11 outils logiciels d'apprentissage automatique les plus populaires en 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Liste et comparaison des outils d'apprentissage automatique gratuits les mieux payés et open source:

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?

Avec l'aide de systèmes d'apprentissage automatique, nous pouvons examiner les données, apprendre de ces données et prendre des décisions. L'apprentissage automatique implique des algorithmes et la bibliothèque d'apprentissage automatique est un ensemble d'algorithmes.

Où utilisons-nous l'apprentissage automatique dans notre vie de tous les jours? Explorons quelques exemples pour voir la réponse à cette question.

Ce que vous apprendrez:

• Exemples réels d'apprentissage automatique
• Comment le Machine Learning nous aide-t-il?
• Types d'apprentissage automatique
  • # 1) Apprentissage automatique supervisé
  • # 2) Apprentissage automatique non supervisé
  • # 3) Apprentissage automatique par renforcement
• 10+ outils logiciels d'apprentissage automatique les plus populaires
  • Tableau de comparaison
  • # 1) Scikit-learn
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Ensemble
  • # 5) KNIME
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Mineur rapide
• Conclusion
  • lecture recommandée

Exemples réels d'apprentissage automatique

Voici quelques exemples réels de ML:

Exemple 1:

Si vous avez utilisé Netflix, sachez qu'il vous recommande des films ou des émissions à regarder en fonction de ce que vous avez regardé précédemment. L'apprentissage automatique est utilisé pour cette recommandation et pour sélectionner les données qui correspondent à votre choix. Il utilise les données antérieures.

Exemple 2:

Le deuxième exemple serait Facebook.

Lorsque vous téléchargez une photo sur Facebook, il peut reconnaître une personne sur cette photo et vous suggérer, amis communs. ML est utilisé pour ces prédictions. Il utilise des données comme votre liste d'amis, les photos disponibles, etc. et fait des prédictions basées sur cela.

Exemple 3:

Le troisième exemple est Software, qui montre à quoi vous ressemblerez lorsque vous vieillirez. Ce traitement d'image utilise également l'apprentissage automatique.

Ce sont tous des exemples qui nous aident à comprendre comment l'apprentissage automatique est utilisé. Le ML est similaire à l'IA dans une certaine mesure, cependant, il existe une différence entre les deux. Il est lié à l'exploration de données.

Comment le Machine Learning nous aide-t-il?

Cela aide grâce à un traitement puissant.

Avec l'aide de l'apprentissage automatique, les systèmes prennent de meilleures décisions, à grande vitesse et la plupart du temps, ils sont précis. L'utilisation de cette technique est peu coûteuse et permet d'analyser des ensembles de données volumineux et complexes.

Types d'apprentissage automatique

Voici les différents types:

• Supervisé
• Non supervisé
• Renforcement

Voyons chaque type en détail avec un exemple.

# 1) Apprentissage automatique supervisé

Les données passées sont utilisées pour faire des prédictions dans l'apprentissage automatique supervisé.

Exemple du machine learning supervisé est le filtrage anti-spam des e-mails. Nous utilisons tous Gmail, Yahoo ou Outlook. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour décider quel e-mail est du spam et lequel ne l'est pas.

Sur la base des données précédentes telles que les e-mails reçus, les données que nous utilisons, etc., le système fait des prédictions sur un e-mail quant à savoir s'il s'agit d'un spam ou non. Ces prédictions peuvent ne pas être parfaites, mais elles sont exactes la plupart du temps.

La classification et la régression sont les algorithmes de ML qui relèvent du ML supervisé.

# 2) Apprentissage automatique non supervisé

L'apprentissage automatique non supervisé trouve des modèles cachés.

Plus tôt, nous avons vu l'exemple de Facebook ( Exemple 2 ). Ceci est un exemple d'apprentissage automatique non supervisé. Les algorithmes de clustering et d'association relèvent de ce type d'apprentissage automatique.

# 3) Apprentissage automatique par renforcement

L'apprentissage automatique par renforcement est utilisé pour améliorer ou augmenter l'efficacité.

Explorons quelques exemples des algorithmes mentionnés ci-dessus.

• Classification: Filtrage anti-spam des e-mails.
• Régression: Ces algorithmes apprennent également des données précédentes comme les algorithmes de classification, mais ils nous donnent la valeur en tant que sortie. Exemple: Prévisions météo - combien de pluie y aura-t-il?
• Clustering: Ces algorithmes utilisent des données et donnent des résultats sous la forme de groupes de données. Exemple: Décider des prix de la maison / du terrain dans une zone particulière (situation géographique).
• Association: Lorsque vous achetez des produits sur des sites commerciaux, le système recommande un autre ensemble de produits. Des algorithmes d'association sont utilisés pour cette recommandation

Tout est question d'apprentissage automatique. Jetons maintenant un coup d'œil aux meilleurs logiciels d'apprentissage automatique.

=> Nous contacter pour suggérer une liste ici.

10+ outils logiciels d'apprentissage automatique les plus populaires

Il existe plusieurs logiciels d'apprentissage automatique disponibles sur le marché. Vous trouverez ci-dessous les plus populaires d'entre eux.

Tableau de comparaison

Commençons!!

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# 1) Scikit-learn

Scikit-learn est destiné au développement de l'apprentissage automatique en python. Il fournit une bibliothèque pour le langage de programmation Python.

Caractéristiques:

• Il aide à l'exploration de données et à l'analyse des données.
• Il fournit des modèles et des algorithmes pour la classification, la régression, le clustering, la réduction dimensionnelle, la sélection de modèle et le prétraitement.

Avantages:

• Une documentation facilement compréhensible est fournie.
• Les paramètres de tout algorithme spécifique peuvent être modifiés lors de l'appel d'objets.

Détails du coût / plan de l'outil: Libérer.

Site officiel: scikit-learn

# 2) PyTorch

PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique Python basée sur Torch. La torche est un cadre informatique basé sur Lua, un langage de script et une bibliothèque d'apprentissage automatique.

Caractéristiques:

• Il aide à créer des réseaux de neurones via le module Autograd.
• Il fournit une variété d'algorithmes d'optimisation pour la construction de réseaux de neurones.
• PyTorch peut être utilisé sur les plates-formes cloud.
• Il fournit une formation distribuée, divers outils et des bibliothèques.

Avantages:

• Il aide à créer des graphiques informatiques.
• Facilité d'utilisation grâce au frontal hybride.

Détails du coût / plan de l'outil: Libérer

Site officiel: Pytorch

# 3) TensorFlow

TensorFlow fournit une bibliothèque JavaScript qui facilite l'apprentissage automatique. Les API vous aideront à créer et à entraîner les modèles.

Caractéristiques:

• Aide à la formation et à la construction de vos modèles.
• Vous pouvez exécuter vos modèles existants à l'aide de TensorFlow.js qui est un convertisseur de modèle.
• Cela aide dans le réseau neuronal.

Avantages:

• Vous pouvez l'utiliser de deux manières, c'est-à-dire par des balises de script ou en installant via NPM.
• Cela peut même aider à l'estimation de la pose humaine.

Les inconvénients:

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• C'est difficile à apprendre.

Détails du coût / plan de l'outil: Libérer

Site officiel: Tensorflow

# 4) Ensemble

Ces algorithmes d'apprentissage automatique aident à l'exploration de données.

Caractéristiques:

• Préparation des données
• Classification
• Régression
• Clustering
• Visualisation et
• L'association règle l'exploitation minière.

Avantages:

• Fournit des cours en ligne pour la formation.
• Algorithmes faciles à comprendre.
• C'est aussi bon pour les étudiants.

Les inconvénients:

• Peu de documentation et d'assistance en ligne sont disponibles.

Détails du coût / plan de l'outil: Libérer

Site officiel: Waikato-weka

# 5) KNIME

KNIME est un outil d'analyse de données, de reporting et de plateforme d'intégration. En utilisant le concept de pipeline de données, il combine différents composants pour l'apprentissage automatique et l'exploration de données.

Caractéristiques:

• Il peut intégrer le code des langages de programmation comme C, C ++, R, Python, Java, JavaScript etc.
• Il peut être utilisé pour l'intelligence d'affaires, l'analyse de données financières et le CRM.

Avantages:

• Cela peut fonctionner comme une alternative SAS.
• Il est facile à déployer et à installer.
• Facile à apprendre.

Les inconvénients:

• Difficile de construire des modèles compliqués.
• Capacités de visualisation et d'exportation limitées.

Détails du coût / plan de l'outil: Libérer

Site officiel: KNIME

# 6) Colab

Google Colab est un service cloud qui prend en charge Python. Il vous aidera à créer les applications d'apprentissage automatique à l'aide des bibliothèques de PyTorch, Keras, TensorFlow et OpenCV

Caractéristiques:

• Cela aide à l'enseignement de l'apprentissage automatique.
• Aide à la recherche sur l'apprentissage automatique.

Avantages:

• Vous pouvez l'utiliser à partir de votre lecteur Google.

Détails du coût / plan de l'outil: Libérer

Site officiel: Al

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout aide les mathématiciens, les statisticiens et les data scientists à exécuter leurs algorithmes.

Caractéristiques:

• Il fournit des algorithmes pour les pré-processeurs, la régression, le clustering, les recommandations et l'algèbre linéaire distribuée.
• Les bibliothèques Java sont incluses pour les opérations mathématiques courantes.
• Il suit le cadre d'algèbre linéaire distribuée.

Avantages:

• Cela fonctionne pour les grands ensembles de données.
• Simple
• Extensible

Les inconvénients:

• Nécessite une documentation plus utile.
• Certains algorithmes manquent.

Détails du coût / plan de l'outil: Libérer

Site officiel: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net fournit des bibliothèques d'apprentissage automatique pour le traitement d'images et audio.

Caractéristiques:

Il fournit des algorithmes pour:

• Algèbre linéaire numérique.
• Optimisation numérique
• Statistiques
• Réseaux de neurones artificiels.
• Traitement des images, du son et du signal.
• Il prend également en charge les bibliothèques de traçage et de visualisation de graphiques.

Avantages:

• Les bibliothèques sont mises à disposition à partir du code source et également via le programme d'installation exécutable et le gestionnaire de packages NuGet.

Les inconvénients:

• Il prend en charge uniquement. Langues prises en charge par Net.

Détails du coût / plan de l'outil: Libérer

Site officiel: Accord.net

# 9) Shogun

Shogun fournit divers algorithmes et structures de données pour l'apprentissage automatique. Ces bibliothèques d'apprentissage automatique sont utilisées pour la recherche et l'éducation.

Caractéristiques:

• Il fournit des machines vectorielles de support pour la régression et la classification.
• Il aide à mettre en œuvre des modèles de Markov cachés.
• Il prend en charge de nombreux langages tels que - Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala et Lua.

Avantages:

• Il peut traiter de grands ensembles de données.
• Facile à utiliser.
• Fournit un bon support client.
• Offre de bonnes fonctionnalités et fonctionnalités.

Détails du coût / plan de l'outil: Libérer

Site officiel: Shogun

# 10) Keras.io

Keras est une API pour les réseaux de neurones. Il aide à faire des recherches rapides et est écrit en Python.

Caractéristiques:

• Il peut être utilisé pour un prototypage facile et rapide.
• Il prend en charge les réseaux de convolution.
• Il assiste les réseaux récurrents.
• Il prend en charge une combinaison de deux réseaux.
• Il peut être exécuté sur le CPU et le GPU.

Avantages:

• Convivial
• Modulaire
• Extensible

Les inconvénients:

• Pour utiliser Keras, vous devez avoir besoin de TensorFlow, Theano ou CNTK.

Détails du coût / plan de l'outil: Libérer

Site officiel: Difficile

# 11) Mineur rapide

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Rapid Miner fournit une plate-forme pour l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, la préparation de données, l'exploration de texte et l'analyse prédictive. Il peut être utilisé pour la recherche, l'éducation et le développement d'applications.

Caractéristiques:

• Grâce à l'interface graphique, il aide à concevoir et à mettre en œuvre des flux de travail analytiques.
• Cela aide à la préparation des données.
• Visualisation des résultats.
• Validation et optimisation du modèle.

Avantages:

• Extensible via des plugins.
• Facile à utiliser.
• Aucune compétence en programmation n'est requise.

Les inconvénients:

• L'outil est coûteux.

Détails du coût / plan de l'outil :

Il a quatre plans:

• Plan gratuit
• Petit: 2500 $ par an.
• Moyen: 5000 $ par an.
• Grande: 10000 $ par an.

Site officiel: Mineur rapide

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré en détail l'apprentissage automatique et les meilleurs logiciels d'apprentissage automatique.

Le choix de l'outil dépend de votre exigence d'algorithme, de votre niveau d'expertise et du prix de l'outil. La bibliothèque d'apprentissage automatique doit être facile à utiliser.

La plupart de ces bibliothèques sont gratuites à l'exception de Rapid Miner. TensorFlow est plus populaire dans l'apprentissage automatique, mais il a une courbe d'apprentissage. Scikit-learn et PyTorch sont également des outils populaires pour l'apprentissage automatique et tous deux prennent en charge le langage de programmation Python. Keras.io et TensorFlow conviennent aux réseaux de neurones.

J'espère que vous aurez acquis d'immenses connaissances sur les outils d'apprentissage automatique grâce à cet article informatif.

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