-responsabilité des auteurs : 

Python dispose d'un riche écosystème de bibliothèques de science des données qui ne cessent de s'enrichir. Il est pratiquement impossible de tout couvrir dans un seul article. La liste des meilleures bibliothèques se concentre sur cinq domaines principaux : (i) les éléments essentiels de la science des données, (ii) l'apprentissage automatique, (iii) AutoML, (iv) l'apprentissage profond et (v) le traitement du langage naturel. Il existe de nombreux autres domaines qui ne sont pas couverts par cette liste ; par exemple, MLOps, Big Data et Computer Vision. La liste présentée dans ce blog ne suit aucun ordre particulier et ne doit en aucun cas être considérée comme une sorte de classement.

Bibliothèques Python de base pour la science des données

1. NumPy

NumPy, est l'une des bibliothèques Python open-source les plus utilisées et sert principalement au calcul scientifique. Ses fonctions mathématiques intégrées permettent des calculs à la vitesse de l'éclair et peuvent prendre en charge des données multidimensionnelles et de grandes matrices. Il est également utilisé en algèbre linéaire. NumPy Array est souvent utilisé de préférence aux listes car il utilise moins de mémoire et est plus pratique et efficace. 

Selon le site web de NumPy, il s'agit d'un projet open-source visant à permettre le calcul numérique avec Python. Elle a été créée en 2005 et s'appuie sur les premiers travaux des bibliothèques Numeric et Numarray. L'un des grands avantages de NumPy est qu'il a été publié sous la licence BSD modifiée et qu'il sera donc toujours libre d'utilisation.   

NumPy est développé ouvertement sur GitHub avec le consensus de la communauté NumPy et plus largement de la communauté scientifique Python. Vous pouvez en savoir plus sur Numpy dans notre cours d'introduction. 

⭐ GitHub Stars : 25K | Total Downloads : 2,4 milliards d'euros

2. Pandas

Pandas est une bibliothèque open-source couramment utilisée dans le domaine de la science des données. Il est principalement utilisé pour l'analyse, la manipulation et le nettoyage des données. Les Pandas permettent de réaliser des opérations simples de modélisation et d'analyse des données sans avoir à écrire beaucoup de code. Comme indiqué sur leur site web, pandas est un outil open-source d'analyse et de manipulation de données rapide, puissant, flexible et facile à utiliser. Voici quelques-unes des principales caractéristiques de cette bibliothèque :

• DataFrame, qui permet une manipulation rapide et efficace des données et comprend une indexation intégrée ;
• Plusieurs outils permettent aux utilisateurs d'écrire et de lire des données entre des structures de données en mémoire et divers formats, notamment des fichiers Excel, des fichiers texte et CSV, des formats Microsoft, HDF5 et des bases de données SQL ;
• Découpage intelligent basé sur les étiquettes, indexation fantaisiste et sous-ensemble de grands ensembles de données ;
• Fusion et assemblage performants d'ensembles de données ;
• Un puissant moteur de regroupement qui permet l'agrégation ou la transformation de données, permettant aux utilisateurs d'effectuer des opérations de fractionnement, d'application et de combinaison sur des ensembles de données ;  
• Séries temporelles - Fonctionnalité permettant la génération de plages de dates et la conversion de fréquences, les statistiques à fenêtre mobile, le décalage de dates et le décalage dans le temps. Vous pourrez même joindre des séries chronologiques et créer des décalages temporels spécifiques à un domaine sans craindre de perdre des données ;
• Idéal pour travailler avec des chemins de code critiques écrits en C ou Cython.

La prise en main de pandas est simple et directe. Vous pouvez consulter l'article de DataCamp intitulé Analyse de l'activité policière avec les pandas pour apprendre à utiliser les pandas sur des ensembles de données réels.  

⭐ GitHub Stars : 41K | Total Downloads : 1,6 milliard d'euros

3. Matplotlib

Matplotlib est une vaste bibliothèque permettant de créer des visualisations fixes, interactives et animées en Python.  Un grand nombre de logiciels tiers étendent et développent les fonctionnalités de Matplotlib, y compris plusieurs interfaces de traçage de niveau supérieur (Seaborn, HoloViews, ggplot, etc.).

Matplotlib est conçu pour être aussi fonctionnel que MATLAB, avec l'avantage supplémentaire de pouvoir utiliser Python. Il présente également l'avantage d'être gratuit et open source. Il permet à l'utilisateur de visualiser les données à l'aide d'une variété de types de graphiques, y compris, mais sans s'y limiter, les diagrammes de dispersion, les histogrammes, les diagrammes à barres, les diagrammes d'erreur et les diagrammes en boîte. De plus, toutes les visualisations peuvent être mises en œuvre avec seulement quelques lignes de code.

Exemples de graphiques développés avec Matplotlib

Commencez à utiliser Matplotlib avec ce tutoriel pas à pas. 

⭐ GitHub Stars : 18.7K | Total Downloads : 653 millions d'euros

4. Seaborn

Autre cadre populaire de visualisation de données en Python basé sur Matplotlib, Seaborn est une interface de haut niveau permettant de créer des visuels statistiques esthétiquement attrayants et précieux, cruciaux pour l'étude et la compréhension des données. Cette bibliothèque Python est étroitement liée aux structures de données NumPy et pandas. Le principe directeur de Seaborn est de faire de la visualisation un élément essentiel de l'analyse et de l'exploration des données ; c'est pourquoi ses algorithmes de traçage utilisent des cadres de données qui englobent des ensembles de données entiers.

Galerie d'exemples Seaborn

Ce tutoriel Seaborn pour les débutants est une excellente ressource pour vous aider à vous familiariser avec cette bibliothèque de visualisation dynamique.

⭐ GitHub Stars : 11.6K | Total Downloads : 180 millions d'euros

5. Plotly

La très populaire bibliothèque graphique open-source Plotly peut être utilisée pour créer des visualisations de données interactives. Plotly est construit sur la bibliothèque JavaScript Plotly (plotly.js) et peut être utilisé pour créer des visualisations de données basées sur le web qui peuvent être sauvegardées en tant que fichiers HTML ou affichées dans des carnets Jupyter et des applications web utilisant Dash. 

Il propose plus de 40 types de graphiques uniques, tels que des diagrammes de dispersion, des histogrammes, des diagrammes linéaires, des diagrammes à barres, des diagrammes circulaires, des barres d'erreur, des diagrammes en boîte, des axes multiples, des lignes d'étincelles, des dendrogrammes et des graphiques en 3D. Plotly propose également des tracés de contour, ce qui n'est pas très courant dans les autres bibliothèques de visualisation de données.

Si vous souhaitez des visualisations interactives ou des graphiques de type tableau de bord, Plotly est une bonne alternative à Matplotlib et Seaborn. Il est actuellement disponible sous la licence MIT.

Source de l'image

Vous pouvez commencer à maîtriser Plotly dès aujourd'hui grâce à ce cours de visualisation de Plotly. 

⭐ GitHub Stars : 14.7K | Total Downloads : 190 millions d'euros

6. Scikit-Learn

Les termes machine learning et scikit-learn sont indissociables. Scikit-learn est l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus utilisées en Python. Construit sur NumPy, SciPy et Matplotlib, il s'agit d'une bibliothèque Python open-source utilisable commercialement sous licence BSD.  Il s'agit d'un outil simple et efficace pour les tâches d'analyse prédictive des données. 

Lancé initialement en 2007 en tant que projet Google Summer of Code, Scikit-learn est un projet mené par la communauté ; toutefois, des subventions institutionnelles et privées contribuent à assurer sa pérennité.

L'avantage de scikit-learn est qu'il est très facile à utiliser.

import numpy as np

from sklearn import datasets, linear_model

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# Load the diabetes dataset

diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)

# Use only one feature

diabetes_X = diabetes_X[:, np.newaxis, 2]

# Split the data into training/testing sets

diabetes_X_train = diabetes_X[:-20]

diabetes_X_test = diabetes_X[-20:]

# Split the targets into training/testing sets

diabetes_y_train = diabetes_y[:-20]

diabetes_y_test = diabetes_y[-20:]

# Create linear regression object

regr = linear_model.LinearRegression()

# Train the model using the training sets

regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train)

# Make predictions using the testing set

diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test)

Crédit : Code reproduit à partir de la documentation officielle de scikit-learn.

Source 

Vous pouvez essayer scikit-learn vous-même avec ce tutoriel d'initiation à scikit-learn. 

⭐ GitHub Stars : 57K | Total Downloads : 703 millions d'euros

Apprentissage automatique - Bibliothèques Python 

7. LightGBM

LightGBM est une bibliothèque open-source de renforcement du gradient extrêmement populaire qui utilise des algorithmes basés sur les arbres. Il offre les avantages suivants :

• Une vitesse d'entraînement plus rapide et une efficacité accrue
• Réduction de l'utilisation de la mémoire
• Une meilleure précision
• Prise en charge de l'apprentissage parallèle, distribué et GPU
• Capacité à traiter des données à grande échelle

Il peut être utilisé pour des tâches de classification et de régression supervisées. Vous pouvez consulter la documentation officielle ou leur GitHub pour en savoir plus sur cet incroyable framework.

⭐ GitHub Stars : 15.8K | Total Downloads : 162 millions d'euros

8. XGBoost

XGBoost est une autre bibliothèque distribuée de gradient boosting largement utilisée, créée pour être portable, flexible et efficace. Il permet la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique dans le cadre du renforcement du gradient. XGBoost propose (GBDT) des arbres de décision boostés par le gradient, un arbre parallèle boostant qui offre des solutions à de nombreux problèmes de science des données de manière rapide et précise. Le même code fonctionne sur les principaux environnements distribués (Hadoop, SGE, MPI) et peut résoudre d'innombrables problèmes.

XGBoost a gagné en popularité au cours des dernières années en aidant les individus et les équipes à gagner pratiquement tous les concours de données structurées Kaggle. Les avantages de XGBoost sont les suivants :

• Une base d'utilisateurs importante et en constante augmentation
• Peut être utilisé dans une large gamme d'applications, y compris la régression, la classification et le classement.
• Prise en charge de toutes les plates-formes OS X, Windows et Linux
• Intégration dans le cloud
• Utilisé en production par de nombreuses organisations

XGBoost a été développé et maintenu par des membres actifs de la communauté et est sous licence Apache. Ce tutoriel XGBoost est une excellente ressource si vous souhaitez en savoir plus. 

⭐ GitHub Stars : 25.2K | Total Downloads : 179 millions d'euros

9. CatBoost

Catboost est une bibliothèque de boosting de gradient sur arbres de décision rapide, évolutive et performante utilisée pour le classement, la classification, la régression et d'autres tâches d'apprentissage automatique pour Python, R, Java et C++. Il prend en charge les calculs sur le CPU et le GPU.

Successeur de l'algorithme MatrixNet, il est largement utilisé pour classer les tâches, établir des prévisions et formuler des recommandations. Grâce à son caractère universel, il peut être appliqué à un large éventail de domaines et à une grande variété de problèmes.

Les avantages de CatBoost selon leur référentiel sont les suivants :

• Meilleures performances sur de nombreux ensembles de données par rapport à d'autres bibliothèques d'arbres de décision à gradient boosting.  
• Meilleure vitesse de prédiction de sa catégorie
• Prise en charge des caractéristiques numériques et catégorielles
• Excellente prise en charge du GPU
• Outils de visualisation inclus
• Formation distribuée reproductible et efficace avec Apache Spark et CLI.

⭐ GitHub Stars : 7.5K | Total Downloads : 53 millions d'euros

10. Modèles de statistiques

Statsmodels fournit des classes et des fonctions qui permettent aux utilisateurs d'estimer divers modèles statistiques, d'effectuer des tests statistiques et d'explorer des données statistiques.  Une liste complète des statistiques de résultats est ensuite fournie pour chaque estimateur. La précision des résultats peut ensuite être testée par rapport aux progiciels statistiques existants. 

La plupart des résultats des tests de la bibliothèque ont été vérifiés avec au moins un autre logiciel statistique : R, Stata ou SAS. Voici quelques caractéristiques des modèles statistiques :

• Il contient des fonctions avancées pour les tests statistiques et la modélisation qui ne sont pas disponibles dans les bibliothèques numériques comme NumPy ou SciPy.
• Régression linéaire.
• Régression logistique.
• Analyse des séries chronologiques.
• Fonctionne avec les DataFrame.
• Méthode d'analyse statistique est plus alignée sur le langage de programmation R, ce qui en fait une bibliothèque adaptée aux data scientists déjà familiarisés avec R et qui souhaitent effectuer une transition vers Python.

Ce cours d'initiation aux modèles statistiques est un excellent point de départ si vous souhaitez en savoir plus. 

⭐ GitHub Stars : 9.2K | Total Downloads : 161 millions d'euros

11. RAPIDS.AI cuDF et cuML

La suite RAPIDS de bibliothèques logicielles open-source exécute des pipelines de science des données et d'analyse de bout en bout entièrement sur des GPU. Il passe en toute transparence des stations de travail GPU aux serveurs multi-GPU et aux clusters multi-nœuds avec Dask. Le projet est soutenu par NVIDIA et s'appuie également sur Numba, Apache Arrow et de nombreux autres projets open-source.

cuDF - cuDF est une bibliothèque de DataFrame GPU utilisée pour charger, joindre, agréger, filtrer et manipuler des données. Il a été développé sur la base du format de mémoire en colonnes que l'on trouve dans Apache Arrow. Il fournit une API de type pandas qui sera familière aux ingénieurs et aux scientifiques des données, ce qui leur permet d'accélérer facilement leurs flux de travail sans entrer dans les détails de la programmation CUDA. Pour en savoir plus sur ce projet, consultez ce dépôt GitHub.

cuML - cuML est une suite de bibliothèques qui implémente des algorithmes d'apprentissage automatique et des fonctions mathématiques primitives qui partagent des API compatibles avec d'autres projets RAPIDS. Il permet aux scientifiques des données, aux chercheurs et aux ingénieurs logiciels d'exécuter des tâches de ML tabulaires traditionnelles sur des GPU sans entrer dans les détails de la programmation CUDA. L'API Python de cuML correspond généralement à l'API de scikit-learn. Pour en savoir plus sur ce projet, consultez ce dépôt GitHub.

12. Optuna

Ce cadre d'optimisation des hyperparamètres à code source ouvert est principalement utilisé pour automatiser les recherches d'hyperparamètres. Il utilise les boucles, les conditionnelles et la syntaxe de Python pour rechercher automatiquement les hyperparamètres optimaux et peut effectuer des recherches dans de grands espaces et élaguer les essais non prometteurs pour obtenir des résultats plus rapides. Mieux encore, il est facile de le paralléliser et de le faire évoluer sur de grands ensembles de données. 

Caractéristiques principales selon leur dépôt GitHub:

• Architecture légère, polyvalente et indépendante des plates-formes
• Espaces de recherche Python
• Algorithmes d'optimisation efficaces
• Parallélisation facile
• Visualisation rapide

⭐ GitHub Stars : 9.1K | Total Downloads : 18 millions d'euros

Bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique (AutoML)

13. PyCaret

Cette bibliothèque d'apprentissage automatique open-source extrêmement populaire automatise les flux de travail d'apprentissage automatique en Python en utilisant très peu de code. Il s'agit d'un outil de bout en bout pour la gestion des modèles et l'apprentissage automatique qui permet d'accélérer considérablement le cycle d'expérimentation.

Par rapport à d'autres bibliothèques d'apprentissage machine open-source, PyCaret offre une solution à code réduit qui peut remplacer des centaines de lignes de code par quelques unes seulement. Cela rend les expériences exponentiellement rapides et efficaces. 

PyCaret est actuellement disponible sous la licence MIT. Pour en savoir plus sur PyCaret, vous pouvez consulter la documentation officielle ou leur dépôt GitHub ou encore consulter ce tutoriel d'introduction à PyCaret. 

Exemple de modèle de flux de travail dans PyCaret - Source

⭐ GitHub Stars : 8.1K | Total Downloads : 3,9 millions d'euros

14. H2O

H2O est une plateforme d'apprentissage automatique et d'analyse prédictive qui permet de construire des modèles d'apprentissage automatique sur des données volumineuses. Il permet également de produire facilement ces modèles dans un environnement d'entreprise.

Le code principal de H2O est écrit en Java. Les algorithmes utilisent le cadre Java Fork/Join pour le multithreading et sont mis en œuvre au-dessus du cadre distribué Map/Reduce de H2O.  

H2O est sous licence Apache, version 2.0, et est disponible pour les langages Python, R et Java. Pour en savoir plus sur H2O AutoML, consultez leur documentation officielle.

⭐ GitHub Stars : 10.6K | Total Downloads : 15,1 millions d'euros

15. TPOT

TPOT est une bibliothèque d'apprentissage automatique (AutoML). Il a été conçu comme un complément à scikit-learn et utilise la programmation génétique (GP) pour déterminer le meilleur modèle de pipeline pour un ensemble de données donné.

En utilisant une version spéciale de la programmation génétique, TPOT peut automatiquement concevoir et optimiser les transformations de données et les modèles d'apprentissage automatique, garantissant une précision de classification maximale pour un ensemble de données d'apprentissage supervisé donné.

TPOT est l'une des plus anciennes bibliothèques AutoML en Python. Il peut être utilisé pour des tâches de classification et de régression et est actuellement sous licence GNU Lesser General Public License v3.0. Vous pouvez en savoir plus sur TPOT dans ce tutoriel.

Source de l'image 

⭐ GitHub Stars : 9.4K | Total Downloads : 1,4 million d'euros

16. Apprentissage automatique

Auto-sklearn est une boîte à outils d'apprentissage automatique et un substitut approprié au modèle scikit-learn. Il effectue automatiquement le réglage des hyperparamètres et la sélection des algorithmes, ce qui permet aux praticiens de l'apprentissage automatique de gagner un temps considérable. Sa conception reflète les avancées récentes en matière de méta-apprentissage, de construction d'ensembles et d'optimisation bayésienne. 

Construit comme un complément à scikit-learn, auto-sklearn utilise une procédure de recherche d'optimisation bayésienne pour identifier le pipeline de modèles le plus performant pour un ensemble de données donné.

Il est extrêmement facile d'utiliser l'apprentissage automatique et il peut être employé pour des tâches de classification et de régression supervisées.

import autosklearn.classification

cls = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier()

cls.fit(X_train, y_train)

predictions = cls.predict(X_test)

Source : Exemple reproduit de la documentation officielle d'auto-sklearn.

Pour en savoir plus sur auto-sklearn, consultez leur dépôt GitHub.

⭐ GitHub Stars : 7.3K | Total Downloads : 675K

17. FLAML

FLAML est une bibliothèque Python légère qui identifie automatiquement des modèles d'apprentissage automatique précis. Il sélectionne automatiquement les apprenants et les hyperparamètres, ce qui permet aux praticiens de l'apprentissage automatique d'économiser beaucoup de temps et d'efforts. Selon le dépôt GitHub, les caractéristiques de FLAML sont les suivantes :

• Pour les tâches de classification et de régression, FLAML peut rapidement trouver des modèles de qualité avec de faibles ressources informatiques. 
• Il prend en charge les réseaux neuronaux profonds ainsi que les modèles classiques d'apprentissage automatique. 
• Il est facile à personnaliser ou à étendre. 
• Il permet un réglage automatique rapide, capable de gérer des contraintes complexes et de s'arrêter rapidement.  

Avec seulement trois lignes de code, vous pouvez obtenir un estimateur de type scikit-learn avec ce moteur AutoML rapide. 

from flaml import AutoML

automl = AutoML()

automl.fit(X_train, y_train, task="classification")

Source : Exemple reproduit à partir du dépôt officiel GitHub

⭐ GitHub Stars : 3.5K | Total Downloads : 456K

Bibliothèques Python pour l'apprentissage profond

18. TensorFlow

TensorFlow est une bibliothèque open-source populaire pour le calcul numérique haute performance développée par l'équipe Google Brain de Google, et un pilier dans le domaine de la recherche sur l'apprentissage profond.  

Comme indiqué sur le site officiel, TensorFlow est une plateforme open-source de bout en bout pour l'apprentissage automatique. Il offre une gamme étendue et polyvalente d'outils, de bibliothèques et de ressources communautaires pour les chercheurs et les développeurs spécialisés dans l'apprentissage automatique. 

Quelques-unes des caractéristiques de TensorFlow qui en ont fait une bibliothèque d'apprentissage profond populaire et largement utilisée :

• Les modèles peuvent être développés facilement.
• Les calculs numériques complexes sont possibles de manière évolutive.
• TensorFlow est riche en API et propose des API stables de bas niveau et de haut niveau en Python et en C. 
• Facilité de déploiement et de calcul à l'aide de CPU et de GPU. 
• Contient des modèles pré-entraînés et des ensembles de données.
• Modèles pré-entraînés pour les mobiles, les appareils embarqués et la production.
• Tensorboard, un kit utilisant la boîte à outils de visualisation de TensorFlow pour enregistrer et suivre les expériences et l'entraînement des modèles.
• Compatible avec Keras - une API de haut niveau de TensorFlow.

Pour en savoir plus sur TensorFlow, consultez le guide officiel ou le dépôt GitHub, ou essayez de l'utiliser vous-même en suivant ce tutoriel TensorFlow étape par étape.

⭐ GitHub Stars : 180K | Total Downloads : 384 millions d'euros

19. PyTorch

PyTorch est un cadre d'apprentissage automatique qui accélère considérablement le passage du prototypage de la recherche au déploiement de la production. Il s'agit d'une bibliothèque de tenseurs optimisée pour l'apprentissage profond utilisant des GPU et des CPU, et est considéré comme une alternative à TensorFlow. Au fil du temps, la popularité de PyTorch a augmenté au point de dépasser celle de TensorFlow dans les tendances Google. 

Il a été développé et est maintenu par Facebook et est actuellement disponible sous BSD.

Selon le site officiel, les principales caractéristiques de PyTorch sont les suivantes :

• Il passe en toute transparence du mode impatient au mode graphique avec TorchScript et accélère la mise en production avec TorchServe.
• Il offre une formation distribuée évolutive et une optimisation des performances dans le domaine de la recherche, et la production est rendue possible par le backend torch.distributed.
• Un riche écosystème d'outils et de bibliothèques complète PyTorch et soutient le développement dans les domaines de la vision artificielle, du traitement de la langue et d'autres domaines.
• Prise en charge étendue sur les principales plateformes cloud. 

Source

⭐ GitHub Stars : 74K | Total Downloads : 119 millions d'euros

20. FastAI

FastAI est une bibliothèque d'apprentissage profond offrant aux utilisateurs des composants de haut niveau qui peuvent générer des résultats de pointe sans effort. Il comprend également des composants de bas niveau qui peuvent être échangés pour développer de nouvelles approches. Il vise à faire ces deux choses sans compromettre de manière substantielle sa facilité d'utilisation, sa flexibilité ou ses performances. 

Caractéristiques :

• Un système de répartition des types pour Python ainsi qu'une hiérarchie sémantique des types pour les tenseurs.
• Une bibliothèque de vision par ordinateur optimisée pour le GPU et entièrement extensible à l'aide de Python pur.
• Un optimiseur qui refactorise la fonctionnalité commune des optimiseurs modernes en deux éléments de base, ce qui permet d'implémenter des algorithmes d'optimisation en 4 ou 5 lignes de code.
• Un système de rappel bidirectionnel capable d'accéder à n'importe quel composant du modèle, des données ou de l'optimiseur et de le modifier à n'importe quel moment de la formation.

Pour en savoir plus sur le projet, consultez la documentation officielle.

⭐ GitHub Stars : 25.1K | Total Downloads : 6,1 millions d'euros

21. Keras

Keras est une API d'apprentissage profond conçue pour les êtres humains et non pour les machines. Keras suit les meilleures pratiques pour réduire la charge cognitive : il offre des API cohérentes et simples, minimise le nombre d'actions de l'utilisateur requises pour les cas d'utilisation courants et fournit des messages d'erreur clairs et exploitables. Keras est tellement intuitif que TensorFlow l'a adopté comme API par défaut dans la version TF 2.0. 

Keras offre un mécanisme plus simple pour exprimer les réseaux neuronaux et comprend également certains des meilleurs outils pour le développement de modèles, le traitement des ensembles de données, la visualisation des graphiques, etc.

Caractéristiques :

• Il fonctionne sans problème avec le CPU et le GPU.
• Il prend en charge presque tous les modèles de réseaux neuronaux, y compris les modèles convolutifs, d'intégration, de mise en commun, récurrents, etc. Ces modèles peuvent également être combinés pour former des modèles de plus en plus complexes.
• Keras, de nature modulaire, est incroyablement expressif, flexible et adapté à la recherche innovante.
• Il est extrêmement facile à déboguer et à explorer.

Pour en savoir plus sur Keras, consultez sa documentation officielle ou suivez ce cours d'introduction : Apprentissage profond avec Keras.

⭐ GitHub Stars : 60.2K | Total Downloads : 163 millions d'euros

22. PyTorch Lightning

PyTorch Lightning offre une interface de haut niveau pour PyTorch. Son cadre léger et performant permet d'organiser le code PyTorch de manière à dissocier la recherche de l'ingénierie, ce qui simplifie la compréhension et la reproduction des expériences d'apprentissage profond. Il a été développé pour créer des modèles d'apprentissage profond évolutifs qui peuvent être exécutés de manière transparente sur du matériel distribué.

Selon le site officiel, PyTorch lightning est conçu pour que vous puissiez consacrer plus de temps à la recherche et moins à l'ingénierie. Un rapide remaniement vous permettra de le faire :

• Exécutez votre code sur n'importe quel matériel.
• Profil des performances et des goulets d'étranglement. 
• Point de contrôle du modèle.
• ont une précision de 16 bits.
• Exécutez l'entraînement distribué.

Pour en savoir plus sur cette bibliothèque, consultez son site officiel.

⭐ GitHub Stars : 25.6K | Total Downloads : 18,2 millions d'euros

Bibliothèques Python pour le traitement du langage naturel

23. NLTK

NLTK est l'une des principales plateformes permettant de construire des programmes Python pour analyser les données du langage humain. Il fournit des interfaces faciles à utiliser pour plus de 50 corpus et ressources lexicales comme WordNet, ainsi qu'une suite de bibliothèques de traitement de texte ; il offre également des wrappers pour des bibliothèques NLP de qualité industrielle. 

NLTK a été qualifié de "merveilleux outil pour enseigner et travailler en linguistique informatique à l'aide de Python". La bibliothèque est open-source et disponible à l'utilisation sous la licence Apache 2.0.

Pour en savoir plus sur NLTK, consultez sa documentation officielle ou lisez ce tutoriel NLTK pour les débutants.  

⭐ GitHub Stars : 12.7K | Total Downloads : 264 millions d'euros

24. spaCy

spaCy est une bibliothèque open-source de traitement du langage naturel en Python. spaCy excelle dans les tâches d'extraction d'informations à grande échelle. spaCy est la bibliothèque idéale à utiliser si votre application a besoin de traiter des données Web massives.  

Caractéristiques :

• spaCy prend en charge le traitement par le CPU et le GPU.
• Prise en charge de plus de 66 langues
• 73 pipelines formés pour 22 langues
• Apprentissage multitâche avec des transformateurs pré-entraînés comme BERT
• Vecteurs de mots pré-entraînés
• Une vitesse de pointe
• Système de formation prêt à la production
• Composants pour la reconnaissance des entités nommées, l'étiquetage des parties du discours, l'analyse des dépendances, la segmentation des phrases, la classification des textes, la lemmatisation, l'analyse morphologique, l'établissement de liens entre les entités, etc.
• Prise en charge des modèles TensorFlow et PyTorch personnalisés 
• Visualiseurs intégrés pour la syntaxe et le NER
• Emballage, déploiement et gestion du flux de travail des modèles en toute simplicité

Pour en savoir plus sur spaCy, consultez leur site officiel ou le dépôt GitHub. Vous pouvez également vous familiariser rapidement avec ses fonctionnalités à l'aide de l'aide-mémoire pratique de spaCY.  

⭐ GitHub Stars : 28K | Total Downloads : 81 millions d'euros

25. Gensim

Gensim est une bibliothèque Python pour la modélisation de sujets, l'indexation de documents et la recherche de similarités avec de grands corpus. Il est principalement utilisé par les communautés de recherche d'informations et de traitement du langage naturel.

Caractéristiques :

• Tous les algorithmes sont indépendants de la mémoire, de sorte que Gensim peut traiter des données plus grandes que la mémoire vive.
• Interfaces intuitives
• Il facilite la mise en œuvre d'algorithmes couramment utilisés, notamment l'allocation de Dirichlet latent, les projections aléatoires, l'analyse sémantique latente en ligne et l'apprentissage profond word2vec.
• Calcul distribué : il peut exécuter l'analyse sémantique latente et l'allocation de Dirichlet latente sur une grappe d'ordinateurs.

Pour en savoir plus sur Gensim, consultez leur site officiel ou le dépôt GitHub.

⭐ GitHub Stars : 14.9K | Total Downloads : 236 millions d'euros

26. Transformateurs Hugging Face

Hugging Face Transformers est une bibliothèque open-source créée par Hugging Face. Les transformateurs permettent aux API de télécharger et d'entraîner facilement des modèles préformés de pointe. L'utilisation de modèles pré-entraînés peut réduire vos coûts de calcul, votre empreinte carbone et vous faire gagner du temps en vous évitant d'avoir à entraîner un modèle à partir de zéro. Les modèles conviennent à une variété de modalités, y compris :

• Texte: classer des textes, extraire des informations, répondre à des questions, traduire, résumer et même générer des textes dans plus de 100 langues.
• Images: classification d'images, détection d'objets et segmentation.
• Audio: reconnaissance vocale et classification audio.
• Multimodale: réponse à des questions sur les tableaux, reconnaissance optique de caractères, extraction d'informations à partir de documents scannés, classification de vidéos et réponse à des questions visuelles.

La bibliothèque des transformateurs permet une intégration transparente entre trois des bibliothèques d'apprentissage profond les plus populaires : PyTorch, TensorFlow et JAX. Vous pouvez entraîner votre modèle en trois lignes de code dans un cadre, et le charger pour l'inférence dans un autre. L'architecture de chaque transformateur est définie au sein d'un module Python autonome, ce qui les rend facilement personnalisables pour les expériences et la recherche.

La bibliothèque est actuellement disponible sous la licence Apache 2.0.

Pour en savoir plus sur les transformateurs, consultez leur site officiel ou le dépôt GitHub et consultez notre tutoriel sur l'utilisation des transformateurs et de Hugging Face. 

Source d'information

⭐ GitHub Stars : 119K | Total Downloads : 62 millions d'euros

Choisir la meilleure bibliothèque Python

Choisir la bonne bibliothèque Python pour vos tâches de science des données, d'apprentissage automatique ou de traitement du langage naturel est une décision cruciale qui peut avoir un impact significatif sur la réussite de vos projets. Avec un large éventail de bibliothèques disponibles, il est essentiel de prendre en compte différents facteurs pour faire un choix éclairé. Voici quelques éléments clés à prendre en compte pour vous guider :

1. Exigences du projet

• Définissez vos objectifs: Décrivez clairement les objectifs de votre projet. Identifiez les tâches spécifiques, telles que la manipulation de données, la visualisation, l'apprentissage automatique ou le traitement du langage naturel, que votre projet implique.
• Comprendre le champ d'application: Tenez compte de la portée de votre projet. Certaines bibliothèques excellent dans des domaines spécifiques. Il est donc essentiel de faire correspondre vos besoins aux points forts d'une bibliothèque.

2. Facilité d'utilisation et courbe d'apprentissage

• Interfaces conviviales : Évaluez la facilité d'utilisation de chaque bibliothèque. Les bibliothèques dotées d'API intuitives, d'une documentation complète et d'une communauté de soutien peuvent faciliter le processus de développement.
• Ressources pédagogiques: Vérifiez la disponibilité des tutoriels, des cours et des forums communautaires pour chaque bibliothèque. Les bibliothèques disposant de ressources éducatives riches peuvent accélérer la courbe d'apprentissage.

3. Soutien communautaire

• Communauté active: Une communauté dynamique et active est le signe d'une bibliothèque saine et bien entretenue. Tenez compte du nombre de contributeurs, de la fréquence des mises à jour et de la réactivité aux demandes de la communauté.
• Activité GitHub: Consultez les dépôts GitHub pour connaître les dernières modifications, les problèmes et les discussions. Un dépôt GitHub animé est souvent le signe d'un développement continu et d'un engagement de la communauté.

4. Performance et évolutivité

• Évolutivité: Tenez compte de l'évolutivité de la bibliothèque pour gérer de grands ensembles de données ou des calculs complexes. Certaines bibliothèques sont optimisées pour les performances et peuvent s'adapter efficacement à des données de plus en plus volumineuses.

5. Intégration dans l'écosystème

• Compatibilité: Veillez à ce que la bibliothèque choisie s'intègre parfaitement à votre infrastructure technologique existante. La compatibilité avec d'autres bibliothèques, frameworks ou outils que vous envisagez d'utiliser est cruciale pour la cohésion du flux de travail.

6. Licence et considérations juridiques

• Octroi de licences: Comprendre les conditions de licence de chaque bibliothèque. Veillez à ce que la licence corresponde aux exigences de votre projet et à toutes les considérations juridiques de votre organisation.

7. Réactions de la communauté et réputation

• Examens et témoignages: Recherchez des avis et des témoignages d'autres développeurs et data scientists qui ont utilisé les bibliothèques. Ce retour d'information de première main peut fournir des indications sur l'utilisation pratique des bibliothèques.

8. Maintenance et mises à jour continues

• Mises à jour récentes : Vérifiez la date de la dernière mise à jour de la bibliothèque. Des mises à jour régulières sont le signe d'une maintenance et d'améliorations permanentes. Évitez d'utiliser des bibliothèques qui ne sont plus activement maintenues.

9. Critères de performance

• L'étalonnage des performances: Étudiez les critères de performance des bibliothèques, en particulier si la performance est un facteur essentiel de votre projet. Les benchmarks peuvent vous aider à comparer la vitesse et l'efficacité de différentes bibliothèques.

10. Prise en compte des évolutions futures

• Feuille de route: Étudiez la feuille de route ou les plans de développement futur de chaque bibliothèque. Le choix d'une bibliothèque ayant une vision claire des améliorations futures garantit un soutien à long terme pour vos projets.

En évaluant soigneusement ces facteurs, vous pouvez prendre une décision éclairée lors de la sélection des bibliothèques Python pour vos projets de science des données ou d'apprentissage automatique. N'oubliez pas que la bibliothèque la mieux adaptée à votre projet dépend des exigences et des objectifs spécifiques que vous souhaitez atteindre.