Les 11 principaux cadres de travail dans le monde de l’IA

L’époque où l’intelligence artificielle était considérée comme fictive est révolue.

Des robots à Google Siri et maintenant l’introduction du nouveau Google Duplex, l’intelligence artificielle semble avoir fait des progrès considérables pour devenir de plus en plus humaine.

La demande en matière d’apprentissage automatique et d’IA a connu une croissance exponentielle. En outre, la communauté a augmenté en conséquence, ce qui a conduit à l’évolution de certains cadres d’IA qui rendent l’apprentissage de l’IA beaucoup plus facile.

Dans cet article, nous allons aborder quelques-uns des meilleurs frameworks pour vous aider à vous lancer dans le développement de l’IA.

Tensor Flow

Issu de la famille Google, TensorFlow s’avère être un framework open-source robuste qui prend en charge l’apprentissage profond et qui est accessible même à partir d’un appareil mobile.

TensorFlow est considéré comme un outil approprié pour le développement de programmes statistiques. Comme il offre une formation distribuée, les modèles de machine peuvent être formés beaucoup plus efficacement à n’importe quel niveau d’abstraction que l’utilisateur préfère.

Caractéristiques

• Une interface multi-programmation évolutive pour une programmation aisée
• Des moteurs de croissance puissants avec une forte communauté open-source
• Fournit des manuels complets et bien documentés pour les utilisateurs

Avantages

• Le langage utilisé par le flux tensoriel est Python, qui est très populaire de nos jours.
• Ce cadre est capable d’une grande puissance de calcul. Il peut donc être utilisé sur n’importe quel CPU ou GPU.
• Utilise l’abstraction des graphes de calcul pour créer des modèles de machines

Cons

• Pour prendre une décision ou faire une prédiction, le cadre passe les données d’entrée par plusieurs nœuds. Cela peut prendre du temps.
• Il ne dispose pas non plus des modèles pré-entraînés de l’IA.

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Microsoft CNTK

Microsoft CNTK est un framework open-source plus rapide et plus polyvalent, basé sur des réseaux neuronaux qui prennent en charge le remodelage de textes, de messages et de voix.

Il fournit un environnement de mise à l’échelle efficace grâce à une évaluation globale plus rapide des modèles de machine tout en veillant à la précision.

Microsoft CNTK dispose d’intégrations avec d’importants ensembles de données massives, ce qui en fait le premier choix adopté par les grands acteurs tels que Skype, Cortana, etc., avec une architecture très expressive et facile à utiliser.

Caractéristiques

• Hautement optimisé pour assurer l’efficacité, l’évolutivité, la vitesse et des intégrations de haut niveau
• Composants intégrés tels que le réglage des hyperparamètres, les modèles d’apprentissage supervisé, le renforcement, les CNN, les RNN, etc.
• Les ressources sont utilisées pour obtenir la meilleure efficacité possible.
• Des réseaux propres qui peuvent être exprimés efficacement, tels que des API complètes, à la fois de haut niveau et de bas niveau

Avantages

• Comme il prend en charge Python et C, ce cadre peut travailler avec plusieurs serveurs à la fois, ce qui accélère le processus d’apprentissage.
• Il a été développé en tenant compte des développements récents dans le monde de l’IA. L’architecture de Microsft CNTK supporte les GAN, RNN et CNN.
• Elle permet un apprentissage distribué pour former des modèles de machines de manière efficace.

Inconvénients

• Il manque un tableau de visualisation et un support ARM mobile.

Caffe

Caffe est un réseau d’apprentissage profond avec un ensemble préchargé de réseaux neuronaux entraînés. Il devrait être votre premier choix si votre échéance est proche.

Connu pour ses capacités de traitement d’images, ce framework dispose également d’un support étendu de MATLAB.

Caractéristiques

• Tous ses modèles sont écrits dans des schémas en texte clair
• Il offre une vitesse massive et un travail très efficace puisqu’il est déjà préchargé.
• Une communauté open-source active pour la discussion et le code collaboratif.

Avantages

• Il relie C, C , et Python, et supporte également la modélisation des CNN(réseaux neuronaux convolutifs)
• Efficace pour les tâches numériques grâce à sa vitesse.

Inconvénients

• Caffe n’est pas capable de traiter des données complexes, mais il est comparativement rapide pour le traitement visuel des images.

Theano

Theano est basé sur Python, un langage de programmation qui a fait ses preuves en matière de rapidité de traitement et de réponse.

En utilisant les GPU à la place du CPU, ce cadre prend en charge la recherche sur l’apprentissage profond et peut fournir une précision pour les réseaux qui ont besoin d’une grande puissance de calcul. Par exemple, le calcul de tableaux multidimensionnels nécessite une puissance élevée, et Theano en est capable.

Caractéristiques

• L’évaluation des expressions est plus rapide grâce à la génération dynamique de code
• Il offre un excellent taux de précision, même lorsque les valeurs sont minimes.
• Les tests unitaires sont une caractéristique importante de Theano, car ils permettent à l’utilisateur d’auto-vérifier son code et de détecter et diagnostiquer facilement les erreurs.

Avantages

• Theano offre un support efficace pour toutes les applications gourmandes en données, mais nécessite d’être associé à d’autres bibliothèques.
• Il est efficacement optimisé pour le CPU et le GPU.

Inconvénients

• Il n’y aura plus de mises à jour ou d’ajouts de fonctionnalités à la version actuelle de Theano.

L’apprentissage automatique d’Amazon

En tant que nouveau venu dans la communauté de l’IA, Amazon machine learning offre un support haut de gamme dans le développement d’outils d’auto-apprentissage.

Ce cadre dispose déjà d’une base d’utilisateurs dans ses multiples services tels que AWS, S3 et Amazon Redshift. Il s’agit d’un service géré par Amazon, avec trois opérations effectuées sur le modèle : l’analyse des données, l’entraînement du modèle et l’évaluation.

Fonctionnalités

• Il existe des outils sur mesure pour tous les niveaux d’expérience dans AWS, même si vous êtes un débutant, un scientifique des données ou un développeur
• La sécurité est de la plus haute importance, c’est pourquoi toutes les données sont cryptées
• Fournit des outils complets pour l’analyse et la compréhension des données
• Intégrations avec tous les principaux ensembles de données

Avantages

• Vous n’avez pas besoin d’écrire beaucoup de code avec ce framework. Au lieu de cela, il vous permet d’interagir avec le cadre alimenté par l’IA via des API.
• Couramment utilisé par les scientifiques des données, les développeurs et les chercheurs en ML.

Inconvénients

• Il manque de flexibilité, car l’ensemble du cadre est abstrait. Par conséquent, si vous souhaitez choisir une normalisation ou un algorithme d’apprentissage automatique particulier, vous ne pouvez pas le faire.
• Il n’y a pas non plus de visualisation des données.

Scikit-Learn

Scikit-Learn est une bibliothèque Python conçue pour l’apprentissage automatique. Il s’agit en fait d’une collection d’outils d’exploration et d’analyse de données.

Ce cadre d’IA est construit sur des paquets Python populaires, tels que NumPy, SciPy et matplotlib. Tout le monde peut le réutiliser dans différents contextes, y compris l’analyse prédictive de données.

Caractéristiques

• Il s’appuie sur deux bibliothèques Python : NumPy et SciPy.
• Distribué sous la licence BSD, il est libre de toute obligation légale.
• Il inclut le regroupement, la rechute et l’ordre pour les tâches d’IA et d’exploration de données.
• Les cas d’utilisation incluent la détection de spam, la reconnaissance d’images, l’évaluation des actions, etc.

Avantages

• Il s’agit d’une bibliothèque facile à utiliser mais polyvalente qui répond à des besoins concrets.
• Elle dispose d’une communauté internationale d’auteurs et de contributeurs en ligne qui la mettent constamment à jour.
• Elle offre une documentation API élaborée pour l’intégration des algorithmes avec différentes plateformes.

Inconvénients

• Pour ceux qui recherchent une plateforme d’apprentissage en profondeur, ce n’est pas la meilleure option.

PyTorch

PyTorch est un framework open-source pour l’IA et la ML qui vous aide dans diverses tâches, allant du prototypage de la recherche au déploiement de la production. Cette plateforme permet également la communication peer-to-peer à l’aide de Python et de C .

Caractéristiques

• Elle prend en charge la mise à l’échelle et le développement sans friction sur les principales plateformes cloud.
• Elle dispose d’un puissant écosystème d’outils et de bibliothèques.
• Elle vous permet d’optimiser les performances et de mettre à l’échelle la formation distribuée.

Avantages

• Il contient de nombreux éléments modulaires que vous pouvez combiner facilement.
• Vous pouvez écrire vos propres types de couches.
• Il permet une production rapide, flexible et efficace.

Inconvénients

• En général, les utilisateurs doivent écrire leur propre code de formation.
• Il n’y a pas de support commercial.

Torch

Torch est un framework open-source qui peut prendre en charge des opérations numériques. Il propose de nombreux algorithmes pour accélérer le développement de réseaux d’apprentissage profond.

Il est largement utilisé dans les laboratoires d’intelligence artificielle de Facebook et de Twitter. Il existe un framework basé sur python, connu sous le nom de PyTorch, qui s’est avéré plus simple et plus fiable.

Caractéristiques

• Comprend de nombreuses routines pour indexer, découper, transposer avec un modèle de tableau à N dimensions
• Des routines d’optimisation sont présentes, principalement basées sur le numérique avec des modèles de réseaux neuronaux
• La prise en charge du GPU est très efficace
• S’intègre facilement à iOS et Andriod

Avantages

• Très grande flexibilité en ce qui concerne les langages et les intégrations
• Haut niveau de vitesse et d’efficacité de l’utilisation du GPU
• Des modèles préexistants sont disponibles pour entraîner les données.

Inconvénients

• La documentation n’est pas très claire pour les utilisateurs, ce qui rend la courbe d’apprentissage plus raide
• Manque de code pour une utilisation immédiate, ce qui prend du temps.
• Il est initialement basé sur un langage de programmation appelé Lua, et peu de gens le connaissent.

Accord.Net

Accord.net est un cadre de travail basé sur C# qui aide au développement de réseaux neuronaux utilisés pour le traitement de l’audio et de l’image.

Les applications peuvent également l’utiliser commercialement pour produire des applications de vision par ordinateur, de traitement du signal et de statistiques.

Caractéristiques

• Base de code mature et bien testée, puisqu’elle a été lancée en 2012
• Fournit un ensemble complet d’exemples de modèles et d’ensembles de données pour que votre application démarre rapidement

Avantages

• Il est continuellement soutenu par une équipe de développement active.
• Ce framework bien documenté gère efficacement les calculs numériques intensifs et la visualisation
• L’implémentation d’algorithmes et le traitement du signal peuvent être réalisés de manière pratique avec ce framework.
• Il peut facilement gérer l’optimisation numérique et les réseaux neuronaux artificiels.

Inconvénients

• Il n’est pas très connu comparé à d’autres frameworks.
• Ses performances sont plus lentes que celles des autres frameworks.

Apache Mahout

Apache Mahout, qui est un framework open-source, vise à développer des frameworks d’apprentissage automatique évolutifs. Il ne traite pas des API en tant que telles, mais aide à la mise en œuvre de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique par les scientifiques des données et les ingénieurs.

Caractéristiques

• Connu pour son DSL Scala qui est mathématiquement très expressif
• Extension de la prise en charge à de multiples backends distribués.

Avantages

• Il aide au clustering, au filtrage collaboratif et à la classification.
• Ses opérations de calcul font appel à des bibliothèques Java, plus rapides.

Inconvénients

• Les bibliothèques Python ne sont pas aussi compatibles que les bibliothèques Java avec ce framework.
• Ses opérations de calcul sont plus lentes que Spark MLib.

Spark MLib

Le frameworkSpark ML ib d’Apache est supporté par R, Scala, Java et Python. Il peut être chargé avec des flux de travail Hadoop pour fournir des algorithmes d’apprentissage automatique tels que la classification, la régression et le regroupement.

Outre Hadoop, il peut également être intégré au nuage, à Apache ou même à des systèmes autonomes.

Caractéristiques

• La haute performance est l’un des éléments clés et on dit qu’elle est 100 fois plus rapide que MapReduce
• Spark est exceptionnellement polyvalent et fonctionne dans de nombreux environnements informatiques

Avantages

• Il peut traiter rapidement de grandes quantités de données, car il fonctionne par calcul itératif.
• Il est disponible dans de nombreux langages et facilement adaptable.
• Il permet de traiter facilement de grandes quantités de données.

Inconvénients

• Il ne peut être connecté qu’à Hadoop.
• Il est difficile de comprendre le mécanisme de ce framework sans un travail approfondi sur le sujet.

Comparaison des frameworks d’IA

Cadre de travail	Langage	Source ouverte ?	Caractéristiques de l’architecture
TensorFlow	C ou Python	Oui	Utilise des structures de données
Microsoft CNTK	C	Oui	Basé sur le GPU/CPU. Il prend en charge les RNN, GNN et CNN.
Caffe	C	Oui	Son architecture prend en charge le CNN
Theano	Python	Oui	Architecture flexible permettant le déploiement dans n’importe quel GPU ou CPU
Amazon Machine Learning	Plusieurs langages	Oui	Provenant d’Amazon, il utilise AWS.
Torch	Lua	Oui	Son architecture permet des calculs puissants.
Accord.Net	C#	Oui	Capable de faire des calculs scientifiques et de la reconnaissance de formes.
Apache Mahout	Java, Scala	Oui	Capable de faire apprendre les machines sans avoir à les programmer
Spark MLib	R, Scala, Java et Python	Oui	Les pilotes et les exécuteurs s’exécutent dans leurs processeurs – clusters horizontaux ou verticaux.
Scikit-Learn	Python	Oui	Capable d’effectuer des tâches d’exploration de données
PyTorch	Python, C	Oui	Il prend en charge la mise à l’échelle sans friction.

J’espère que ce qui précède vous aidera à choisir le framework d’IA pour le développement de votre prochaine application moderne.

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