Top 5 frameworks open-source pour le développement de l'IA

Table des matières

• Meilleurs 5 frameworks open-source pour le développement de l’IA
• 1. Tensorflow
• 2. Caffe
• 3. Microsoft CNTK
• 4. Theano
• 5. Keras

Meilleurs 5 frameworks open-source pour le développement de l’IA

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (AA) sont deux termes qui sont à la mode ces jours-ci et parfois même utilisés de manière interchangeable. Cependant, ces deux termes ne sont pas les mêmes. Alors que l’IA implique des machines capables d’effectuer des tâches caractéristiques de l’intelligence humaine, l’AA permet aux ordinateurs modernes d’apprendre sans être explicitement programmés. Fondamentalement, l’AA a évolué à partir de l’IA via la reconnaissance de motifs et la théorie de l’apprentissage computationnel.

De grandes entreprises comme Google, Microsoft, Facebook, IBM et Amazon investissent massivement dans leur propre R&D (Recherche et développement), ainsi que dans l’achat de startups qui ont progressé dans des domaines tels que l’AA, les réseaux neuronaux, le traitement du langage naturel et le traitement d’images.

Dans cet article, nous avons listé les 5 meilleurs frameworks open-source pour le développement de l’IA qui semblent particulièrement prometteurs ou intéressants :

1. Tensorflow

TensorFlow est la bibliothèque de logiciels open-source de Google conçue pour l’apprentissage profond ou les réseaux neuronaux artificiels. Elle a été développée par l’équipe Google Brain au sein de l’organisation IA de Google et publiée sous la licence open source Apache 2.0 le 9 novembre 2015. TensorFlow effectue des calculs numériques en utilisant des graphes de flux de données. Il a une architecture très flexible qui permet un déploiement facile des calculs sur une variété de plateformes (CPUs, GPUs, TPUs), et des ordinateurs de bureau aux clusters de serveurs, en passant par les appareils mobiles et périphériques.

Tensorflow peut produire des graphes en C++ ou Python, qui représentent le mouvement des données circulant dans un système. Son site web propose des tutoriels et des ressources, qui aident les développeurs ayant moins de connaissances à son sujet. En open sourçant la bibliothèque de code ML de TensorFlow, Google aide à la construction, à l’entraînement et au déploiement plus simples de réseaux neuronaux profonds complexes. Google, Intel, Uber, Qualcomm sont quelques-unes des entreprises utilisant Tensorflow.

2. Caffe

CAFFE (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) est un framework d’apprentissage profond très rapide, puissant et efficace. Il est open-source et écrit en C++, avec une interface Python. Caffe prend en charge de nombreux types d’architectures d’apprentissage profond orientées vers la classification d’images et la segmentation d’images. Selon son site web, il peut traiter plus de 60 millions d’images en une seule journée en utilisant juste un GPU NVIDIA K40. Il prend en charge les conceptions de réseaux neuronaux CNN, RCNN, LSTM et entièrement connectés. Il fonctionne également bien sur GPU, ce qui contribue à sa grande vitesse lors des opérations.

Le framework Caffe est principalement utilisé pour des projets de recherche académique, des multimédias, de la parole et même de la vision. L’outil prend également en charge des systèmes d’exploitation tels qu’Ubuntu, Mac OS X et Windows. Yahoo! a récemment intégré Caffe avec Apache Spark pour créer CaffeOnSpark, un framework d’apprentissage profond distribué.

3. Microsoft CNTK

Développé par Microsoft Research, le Microsoft Cognitive Toolkit – précédemment connu sous le nom de CNTK – est un framework d’apprentissage profond destiné à utiliser des réseaux neuronaux pour traiter de grands ensembles de données non structurées. CNTK est hautement personnalisable en raison de ses temps d’entraînement plus rapides et de son architecture facile à utiliser. Il offre des performances exceptionnelles qu’il fonctionne sur un système avec uniquement des CPUs, un seul GPU, plusieurs GPUs ou plusieurs machines avec plusieurs GPUs. Il vous permet de choisir vos propres paramètres, algorithmes et réseaux. Il est écrit en Python et C++. Bien qu’il soit plus populaire dans le domaine de la reconnaissance vocale, CNTK peut également être utilisé pour l’entraînement de texte, d’images et de RNN (réseau neuronal récurrent – un type de réseau neuronal).

4. Theano

Theano est une bibliothèque Python conçue pour l’apprentissage profond. Elle vous permet de définir, d’optimiser et d’évaluer des expressions mathématiques impliquant des tableaux multidimensionnels avec un haut niveau d’efficacité. Elle peut utiliser des GPUs et effectuer une différenciation symbolique efficace. L’outil est livré avec des fonctionnalités telles que l’intégration avec NumPy, la génération dynamique de code C et la différenciation symbolique. L’outil prend en charge des plateformes telles que Linux, Mac OS X et Windows.

5. Keras

Écrit en Python, Keras est une bibliothèque open-source capable de fonctionner au-dessus de frameworks d’apprentissage profond comme TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano ou MXNet. Cette API de réseau neuronal de haut niveau est conçue pour permettre une expérimentation rapide avec des réseaux neuronaux profonds. Elle se concentre sur la convivialité, la modularité et l’extensibilité. L’outil est optimisé pour les CPU et les GPU.