Les logiciels d’apprentissage profond révolutionnent l’espace technologique en apportant plus de précision et de rapidité dans le traitement des données et en permettant de faire des prédictions et des classifications.
Il utilise le concept d’IA et de ML pour aider les entreprises, les organisations, les centres de recherche et les universités à tirer des renseignements des données et à les utiliser pour stimuler leurs innovations.
La raison pour laquelle elle est évidente dans cette ère moderne est que les gens trouvent des solutions pour faciliter leur vie et effectuer des tâches plus rapidement. En outre, l’automatisation est en train de conquérir le monde.
Cela dit, les produits et services avancés créés à l’aide de l’IA, des ML et de l’apprentissage profond peuvent répondre à cette demande.
L’apprentissage profond est une excellente technologie émergente qui peut transformer votre entreprise en accélérant l’analyse de vos données et l’intelligence prédictive.
Dans cet article, nous allons explorer le sujet plus en détail et trouver les meilleurs logiciels d’apprentissage profond à inclure dans votre boîte à outils.
Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?
L’apprentissage profond est un concept moderne qui tente d’imiter le cerveau humain afin de permettre aux systèmes d’agréger des données et de prédire avec plus de précision et de rapidité.
Il s’agit d’un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage machine (ML). Il comprend des réseaux neuronaux à couches multiples qui tentent de simuler le comportement du cerveau humain, bien qu’il soit encore loin d’atteindre ses capacités.
L’apprentissage profond est utilisé par les chercheurs, les ingénieurs, les développeurs et les institutions pour “apprendre” à partir de grands volumes de données. Bien qu’un réseau neuronal à une seule couche puisse encore faire des prédictions, l’ajout de couches supplémentaires permet d’améliorer la précision et d’affiner les résultats.
L’apprentissage profond prend actuellement en charge de nombreux services et applications basés sur l’IA et les ML pour stimuler l’automatisation et effectuer des tâches physiques et analytiques sans intervention humaine.
Comment fonctionne l’apprentissage profond ?
L’apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux ou des réseaux neuronaux artificiels (RNA) et tente d’imiter le comportement du cerveau en utilisant une combinaison de poids, de données et de biais pour aider à décrire, reconnaître et classer avec précision les objets à partir des données.
Les réseaux neuronaux comportent différentes couches de nœuds interconnectés, placés les uns au-dessus des autres pour optimiser et affiner la catégorisation ou la prédiction. Ce type de progression du calcul dans le réseau est connu sous le nom de propagation vers l’avant.
Ici, les couches d’entrée et de sortie sont appelées couches visibles. Les modèles d’apprentissage profond prennent les données pour les traiter au niveau de la couche d’entrée, tandis qu’ils effectuent la classification ou la prédiction finale au niveau de la couche de sortie.
La rétropropagation est une autre méthode qui utilise des algorithmes tels que la descente de gradient pour calculer toutes les erreurs dans ses prédictions. Elle modifie ensuite les biais et les poids de la fonction en remontant les couches pour entraîner et optimiser le modèle.
L’utilisation de la propagation vers l’avant et vers l’arrière permet aux réseaux neuronaux d’effectuer des classifications et des prédictions extrêmement précises. Ils continuent également à s’entraîner au fil du temps pour améliorer leur précision.
Les types de réseaux neuronaux utilisés dans l’apprentissage profond peuvent être des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), des réseaux neuronaux récurrents (RNN), etc.
Cas d’utilisation des logiciels d’apprentissage profond dans les entreprises
- Service à la clientèle: Les organisations utilisent l’apprentissage profond dans le service client par le biais de chatbots sophistiqués pour déterminer les réponses et répondre aux questions, acheminer les conversations vers des utilisateurs humains, etc. ainsi que des services pour prédire les taux de désabonnement des clients, comprendre le comportement des clients, et plus encore.
- Assistants virtuels: Les entreprises et les particuliers utilisent des assistants virtuels tels que Siri, Alexa, Google Assistant, etc. pour simplifier leurs tâches.
- Services financiers : Les institutions financières peuvent tirer parti de l’analyse prédictive pour négocier des actions, détecter les fraudes, évaluer les risques commerciaux, gérer les portefeuilles des clients, etc.
- Droit : Les organismes chargés de l’application de la loi peuvent utiliser des algorithmes d’apprentissage profond pour analyser les données transactionnelles et en tirer des enseignements afin d’identifier des schémas critiques de fraude ou de criminalité.
- Développement de logiciels : Ils peuvent utiliser des technologies telles que la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur pour créer de merveilleuses applications et améliorer l’efficacité de leurs déploiements en extrayant des modèles à partir d’enregistrements vidéo et sonores, de documents et d’images.
- Automatisation industrielle: L’apprentissage profond peut être utilisé dans les industries pour assurer la sécurité des travailleurs grâce à des services permettant de détecter les mouvements des travailleurs avant qu’ils n’entrent en collision avec un objet dangereux.
En dehors de cela, il est utilisé dans des produits et services pour l’aérospatiale et l’armée, la génération de textes, les soins de santé, la restauration d’images, les télécommandes de télévision à commande vocale, les voitures autonomes, la traduction automatique, la conception de médicaments, la bio-informatique, la climatologie, l’analyse d’images médicales, et bien d’autres encore
Parlons maintenant de quelques-unes des meilleures plateformes d’apprentissage profond du marché.
Caffe
Développé par Berkeley AI Research (BAIR) et des contributeurs de la communauté, Caffe est un excellent cadre d’apprentissage profond qui a la vitesse, la modularité et l’expression. Il bénéficie de la licence BSD 2-Clause.
Son architecture expressive favorise l’innovation et l’application, tandis que les don’todels d’optimisation n’impliquent pas de codage en dur et sont faciles à configurer. Vous pouvez passer du GPU au CPU en configurant un seul drapeau pour l’entraînement sur un système GPU. Ensuite, vous pouvez le déployer sans effort sur des appareils mobiles et des systèmes commodCaffe.
Le code extensible de Caffe permet un développement actif. En fait, au cours de sa première année d’existence, 1000 développeurs l’ont forké et ont contribué à de nombreux changements importants, le rendant ainsi à la pointe de la technologie en termes de modèles et de code. En outre, Caffe offre une vitesse élevée, ce qui le rend idéal pour les déploiements industriels et les expériences de recherche. Il peut traiter 60 millions d’images par jour avec un GPU NVIDIA K40.
Cela signifie qu’il peut traiter 1 image par milliseconde pour l’inférence et 4 images par milliseconde pour l’apprentissage. Son matériel et ses bibliothèques récentes sont également plus rapides, ce qui en fait l’un des utilitaires convnet les plus rapides. Caffe alimente des prototypes de start-up, des projets de recherche universitaire et des applications industrielles à grande échelle dans les domaines de la parole, de la vision et du multimédia. Il dispose d’une grande communauté sur GitHub et sur le groupe des utilisateurs de Caffe.
Neural Designer
Si vous souhaitez créer des applications d’IA sans créer de schémas fonctionnels ni coder, Neural Designer peut vous aider. Il s’agit d’une plateforme explicable et conviviale pour l’IA, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond.
Cette plateforme d’IA est spécialisée dans la puissante technique d’apprentissage automatique des réseaux neuronaux que vous pouvez utiliser pour reconnaître des modèles, découvrir des relations et prévoir des tendances en analysant vos données. Ses modèles effectuent une approximation de la sortie en tant que fonction d’entrée et attribuent des catégories aux modèles pour vous aider à extraire toute la valeur des données.
Neural Designer est l’une des plates-formes de ML les plus rapides pour vous faire gagner du temps lors de la formation des modèles, et son calcul haute performance peut stimuler votre productivité. Il est utilisé dans divers secteurs verticaux tels que l’ingénierie, l’énergie, l’environnement, la banque, la vente au détail, la médecine, etc.
Foit’sample, il est utilisé pour modéliser l’hydrodynamique des yachts et prédire leurs performances à partir de la vitesse et des it’sions. Il est également utilisé pour concevoir des bétons ayant des propriétés de la plus haute qualité et les évaluer avec précision.
Plus de 20 000 organismes publics, universités et entreprises innovantes utilisent Neural Designer pour soutenir leurs efforts en matière d’IA, notamment Intel, l’Université de Sydney, Gentera, Golomt Bank et bien d’autres.
Keras
Exploitez la plateforme d’apprentissage profond simple, robuste et flexible de Keras pour créer vos applications d’IA. Cette API est conçue pour que vous, les humains, l’utilisiez, et non pour les machines. Elle utilise les meilleures pratiques pour réduire la charge cognitive et offre des API simples et cohérentes.
Keras fournit des messages d’erreur clairs et exploitables afin que vous puissiez prendre des mesures à temps et réduit également la fréquence des actions de l’utilisateur nécessaires pour les cas d’utilisation typiques. En outre, il propose des guides et une documentation complète à l’intention des développeurs.
Keras fait partie des 5 équipes gagnantes sur Kaggle et est l’un des frameworks les plus utilisés pour l’apprentissage profond. Il est utilisé par des organisations telles que la NASA, le NIH, le CERN et d’autres institutions scientifiques à travers le monde.
De plus, Keras peut faciliter le processus d’exécution de nouvelles expériences et vous donner la confiance nécessaire pour essayer de plus en plus d’idées afin de vous aider à gagner la course contre vos concurrents. Il offre une commodité de haut niveau pour accélérer vos cycles d’expérimentation.
Keras est construit au-dessus d’un célèbre framework – TensorFlow 2 – et est un framework de qualité industrielle capable de s’adapter à de grands clusters de GPU ou à un pod TPU complet avec facilité. Vous pouvez exploiter toute la puissance de TensorFlow avec Keras et exporter les modèles :
- vers JavaScript et les exécuter directement dans votre navigateur
- vers TF Lite et les exécuter sur Android, iOS et d’autres appareils embarqués.
Vous pouvez également utiliser vos modèles Keras par le biais d’une API web. Il couvrira également chaque étape d’un flux de travail de ML, de la gestion des données et de l’entraînement des hyperparamètres au déploiement de votre solution.
H2O.ai
Accélérez et mettez à l’échelle les résultats de l’IA avec plus de confiance si vous disposez de la puissance de H2O.ai. Le H2O AI Cloud a le potentiel de résoudre des problèmes d’affaires complexes et de découvrir de nouvelles idées.
La plateforme complète de ML automatisée (auML) de H2O.ai est conçue pour transformer la façon dont l’IA est construite et consommée. Elle vous permet d’utiliser l’IA facilement tout en maintenant la précision, la transparence et la rapidité.
Cette plateforme vous permet de créer des applications et des modèles d’IA, de rationaliser le processus de surveillance des performances et de vous adapter plus rapidement à des scénarios changeants. En outre, elle vous permet d’innover en fournissant des solutions exceptionnelles à vos clients grâce à un AppStore intuitif basé sur l’IA.
Plus de 20 000 organisations dans le monde font confiance à H2O.ai, dont ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health, et bien d’autres. H2O.ai s’adresse à de nombreux secteurs tels que la finance, l’assurance, le marketing, la santé, les télécommunications, la vente au détail, l’industrie, etc.
Vous bénéficiez d’une expérience pratique de H2O AI Cloud GRATUITE pendant 90 jours.
Gensim
Gensim est une excellente bibliothèque Python GRATUITE qui propose la modélisation de sujets pour les humains. Elle peut entraîner des modèles NLP sémantiques de grande taille, trouver des documents connexes et représenter un texte sous forme de vecteur sémantique.
La raison pour laquelle choisir Gensim peut être un bon choix réside dans ses capacités, telles qu’une vitesse incroyable, l’indépendance de la plateforme, le streaming de données volumineuses, l’open-source, les modèles prêts à l’emploi, et la performance prouvée.
Gensim est l’une des bibliothèques les plus rapides que vous puissiez utiliser pour l’apprentissage d’embeddings vectoriels, qu’elle soit basée sur Python ou non. Ses algorithmes de base utilisent des routines C robustes, parallélisées et optimisées. De plus, il peut traiter de grands corpus en utilisant des algorithmes de transmission de données sans limitations de RAM.
En outre, Gensim peut fonctionner sur Windows, macOS X, Linux et d’autres plateformes supportant NumPy et Python. Il s’agit d’une bibliothèque de ML mature avec 1 million de téléchargements par semaine et 2600 citations académiques. Elle est utilisée par des milliers d’universités et d’entreprises. Vous pouvez trouver son code source sur Giit’s où il est hébergé sous licence GNU LGPL et maintenu par sa communauté open-source.
La communauté Gensim publie des modèles prêts à l’emploi pour des secteurs tels que la santé, le droit, etc., dans le cadre du projet Gensim-data. Vous pouvez démarrer rapidement avec ce pit’sorm d’apprentissage profond car il est rapide à installer.
Apache SINGA
ApacheSINGA est une bibliothèque qui se concentre sur l’entraînement distribué de modèles de ML et d’apprentissage profond. Apache est un projet de haut niveau d’Apache qui offre de nombreuses fonctionnalités et capacités impressionnantes.
Ce logiciel d’apprentissage profond est facile à installer en utilisant Docker, Conda, Pip et from Source. Il fournit divers exemples de modèles d’apprentissage profond dans son référentiel sur Google Colab et GitHub. Il prend également en charge l’apprentissage des données en parallèle sur différents GPU sur un nœud ou différents nœuds.
SINGA enregistre les graphes de calcul et met automatiquement en œuvre la propagation arrière après avoir terminé la propagation avant. Il applique également l’optimisation de la mémoire dans la classe de l’appareil. En outre, SINGA prend en charge de nombreux optimiseurs populaires tels que la descente stochastique du gradient, Adam, AdaGrad, RMSProp, et bien d’autres encore.
De plus, SINGA permet aux développeurs d’IA d’utiliser des modèles à travers différents outils et bibliothèques en vous permettant de charger des modèles au format ONNX ainsi que de sauvegarder des modèles spécifiés via les API de SINGA au format ONNX. En outre, il vous permet d’établir le profil de chaque opérateur qui a mis en mémoire tampon dans un graphique de calcul. Il prend également en charge la demi-précision afin d’offrir des avantages tels que la réduction de la consommation de mémoire GPU, l’entraînement plus rapide, l’utilisation de réseaux plus grands, etc.
SINGA se compose d’une interface conviviale et d’une pile technologique bien architecturée pour améliorer sa fonctionnalité. Il est utilisé par un grand nombre d’entreprises et d’organisations dans le monde entier, notamment Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData, et bien d’autres encore.
PyTorch
PyTorch est un framework ML open-source qui peut accélérer vos processus, depuis le prototypage de recherche jusqu’au déploiement en production. Il est prêt pour la production avec des modèles avides et graphiques utilisant TorchScript.
Le backend distribué de Torch offre une optimisation des performances évolutive et une formation distribuée en recherche et en production. Vous obtiendrez un riche ensemble de bibliothèques et d’outils tels que Captum, skorch, PyTorch Geometric, etc., pour soutenir votre processus de développement en NLP, vision par ordinateur, etc.
De plus, PyTorch est compatible avec les principaux services cloud tels que AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure, etc., afin de faciliter la mise à l’échelle et le développement sans friction. Vous pouvez facilement commencer à utiliser PyTorch en choisissant un gestionnaire de paquets supporté comme Anaconda, en sélectionnant votre préférence et en exécutant la commande d’installation.
Ce framework populaire est utilisé par des universités et des entreprises du monde entier, notamment Salesforce, l’université de Stanford, Amazon Advertising, etc.
MATLAB
Autre nom célèbre de la liste, MATLAB de MathWorks est une excellente plateforme de programmation et de calcul numérique. Des millions de scientifiques, d’ingénieurs et d’étudiants utilisent cette plateforme pour analyser des données, créer des modèles et développer des algorithmes.
MATLAB comprend un environnement de bureau optimisé pour les processus de conception et d’analyse itératifs, avec un langage de programmation informatique exprimant directement les mathématiques des tableaux et des matrices. Il comprend également l’éditeur Live qui permet de créer des scripts combinant du code, du texte formaté et des sorties dans un carnet exécutable.
En outre, les boîtes à outils MATLAB sont entièrement documentées, conçues par des professionnels et rigoureusement testées. Ses applications vous permettent de visualiser comment divers algorithmes fonctionnent avec les données et d’itérer jusqu’à ce que vous obteniez les résultats souhaités. Ensuite, il génère automatiquement un programme MATLAB pour automatiser ou produire votre travail.
Vous pouvez faire évoluer votre travail d’analyse avec quelques modifications mineures du code sans avoir à réécrire votre code ou à apprendre la programmation des big data. Les capacités de MATLAB sont les suivantes
- Analyse de données : Modélisation, exploration et analyse des données
- Graphiques : Exploration et visualisation des données
- Programmation : Créer des scripts, des classes et des fonctions
- Création d’applications : Créer des applications web et de bureau
- Interfaces de langages externes : Utiliser MATLAB avec Java, Python, Fortran, C/C , etc.
- Matériel : Connectez-le à n’importe quel matériel et exécutez-le
- Calcul parallèle : Exécutez des calculs et des simulations à grande échelle en parallèle avec des ordinateurs de bureau multicœurs, des nuages, des GPU et des clusters
- Déploiement : Déployez vos builds sur le web et les ordinateurs de bureau et partagez vos programmes
- Cloud : Exécutez MATLAB dans le cloud depuis MathWorks Cloud jusqu’à différents clouds publics comme Azure et AWS
En outre, vous pouvez convertir automatiquement les algorithmes MATLAB en HDL, CUDA et C/C et les exécuter sur des processus embarqués ou ASIC/FPGA. Vous pouvez également l’intégrer à Simulink pour prendre en charge la conception basée sur le modèle, puis utiliser MATLAB dans le traitement d’images, la vision par ordinateur, les systèmes de contrôle, la maintenance prédictive, la robotique, le traitement du signal, les communications sans fil, les tests, les mesures, etc.
TensorFlow
TensorFlow est une plateforme d’apprentissage automatique open-source de bout en bout. Elle offre une collection étendue et flexible d’outils, de ressources communautaires et de bibliothèques pour aider les chercheurs et les développeurs à créer et à déployer facilement des applications basées sur l’apprentissage automatique.
Vous pouvez utiliser ses API intuitives et de haut niveau, telles que Keras, avec une implémentation rapide pour développer et former des modèles d’apprentissage automatique, et pour les itérer et les déboguer facilement. Vous pouvez déployer des modèles de ML sur site, dans votre navigateur, sur votre appareil ou dans le cloud sans vous soucier du langage de programmation utilisé.
TensorFlow possède une architecture simple qui permet de transformer vos idées en modèles complets et de les publier rapidement. Il propose des procédures simples pour vous aider à résoudre les problèmes typiques de ML.
Ce logiciel d’apprentissage profond est utilisé par les entreprises et les développeurs pour résoudre des problèmes concrets et difficiles, tels que la détection des maladies respiratoires, l’accès aux informations sur les droits de l’homme, etc. Des entreprises comme Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare, etc. utilisent TensorFlow pour innover.
Chainer
Obtenez un cadre intuitif, puissant et flexible – Chainer pour les réseaux neuronaux. Il peut combler le fossé entre les implémentations et les algorithmes d’apprentissage profond. Il prend en charge les calculs CUDA et ne nécessite que peu de code pour utiliser un GPU, et vous permet de l’exécuter sur différents GPU assez facilement.
Chainer prend en charge plusieurs architectures de réseau telles que les réseaux feed-forward, les réseaux récursifs, les convnets et les réseaux récurrents, ainsi que les architectures par lot. Son calcul direct inclut des instructions de flux de contrôle Python avec une capacité de rétropropagation, ce qui rend le code facile à déboguer et intuitif.
Mipar
Mipar est également un bon logiciel d’apprentissage profond. Il vous permet de tracer des caractéristiques sur de nouvelles images et d’utiliser vos tracés stockés afin de reconnaître des modèles et d’obtenir des informations. Vous pouvez également exécuter vos modèles sur de nouvelles images pour découvrir des caractéristiques complexes.
Parmi les cas d’utilisation, citons la détection des grains, la détection de l’apprentissage profond, la détection des cellules stomatiques, etc. Mipar propose une version d’essai GRATUITE pour comprendre son fonctionnement.
Conclusion
L’apprentissage profond a le potentiel de répondre aux demandes de cette génération technophile avec ses offres, telles que la reconnaissance vocale, l’intelligence prédictive, l’analyse de données, etc.
Utilisez donc les logiciels d’apprentissage profond décrits ci-dessus et tirez parti de leurs avantages et de leurs capacités pour stimuler l’innovation.