8 meilleurs outils et applications d'apprentissage en profondeur en 2023

Résumé : Les outils d'apprentissage en profondeur sont utilisés dans diverses industries pour créer des modèles capables d'effectuer des tâches similaires à celles des humains, telles que la recommandation de films, la coloration d'images, la conduite, etc. Découvrez-en plus sur ces outils et leur utilisation dans l'article ci-dessous !

L'apprentissage en profondeur a pris de l'importance en raison de sa capacité à aider les utilisateurs à identifier des modèles complexes dans des ensembles de données non structurés et à fournir des informations précieuses. Les entreprises peuvent créer des modèles d'apprentissage en profondeur comprenant un cadre neuronal artificiel pour apprendre facilement à partir de différents ensembles de données et comprendre leurs modèles.

Avec un outil d'apprentissage en profondeur, vous pouvez former différents types de modèles d'apprentissage en profondeur pour interpréter des ensembles de données volumineuses et les convertir en informations utiles, tout comme les humains. Obtenez plus d'informations sur l'apprentissage en profondeur et ses outils dans l'article ci-dessous !

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ?

L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle utilisé pour entraîner les ordinateurs à traiter et à analyser des données, tout comme le cerveau humain. Des modèles d'apprentissage en profondeur sont créés pour identifier facilement tout type de modèles complexes présents dans des ensembles de données non structurés tels que du texte, des images, des sons, etc.

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont modélisés comme des neurones interconnectés dans le cerveau humain. Les réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur traitent les informations comme un cerveau humain et aident à détecter des modèles complexes et à résoudre des problèmes difficiles.

Comment fonctionne l'apprentissage en profondeur ?

L'apprentissage en profondeur fonctionne sur divers algorithmes appelés réseaux de neurones artificiels. Tous ces réseaux sont développés et formés de la même manière qu'un cerveau humain pour traiter les données. Tout comme les neurones interconnectés dans le cerveau humain, les réseaux de neurones artificiels comprennent des neurones artificiels multicouches à l'intérieur d'un ordinateur.

Ces neurones sont appelés nœuds qui utilisent des calculs mathématiques pour traiter les entrées de données et fournir une sortie pertinente. Chaque couche présente dans le réseau possède un certain nombre de neurones qui reçoivent les données d'entrée et les calculent.

Après cela, la sortie générée est transmise à la couche suivante jusqu'à ce qu'elle atteigne la dernière couche pour fournir la sortie finale. Généralement, seule la première couche est visible et les autres restent complètement cachées dans l'outil d'apprentissage en profondeur.

Liste des 8 outils de Deep Learning en 2023

• TensorFlow
• TorchePy
• Keras
• CNTK
• Apache MXNet
• Apprentissage profond4j
• Torche
• H2O

Il existe plusieurs outils d'apprentissage en profondeur que vous pouvez utiliser pour développer et déployer des modèles pour différents cas d'utilisation. Certains des meilleurs outils d'apprentissage en profondeur en 2023 que vous pouvez utiliser à cette fin sont :

1. TensorFlow

TensorFlow est un logiciel d'apprentissage automatique de bout en bout qui vous aide à automatiser les données, à suivre et recycler les modèles, à surveiller les performances, etc. Avec lui, vous pouvez créer des modèles ML qui peuvent être facilement déployés dans n'importe quel environnement.

Cet outil d'apprentissage en profondeur offre des fonctionnalités telles que l'analyse de modèles, le suivi de la formation de modèles, l'exécution de modèles en phase de production, la personnalisation de modèles, etc.

Fonctionnalités de TensorFlow

• Traite et charge différents ensembles de données via des outils
• Fournit Simple ML pour la formation et l'exportation de modèles d'apprentissage en profondeur
• Offre des outils pour évaluer et traiter différents ensembles de données
• Déploie les modèles créés dans divers environnements, y compris les appareils sur site
• Fournit des pipelines de données évolutifs pour charger les données
• Prend en charge la formation distribuée et l'itération immédiate du modèle grâce à l'intégration avec Keras.

Tarification TensorFlow : il s'agit d'un outil d'apprentissage en profondeur open source.

2. TorchePy

Le framework d'apprentissage automatique PyTorch vous permet de développer des modèles d'apprentissage en profondeur basés sur le langage de programmation Python et la bibliothèque Torch.

Cette plate-forme ML de bout en bout peut être utilisée pour développer des modèles avec une production efficace, une formation de modèles distribués, des outils et des bibliothèques, etc.

Fonctionnalités de PyTorch

• Déploie tous les modèles d'apprentissage en profondeur PyTorch à grande échelle avec le module de service Torch.
• Prend en charge la formation distribuée des modèles d'IA avec l'exécution d'opérations asynchrones.
• Fournit la possibilité de déployer des modèles sur les systèmes d'exploitation Android et iOS écrits en Python.
• Le framework propose des outils et des bibliothèques pour étendre les fonctionnalités de PyTorch
• Prend en charge l'exportation de modèles d'apprentissage en profondeur au format ONNX pour accéder directement aux runtimes et visualiseurs compatibles ONNX.

Tarification PyTorch : outil d'apprentissage en profondeur gratuit et open source

3. Keras

L'API d'apprentissage en profondeur Keras s'exécute sur l'outil d'apprentissage automatique TensorFlow. Il a été conçu pour une expérimentation et un déploiement rapides de modèles d'apprentissage en profondeur. Le framework Keras peut s'adapter à de grands GPU et à un pod TPU pour la production de modèles.

Avec lui, vous pouvez gérer chaque flux de travail de la production de votre modèle, de la documentation et de la formation aux hyperparamètres au déploiement du modèle.

Caractéristiques de Keras

• Les modèles créés peuvent fonctionner sur navigateur et mobile
• Offre une API fonctionnelle pour développer des graphiques de couches arbitraires
• Développe des modèles directement à partir de zéro avec sous-classement
• Propose à KerasTuner de choisir des valeurs d'hyperparamètres pour les modèles
• Fournit une bibliothèque NLP pour vous aider tout au long du cycle de développement du modèle
• Offre un référentiel de divers blocs de construction modulaires pour assembler différents pipelines
• Partage des modèles directement via des API Web
• Vous pouvez également expédier des applications basées sur l'apprentissage automatique directement à partir de celui-ci

Tarification de Keras : Keras est un outil d'apprentissage en profondeur open source

4. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) est une boîte à outils créée pour l'apprentissage en profondeur distribué de qualité commerciale. CNTK vous permet de regrouper plusieurs modèles d'apprentissage en profondeur, y compris des DNN à anticipation et des réseaux de neurones récurrents pour afficher leurs performances.

Il implémente l'apprentissage de descente de gradient stochastique pour la différenciation automatique des données et la parallélisation de plusieurs GPU et serveurs. CNTK représente également des réseaux de neurones comme des nœuds à travers un graphe orienté.

Fonctionnalités de Microsoft Cognitive Toolkit

• Extrait les données de plusieurs ressources
• Comprend automatiquement la relation entre les données et crée un modèle
• Évalue les modèles d'apprentissage en profondeur et les affine
• Prend en charge plusieurs réseaux tels que feed forward DNN, RNN, LSTM, etc.
• Vous pouvez également déployer des modèles d'apprentissage en profondeur hors ligne à partir de Python
• Vous pouvez évaluer des modèles à partir de vos programmes Java.
• Prend en charge le format Open Neural Network Exchange pour l'interpolarité du cadre

Tarification : Il s'agit d'un logiciel d'apprentissage en profondeur open source

5. Apache MXNet

Apache MXNet est un cadre d'apprentissage en profondeur qui offre des éléments de base pour la conception, la formation, le déploiement et la validation de réseaux de neurones profonds. Que vous ayez besoin d'une bibliothèque pour développer des recherches en apprentissage approfondi ou simplement d'un cadre robuste pour gérer la charge de travail de production, Apache MXNet est le bon choix.

Fonctionnalités d'Apache MXNet

• Prend en charge 8 langages de liaison comme Scala, Clojure, Java, R et Perl.
• Offre un front-end hybride pour transiter entre le mode impératif avide de Gluon et le mode symbolique.
• Prend en charge la mise à l'échelle quasi linéaire pour améliorer les performances matérielles, y compris la formation multi-GPU ou multi-hôte.
• Offre plusieurs outils et bibliothèques pour prendre en charge le développement de modèles ML, tels que GluonCV, GluonNLP, etc.

Tarification Apache MXNet : outil d'apprentissage en profondeur open source

6. Apprentissage profond4j

Deeplearning4j est une suite complète d'outils permettant d'exécuter l'apprentissage en profondeur sur la machine virtuelle Java. C'est l'un de ces frameworks qui permet aux utilisateurs de former des modèles ML à partir de Java tout en travaillant en conjonction avec l'écosystème python via nos liaisons cpython et la prise en charge de l'importation de modèles.

Vous pouvez l'utiliser pour importer et recycler des modèles dans Pytorch, TensorFlow et Keras. Avec cet outil d'apprentissage en profondeur, vous pouvez convertir des données d'entrée brutes en tenseurs pour exécuter des réseaux de neurones.

Caractéristiques de Deeplearning4j

• Offre le framework Samediff pour les graphes complexes complétés
• Il est livré avec une bibliothèque informatique Nd4j qui complète les opérations numpy et les opérations TensorFlow ou PyTorch
• Fournit la bibliothèque Libnd4 c++ pour activer divers codes mathématiques sur plusieurs appareils.
• Prend en charge le cadre d'exécution de script Python4j pour déployer rapidement ces scripts dans la production de modèles ML.
• Prend en charge l'intégration avec Spark pour exécuter des modèles dans Spark.

Tarification de Deeplearning4j : il s'agit d'un outil d'apprentissage en profondeur open source

7. Torche

L'outil d'apprentissage en profondeur Torch est un cadre informatique qui prend en charge les algorithmes d'apprentissage automatique et les GPU hautes performances. Torch propose des bibliothèques de réseaux de neurones et d'optimisation pour développer facilement des réseaux de neurones complexes.

De plus, vous pouvez développer des graphiques arbitraires de différents réseaux de neurones, les paralléliser systématiquement dans les CPU et les GPU.

Caractéristiques de la torche

• Prend en charge les réseaux de neurones et la modélisation basée sur l'énergie
• Fournit des routines d'algèbre linéaire pour effectuer des opérations
• Offre des packages pour l'apprentissage automatique, le traitement du signal, le traitement parallèle, etc.
• Prend en charge un GPU efficace pour un traitement rapide des modèles
• Offre une optimisation numérique pour l'apprentissage automatique
• Vous pouvez vous connecter avec des appareils Android et iOS avec prise en charge des ports

Torch Pricing : Il s'agit d'un outil d'apprentissage en profondeur open source

8. H2O

Le réseau de neurones H2O est un outil d'apprentissage en profondeur open source permettant de créer et de déployer des modèles d'apprentissage en profondeur. Il prend en charge plusieurs algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique tels que les machines à gradient boosté et les modèles linéaires généralisés pour analyser les données d'entrée.

Avec son AutoML, vous pouvez exécuter automatiquement tous les algorithmes d'apprentissage en profondeur et créer un tableau complet des meilleurs modèles. De plus, H2O peut extraire des données directement de HDFS, S3, Azure Data Lake, etc., pour un traitement rapide des données.

Fonctionnalités H2O

• Prend en charge les principaux algorithmes ML tels que GLM, XGBoost, GLRM, etc.
• Fonctionne avec des langages de programmation comme Python pour développer des modèles ML
• Fournit AutoML pour automatiser les workflows d'apprentissage automatique
• Déploie facilement les POJO et les MOJO pour déployer les modèles ML dans n'importe quel environnement
• Prend en charge le traitement en mémoire ainsi que la sérialisation entre les nœuds et les clusters pour les grands ensembles de données.

Tarification de H2O : H2O est un outil d'apprentissage en profondeur open source

Applications des outils d'apprentissage en profondeur

Les outils d'apprentissage en profondeur sont utilisés dans plusieurs industries pour analyser des ensembles de données et fournir des informations via des réseaux de neurones IA. Voici quelques utilisations courantes des outils d'apprentissage en profondeur :

• Diagnostics médicaux : de nombreux prestataires de soins de santé utilisent des outils d'apprentissage en profondeur pour la détection et le diagnostic des maladies, la découverte de médicaments, la recherche médicale, etc.
• Recommandations vidéo : plusieurs plates-formes OTT telles que Netflix et Prime fournissent des recommandations de films et de séries via un outil d'apprentissage en profondeur. Il étudie les intérêts des utilisateurs, l'historique des vidéos regardées, etc., pour fournir des recommandations.
• Production musicale : le modèle d'apprentissage en profondeur peut facilement étudier et apprendre différentes notes et modèles de divers genres musicaux et produire de la musique.
• Automobile automatique : une automobile est formée à l'aide de modèles d'apprentissage en profondeur pour comprendre l'environnement et fournir des instructions pour effectuer des tâches spécifiques. Ces tâches consistent souvent à traverser le trafic, à identifier les meilleurs itinéraires et à accélérer le véhicule.
• Reconnaissance faciale : L'outil peut être utilisé pour la reconnaissance faciale en utilisant un modèle de réseau neuronal convolutif. Il essaiera de faire correspondre les traits du visage d'une image avec la base de données de millions d'images sur Internet pour identifier une personne.
• Détection de fausses nouvelles : les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN) créés grâce à un outil d'apprentissage en profondeur peuvent être utilisés pour détecter les informations sur la fraude. Ces réseaux fonctionnent en consolidant des données provenant de diverses sources authentiques et en les juxtaposant à l'actualité donnée pour la valider.

Conclusion : Quel est le meilleur outil et application d'apprentissage en profondeur ?

L'apprentissage en profondeur est devenu un aspect important de chaque industrie pour effectuer des tâches complexes sans aucune aide humaine. En créant et en entraînant simplement des modèles d'apprentissage en profondeur, des tâches telles que la coloration d'images, la production de musique et la restauration de pixels peuvent être effectuées en peu de temps.

Plusieurs outils d'apprentissage en profondeur sont disponibles pour créer, former et déployer des modèles. Cependant, en fonction des fonctionnalités, des modèles pris en charge, de l'automatisation des workflows d'apprentissage automatique, etc., TensorFlow, PyTorch et Deeplearning4j sont les meilleurs outils d'apprentissage en profondeur.

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