Une bibliothèque Python fournit des outils permettant de développer un programme informatique comme l’IA et le machine learning. Réalisez vos futurs projets avec l’un des langages préférés des développeurs dans ce domaine.
Depuis sa création, Python a gagné en popularité en raison de ses commandes de type anglais qui facilitent l’accès aux débutants. Mais même les développeurs les plus expérimentés apprécient ce langage de programmation. Par ailleurs, il propose une importante collection de bibliothèques open source. Celles-ci permettent, entre autres, d’exécuter des tâches de data science, de graphisme ou de programmation internet ou réseau. Mais au cours des dernières années, Python est aussi devenu le langage idéal pour les développeurs IA et ML.
Alors si vous cherchez une bibliothèque pour vos projets d’IA et de machine learning, voici ce que Python a de mieux à vous proposer :
NumPy
NumPy, abréviation de Numerical Python, est une bibliothèque open source permettant d’effectuer diverses opérations mathématiques et logiques. Elle fournit des tableaux multidimensionnels et un ensemble d’outils pour traiter ces tableaux. Les matrices peuvent gérer les transformations de Fourier et les routines de manipulation de formes, ce qui en fait la bibliothèque Python idéale pour le machine learning et l’IA. En outre, NumPy intègre des fonctions d’algèbre linéaire et de génération de nombres aléatoires. Par ailleurs, elle a l’avantage d’occuper moins d’espace de stockage tout en étant plus rapide et plus pratique à utiliser.
SciPy
La bibliothèque gratuite et open source SciPy est principalement utilisée pour le calcul scientifique et technique. Basée sur NumPy, elle fournit une collection d’algorithmes mathématiques permettant aussi l’optimisation des tableaux et la gestion de l’algèbre linéaire. Toutefois, SciPy complète les fonctionnalités de NumPy avec des outils scientifiques, notamment des commandes et des classes de haut niveau. L’analyse scientifique et l’ingénierie font de SciPy une bibliothèque Python fondamentale pour l’IA et le machine learning.
Theano
Spécialement conçu pour le machine learning, Theano est une bibliothèque pour le calcul numérique rapide. Autrement dit, elle fournit un compilateur d’expressions mathématiques. Elle peut s’exécuter sur les CPU ou les GPU en utilisant NumpY, bibliothèques natives comme BLAS et un code natif C++. Theano est l’une des premières bibliothèques Python conçues pour gérer le calcul requis par les grands algorithmes de réseaux neuronaux profonds et se trouve être la norme industrielle pour le développement du deep learning. De plus, elle permet également de créer directement des modèles DL.
Scikit-Learn
Scikit-Learn est une autre bibliothèque Python spécifiquement conçue pour l’IA et le machine learning. Ses principales fonctionnalités incluent la classification, le pré-traitement et la modélisation des données ainsi que la sélection de modèles. Elle fournit également une gamme d’algorithmes ML supervisés et non supervisés. Comme exemples de tâches ML utilisant Scikit-Learn, nous pouvons citer la reconnaissance d’images, la prédiction ou la détection de spams. En outre, Scikit-Learn est interopérable avec la pile SciPy qui inclut NumPy, Matplotlib, IPython, Sympy et Pandas.
Pandas
Pandas est aussi une bibliothèque Python populaire dans le domaine de l’IA et du machine learning. Il s’agit, plus précisément, d’une bibliothèque logicielle qui intègre des fonctions de nettoyage, de transformation, de manipulation, de visualisation et d’analyse de données. Les développeurs IA/ML s’en servent généralement pour traiter les données multidimensionnelles structurées ou les séries temporelles. Pandas permet donc de regrouper, d’intégrer et d’indexer les données à l’aide de commandes minimales. Elle peut aussi être utilisée avec les autres bibliothèques scientifiques et numériques Python.
TensorFlow
La prochaine sur notre liste est une autre bibliothèque open source de bout en bout pour le machine learning développée par l’équipe de Google Brain. TensorFlow est utilisée pour le calcul numérique et le flux de données et est spécialisée dans la programmation différentiable. Par ailleurs, elle fournit une collection d’outils pour la construction de modèles DL et ML. L’architecture de TensorFLow ainsi que son cadre sont flexibles de manière à pouvoir fonctionner sur les CPU et les GPU. Néanmoins, ses performances sont meilleures lorsqu’elle est exécutée sur les TPU.
Keras
Également développée par Google, Keras est aussi une bibliothèque Python pour le machine learning et l’IA. Elle propose une API de haut de niveau pour faciliter la mise en œuvre des réseaux neuronaux et prend en charge le calcul back-end. Keras peut fonctionner sur Theano et TensorFlow de sorte qu’elle nécessite peu de code pour former les réseaux. Il s’agit d’une bibliothèque modulaire, extensible et flexible qui peut s’exécuter sur différents environnements ainsi que sur des CPU et des GPU. Elle est plus lente que les autres cadres ML, mais conviviale pour les débutants.
Matplotlib
Matplotlib est la bibliothèque basique Python pour la Datavisualisation. En d’autres termes, elle prend en charge les différents graphiques pour la visualisation des données. Avec très peu de code, Matplotlib permet donc de générer différents types de graphiques, histogrammes et diagrammes. Elle se caractérise également par une grande interopérabilité, étant donné qu’il s’agit d’une extension de SciPy capable de gérer les données NumPy et les modèles créés par Pandas. Matplotlib s’appuie sur les modules Python GUI tels que wxPython et Tkinter ainsi que Qt pour générer des graphiques.
PyTorch
Principalement développée par le laboratoire de recherche en IA de Meta, la bibliothèque PyTorch est aussi une bibliothèque de machine learning open source pour Python. Elle peut s’intégrer à d’autres bibliothèques telles que NumPy. En termes de ML et DL, PyTorch est idéale pour développer des applications de NLP et de computer vision. L’un de ses points forts est sa capacité à traiter des graphes lourds à des vitesses très élevées. En outre, elle propose des boîtes à outils en langage naturel pour faciliter le traitement.
Plotly
Après Matplotlib, Plotly est aussi l’une des meilleures bibliothèques de Dataviz en Python. Gratuite et en open source, elle doit sa popularité à ses graphiques interactifs de haute qualité. Les données peuvent être visualisées dans des notebooks Jupyter ou des fichiers HTML autonomes. Le framework Dash permet également de les intégrer dans les applications Web. Plotly offre plus que 40 graphiques et des possibilités infinies pour personnaliser les graphiques statistiques, financiers, géographiques, scientifiques et 3D. Elle peut aussi générer des diaporamas et des tableaux de bord.
Seaborn
Nous poursuivons encore notre liste avec une bibliothèque Python de visualisation de données, étant donné l’importance de son rôle dans l’IA et le machine learning. Seaborn est basée sur Matplotlib et intégrée aux structures de données de Pandas. Elle mise sur les palettes de couleurs et le style pour rendre les graphiques plus attrayants. Par ailleurs, elle utilise peu de code et des commandes simples pour faciliter la génération de graphiques. Seaborn fournit des API orientées vers les ensembles de données, ce qui facilite le basculement entre différents types de visualisation pour les mêmes variables.
Beautiful Soup
La collecte de données est aussi une étape importante dans le domaine de l’IA. Une grande partie de ces données proviennent d’internet et permettent de former les modèles ML et DL. Beautiful Soup est une bibliothèque Python pour le Web scraping. Elle parcourt les documents XML et HTML et crée un arbre d’analyse de toutes les pages. Autrement dit, Beautiful Soup facilite l’extraction des données d’une grande variété de sites Web. D’autre part, en tant que cadre de Web scraping, elle utilise peu de ressources matérielles.
PyCaret
PyCaret est une version Python de la bibliothèque d’IA et de machine learning Caret de R. Conçue pour exécuter les tâches standards dans des projets ML, elle automatise et simplifie l’évaluation, la comparaison et le réglage des modèles. Entre autres, la vérification des modèles sur un ensemble de données de classification ou de régression peut se faire avec une seule commande.
OpenCV
OpenCV est l’abréviation d’Open source Computer Vision. Cette bibliothèque a donc été créée pour les applications de vision par ordinateur et d’accélérer leur déploiement sur les différents appareils. Elle prend donc en charge toutes les entrées visuelles, notamment d’images et de vidéos. Par la suite, elle peut classifier le contenu en identifiant les objets, les visages ou les écritures. OpenCV fournit une collection de plus de 25 000 algorithmes. Le support NumPy permet de convertir tous les tableaux d’OpenCV en tableaux NumPy pour faciliter les opérations numériques. Elle peut aussi être utilisée avec les autres bibliothèques telles que SciPy et Matplotlib.
Caffe
Et c’est avec la bibliothèque Caffe que nous continuons notre liste des meilleurs cadres Python pour le machine learning et l’IA. En français, le développement de sa désignation signifie « architecture convolutive pour l’intégration rapide de fonctionnalités ». Caffe est écrit en C++, mais fournit une interface Python. Sa force réside dans les expressions, la vitesse, la modularité, l’ouverture et le soutien de la communauté. Cette bibliothèque est populaire auprès des développeurs DL pour les applications industrielles à grande échelle. Pour preuve, elle a la capacité de traiter plus de 60 millions d’images par jour. Elle est également appréciée dans la recherche universitaire et le prototypage de startups.
Statsmodels
Cette bibliothèque Python dédiée à l’analyse statistique et économétrique, connue sous le nom de Statsmodels, offre une multitude d’outils pour le traitement des données. Elle est conçue pour les chercheurs et les analystes du fait qu’elle permet d’estimer des modèles statistiques, de réaliser des tests statistiques et de visualiser des résultats. Avec ses diverses fonctionnalités, Statsmodels prend en charge l’analyse de séries temporelles, la régression linéaire et logistique. Par ailleurs, elle prend en charge les méthodes avancées telles que les modèles à effets fixes et aléatoires. Dotée d’une interface conviviale, Statsmodels s’intègre parfaitement à d’autres bibliothèques comme NumPy et Pandas.
NetworkX
Pour terminer notre liste, voici NetworkX, une autre bibliothèque Python dédiée à l’analyse, mais aussi à la création et la visualisation de graphes et de réseaux complexes. Elle offre des outils puissants pour étudier les structures des réseaux. Par conséquent, c’est l’outil idéal pour faciliter certaines comme le calcul des centralités, la détection de communautés et l’optimisation des chemins. Son interface conviviale permet aux chercheurs et aux développeurs de modéliser des systèmes variés, qu’ils soient sociaux, biologiques ou technologiques. Cette bibliothèque s’avère indispensable pour quiconque s’intéresse à la théorie des graphes et à l’analyse de données relationnelles. En effet, elle intègre des fonctionnalités pour l’exportation et l’importation de réseaux dans différents formats.
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