Les outils d’apprentissage profond transforment le paysage technologique, en introduisant une précision et une vitesse accrues dans le traitement des données, ainsi qu’en permettant des prédictions et des classifications plus efficaces.
Ces outils s’appuient sur les concepts d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) pour permettre aux entreprises, aux organisations, aux centres de recherche et aux universités d’extraire des informations pertinentes des données et de les utiliser pour orienter leurs innovations.
L’intérêt pour ces technologies est évident à notre époque, car chacun cherche des solutions pour simplifier la vie et accélérer l’exécution des tâches. De plus, l’automatisation gagne du terrain dans tous les secteurs.
Dans ce contexte, les produits et services de pointe, créés grâce à l’IA, au ML et à l’apprentissage profond, sont parfaitement adaptés pour répondre à cette demande.
L’apprentissage profond représente une avancée technologique significative, capable de transformer votre entreprise en accélérant l’analyse des données et en améliorant les capacités de prédiction.
Dans cet article, nous allons explorer plus en profondeur ce sujet et identifier les meilleurs logiciels d’apprentissage profond à intégrer à votre boîte à outils.
Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?
L’apprentissage profond est une approche novatrice qui cherche à reproduire le fonctionnement du cerveau humain, permettant ainsi aux systèmes de traiter les données et de réaliser des prédictions avec plus de précision et de rapidité.
Il s’agit d’une sous-discipline de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML). Cette approche repose sur des réseaux neuronaux à plusieurs couches qui tentent de simuler le fonctionnement du cerveau humain, bien qu’ils soient encore loin de reproduire ses capacités.
Les chercheurs, ingénieurs, développeurs et institutions utilisent l’apprentissage profond pour « apprendre » à partir de vastes ensembles de données. Bien qu’un réseau neuronal à une seule couche puisse déjà effectuer des prédictions, l’ajout de plusieurs couches améliore la précision et affine les résultats.
L’apprentissage profond est aujourd’hui largement utilisé pour de nombreux services et applications basés sur l’IA et le ML, stimulant ainsi l’automatisation et permettant de réaliser des tâches physiques et analytiques sans intervention humaine.
Comment fonctionne l’apprentissage profond ?
L’apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux, ou RNN (réseaux neuronaux artificiels), qui tentent d’imiter le fonctionnement du cerveau humain en combinant des poids, des données et des biais afin de décrire, reconnaître et classer précisément des objets à partir des données.
Les réseaux neuronaux sont composés de différentes couches de nœuds interconnectés, placées les unes au-dessus des autres afin d’optimiser et d’affiner la catégorisation ou la prédiction. Ce processus de calcul progressif au sein du réseau est connu sous le nom de propagation avant.
Les couches d’entrée et de sortie sont désignées comme couches visibles. Les modèles d’apprentissage profond traitent les données au niveau de la couche d’entrée, tandis que la classification ou la prédiction finale est effectuée au niveau de la couche de sortie.
La rétropropagation est une autre méthode qui utilise des algorithmes comme la descente de gradient pour calculer toutes les erreurs dans ses prédictions. Les biais et les pondérations de la fonction sont ensuite ajustés de manière rétroactive, couche par couche, afin de former et d’optimiser le modèle.
L’utilisation conjointe de la propagation avant et de la rétropropagation permet aux réseaux neuronaux d’effectuer des classifications et des prédictions très précises. Le modèle continue également de s’entraîner au fil du temps pour améliorer sa précision.
Les types de réseaux neuronaux utilisés dans l’apprentissage profond incluent les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), les réseaux neuronaux récurrents (RNN), etc.
Applications des logiciels d’apprentissage profond en entreprise
- Service client : les entreprises exploitent l’apprentissage profond dans le service client grâce à des chatbots sophistiqués capables de déterminer les réponses appropriées et de répondre aux questions, de rediriger les conversations vers des agents humains, etc. Ils utilisent également ces technologies pour anticiper les taux de désabonnement des clients, comprendre leurs comportements, etc.
- Assistants virtuels : les entreprises et les particuliers utilisent des assistants virtuels tels que Siri, Alexa, Google Assistant, etc., pour simplifier leurs tâches quotidiennes.
- Services financiers : les institutions financières peuvent tirer parti de l’analyse prédictive pour effectuer des transactions boursières, détecter les fraudes, évaluer les risques commerciaux, gérer les portefeuilles de clients, etc.
- Droit : les forces de l’ordre peuvent utiliser des algorithmes d’apprentissage profond pour analyser les données transactionnelles et en extraire des informations qui permettront 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 des applications innovantes et améliorer l’efficacité de leurs déploiements en exploitant des modèles à partir d’enregistrements vidéo et audio, de documents et d’images.
- Automatisation industrielle : l’apprentissage profond peut être mis en œuvre dans les industries pour assurer la sécurité des travailleurs grâce à des systèmes capables de détecter les mouvements des opérateurs avant qu’ils n’entrent en collision avec des objets dangereux.
Outre ces applications, l’apprentissage profond est également utilisé dans divers produits et services pour l’aérospatiale et l’armée, la génération de texte, 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 science du climat, l’analyse d’images médicales, et bien d’autres domaines.
Maintenant, examinons de plus près certaines des meilleures plateformes d’apprentissage profond disponibles sur le marché.
Caffe
Développé par Berkeley AI Research (BAIR) et une communauté de contributeurs, Caffe est un excellent framework d’apprentissage profond qui se distingue par sa vitesse, sa modularité et son expressivité. Il est distribué sous licence BSD 2-Clause.
Son architecture expressive favorise l’innovation et l’application, tandis que ses outils d’optimisation ne nécessitent pas de codage en dur et sont faciles à configurer. Il est possible de basculer entre le GPU et le CPU en configurant un simple indicateur pour l’entraînement sur un système GPU, puis de le déployer facilement sur des appareils mobiles et des serveurs.
Le code extensible de Caffe permet un développement actif. En fait, au cours de sa première année, plus de 1000 développeurs l’ont dupliqué et lui ont apporté de nombreuses modifications importantes, ce qui en fait une technologie de pointe en termes de modèles et de code. De plus, Caffe offre une vitesse élevée, ce qui le rend idéal pour les déploiements industriels et les expériences de recherche. Il peut traiter plus de 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 est utilisé pour des prototypes de start-ups, des projets de recherche universitaires et des applications industrielles à grande échelle dans les domaines de la parole, de la vision et du multimédia. Il bénéficie d’une grande communauté sur GitHub et le groupe d’utilisateurs Caffe.
Neural Designer
Si vous souhaitez créer des applications d’IA sans avoir à créer de schémas fonctionnels ni à coder, Neural Designer peut vous être d’une grande aide. 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 ML des réseaux neuronaux, que vous pouvez utiliser pour identifier des schémas, découvrir des relations et prévoir des tendances en analysant vos données. Ses modèles effectuent une approximation de la sortie en fonction de l’entrée et attribuent des catégories aux modèles pour vous aider à extraire la pleine valeur des données.
Neural Designer est l’une des plateformes ML les plus rapides, ce qui vous fait gagner du temps lors de la formation des modèles, et son calcul haute performance peut augmenter 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.
Par exemple, il est utilisé pour modéliser l’hydrodynamique des yachts et prévoir leurs performances en fonction de la vitesse et des itérations. Il est également utilisé pour concevoir du béton avec des propriétés de la plus haute qualité et les évaluer avec précision.
Plus de 20 000 agences publiques, universités et entreprises innovantes utilisent Neural Designer pour soutenir leurs efforts en matière d’IA, notamment Intel, l’Université de Sydney, Gentera, Golomt Bank, etc.
Keras
Profitez de la plateforme d’apprentissage profond simple, robuste et flexible Keras pour créer vos applications d’IA. Cette API est conçue pour vous, les humains, et non pour les machines. Elle met en œuvre les meilleures pratiques afin de réduire la charge cognitive et propose des API simples et cohérentes.
Keras fournit des messages d’erreur clairs et exploitables afin que vous puissiez agir 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 de développement et une documentation complets.
Keras fait partie des 5 meilleures 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 dans le monde.
De plus, Keras peut simplifier le processus de réalisation 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 un confort de haut niveau pour accélérer vos cycles d’expérimentation.
Keras est construit sur un framework renommé, TensorFlow 2, et est un framework de qualité industrielle capable de s’adapter facilement à de grands clusters GPU ou à un pod TPU complet. Vous pouvez tirer pleinement parti de TensorFlow avec Keras et exporter les modèles :
- en 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 proposer vos modèles Keras via une API Web. Il couvre également chaque étape d’un workflow ML, de la gestion des données et de la formation des hyperparamètres au déploiement de vos solutions. Étant donné qu’elle est facile à utiliser, cette plateforme d’apprentissage profond est utilisée par de nombreuses universités et est largement recommandée aux étudiants en apprentissage profond.
H2O.ai
Accélérez et mettez à l’échelle les résultats de l’IA avec plus de confiance grâce à la puissance de H2O.ai. Le H2O AI Cloud est capable de résoudre des problèmes commerciaux complexes et de découvrir de nouvelles idées.
La plateforme complète de ML automatisé (auML) de H2O.ai est conçue pour transformer la façon dont l’IA est construite et utilisée. Elle vous permet d’utiliser facilement l’IA tout en garantissant la précision, la transparence et la vitesse.
Cette plateforme vous permet de créer des applications et des modèles d’IA, de rationaliser le processus de suivi des performances et de vous adapter plus rapidement à des situations changeantes. De plus, elle vous permet d’innover en proposant 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, notamment ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health, etc. Elle dessert de nombreux secteurs tels que la finance, l’assurance, le marketing, la santé, les télécommunications, la vente au détail, la fabrication, etc.
Vous pouvez bénéficier de 90 jours d’expérience pratique avec l’AI Cloud de H2O GRATUITEMENT.
Gensim
Gensim est une excellente bibliothèque Python GRATUITE qui offre des outils de modélisation thématique pour les humains. Elle peut former de grands modèles NLP sémantiques, identifier des documents liés et représenter un texte sous forme de vecteur sémantique.
Les raisons pour lesquelles Gensim peut être un bon choix résident dans ses capacités, telles qu’une vitesse incroyable, une indépendance de la plateforme, la capacité de traiter des flux de données volumineux, des modèles open source prêts à l’emploi et des performances éprouvées.
Gensim est l’une des bibliothèques les plus rapides que vous pouvez utiliser pour former des intégrations vectorielles, basées sur Python ou d’autres langages. Ses algorithmes de base utilisent des routines C robustes, parallélisées et optimisées. De plus, elle peut traiter de grands corpus grâce à des algorithmes basés sur des données sans restriction de RAM.
De plus, Gensim peut fonctionner sous Windows, macOS X, Linux et d’autres plateformes prenant en charge NumPy et Python. Il s’agit d’une bibliothèque ML mature avec plus d’un million de téléchargements par semaine et plus de 2600 citations académiques. Elle est utilisée par des milliers d’universités et d’entreprises. Vous pouvez trouver son code source sur GitHub, où il est hébergé avec une licence GNU LGPL et géré par sa communauté open source.
La communauté Gensim publie des modèles prêts à l’emploi pour des secteurs tels que la santé, le juridique, etc., par le biais du projet Gensim-data. Vous pouvez démarrer rapidement avec cet outil d’apprentissage profond car son installation est rapide.
Apache SINGA
Apache SINGA est une bibliothèque axée sur la formation distribuée de ML et de modèles d’apprentissage profond. Il s’agit d’un projet de haut niveau d’Apache qui comprend de nombreuses fonctionnalités et capacités impressionnantes.
Ce logiciel d’apprentissage profond est facile à installer à l’aide de Docker, Conda, Pip et de sources. Il fournit divers exemples de modèles d’apprentissage profond dans son dépôt sur Google Colab et GitHub. Il prend également en charge la formation de données en parallèle sur différents GPU sur un seul nœud ou sur plusieurs nœuds.
SINGA enregistre les graphes de calcul et met automatiquement en œuvre la rétropropagation après avoir terminé la propagation avant. Il applique également l’optimisation de la mémoire au niveau des appareils. De plus, SINGA prend en charge de nombreux optimiseurs populaires tels que la descente de gradient stochastique, Adam, AdaGrad, RMSProp, etc.
De plus, SINGA permet aux développeurs d’IA d’utiliser des modèles dans différents outils et bibliothèques en vous permettant de charger des modèles au format ONNX et d’enregistrer des modèles spécifiques via les API SINGA au format ONNX. Il vous permet également de profiler chaque opérateur mis en mémoire tampon dans un graphe de calcul. Il prend également en charge la demi-précision pour offrir des avantages tels qu’une réduction de la consommation de mémoire GPU, une formation plus rapide, l’utilisation de réseaux plus grands, etc.
SINGA est doté d’une interface conviviale et d’une pile technologique bien architecturée qui renforcent sa simplicité. Il est utilisé par un large éventail d’entreprises et d’organisations dans le monde, notamment Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData, etc.
PyTorch
PyTorch est un framework ML open source qui peut accélérer vos processus, du prototypage de la recherche au déploiement en production. Il est prêt pour la production avec des modèles dynamiques et graphiques utilisant TorchScript.
Le backend distribué Torch offre une optimisation évolutive des performances et une formation distribuée en recherche et production. Vous bénéficierez d’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 d’offrir une mise à l’échelle facile et un développement sans friction. Vous pouvez facilement démarrer avec PyTorch en choisissant un gestionnaire de packages pris en charge 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
Un autre nom célèbre de cette liste, MATLAB de MathWorks, est une excellente plateforme de calcul numérique et de programmation. 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 qui exprime directement les mathématiques des tableaux et des matrices. Il comprend également Live Editor pour créer des scripts combinant code, texte formaté et sortie dans un bloc-notes exécutable.
De plus, les boîtes à outils MATLAB sont entièrement documentées, conçues par des professionnels et rigoureusement testées. Ses applications vous permettent de visualiser le fonctionnement de divers algorithmes avec les données et d’itérer jusqu’à l’obtention des résultats souhaités. Ensuite, il génère automatiquement un programme MATLAB pour automatiser ou reproduire votre travail.
Vous pouvez faire évoluer votre travail analysé avec quelques modifications mineures du code sans avoir à le réécrire ou à apprendre la programmation Big Data. Les fonctionnalités de MATLAB incluent :
- Analyse des données : modélisez, explorez et analysez les données
- Graphiques : explorez et visualisez les données
- Programmation : créez des scripts, des classes et des fonctions
- Création d’applications : créez des applications Web et de bureau
- Interfaces de langage externe : utilisez 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 clouds, des GPU et des clusters
- Déploiement : déployez vos créations sur le Web et sur le bureau, et partagez vos programmes
- Cloud : exécutez MATLAB dans le cloud depuis MathWorks Cloud vers différents clouds publics tels qu’Azure et AWS
En outre, vous pouvez convertir automatiquement les algorithmes MATLAB en HDL, CUDA et C/C++, et les exécuter sur des processus intégrés ou des ASIC/FPGA. Vous pouvez également l’intégrer à Simulink qui prend en charge la conception basée sur des modèles, 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 complète 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 optimisées par ML.
Vous pouvez utiliser ses API intuitives et de haut niveau, telles que Keras, avec une implémentation rapide pour développer, former, itérer et déboguer facilement des modèles ML. Vous pouvez déployer des modèles ML sur site, dans votre navigateur, sur un appareil ou dans le cloud sans vous soucier du langage de programmation utilisé.
TensorFlow a une architecture simple qui permet de transformer vos idées en modèles aboutis et de les publier rapidement. Elle propose des procédures pas à pas 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 complexes, tels que la détection de maladies respiratoires ou 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
Bénéficiez d’un framework intuitif, puissant et flexible : Chainer pour les réseaux neuronaux. Il permet de combler le fossé entre les implémentations et les algorithmes d’apprentissage profond. Il prend en charge les calculs CUDA et nécessite peu de code pour utiliser un GPU, et vous permet de travailler facilement sur différents GPU.
Chainer prend en charge plusieurs architectures de réseau telles que les réseaux à propagation avant, les réseaux récursifs, les convnets et les réseaux récurrents, ainsi que les architectures par lot. Son calcul direct comprend 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 dessiner des traits sur de nouvelles images et d’utiliser vos traits enregistrés pour identifier des schémas et extraire des informations pertinentes. Vous pouvez également exécuter vos modèles sur de nouvelles images pour découvrir des caractéristiques complexes.
Parmi les applications possibles figurent la détection de grains, la détection par apprentissage profond, la détection de cellules stomatiques, etc. Mipar propose un essai GRATUIT pour vous permettre de comprendre son fonctionnement.
Conclusion
L’apprentissage profond a le potentiel de répondre aux exigences de cette génération férue de technologie avec ses offres, telles que la reconnaissance vocale, l’intelligence prédictive, l’analyse des données, etc., avec rapidité et précision.
Par conséquent, utilisez un logiciel d’apprentissage profond tel que ceux présentés ci-dessus et profitez de ses avantages et de ses capacités pour stimuler l’innovation.
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