Top 9 des cadres et outils d'IA [Promoteurs + Défis]

En ces temps où l'avancement est au premier plan, l'Intelligence Artificielle tire le meilleur parti des opportunités.

Lorsque nous avons examiné le marché mondial de l'IA, nous pouvions savoir que la taille de son marché augmentait au taux de croissance annuel composé de 38,1 % de 2022 à 2030.

Selon une enquête en 2021, le marché mondial de l'IA était évalué à 87,04 milliards de dollars américains et rencontrerait une demande accrue dans différents secteurs tels que BFSI, l'automobile, la santé, etc.

L'utilisation croissante de l'informatique parallèle dans les centres de données d'IA, l'augmentation du trafic de données et l'acceptation croissante des plates-formes d'apprentissage automatique dans le cloud couvrant plusieurs industries d'applications sont les principaux moteurs d'une telle augmentation de la demande d'IA au cours des dernières années et des années à venir.

De plus, les réductions des coûts mondiaux du matériel stimulent le développement global de l'industrie. L'un des autres éléments essentiels à l'expansion du marché est le nombre croissant de partenariats et de collaborations entrepris par diverses grandes entreprises. En outre, l'accent croissant mis sur le développement de systèmes d'IA conscients de l'humain devrait générer un potentiel rentable pour l'industrie des infrastructures d'IA dans les années à venir.

L'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA) sont en forte demande. En conséquence, la communauté s'est développée, ce qui a abouti à l'invention de divers cadres d'IA qui simplifient l'apprentissage de l'IA. Cet article passera en revue certains des meilleurs cadres pour démarrer avec la programmation d'IA et aider à améliorer l'efficacité de l'entreprise.

Meilleurs frameworks et outils d'IA pour surveiller

Discutons maintenant de tous ces frameworks et outils d'IA en détail pour en savoir plus à leur sujet et trouver la raison pour laquelle ces frameworks et outils sont les meilleurs.

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1. TensorFlow

TensorFlow est une interface multi-programmation évolutive avec de puissants moteurs de croissance qui permet une programmation simple. Il dispose d'un vaste écosystème open source et fournit une documentation complète et détaillée.

Considérée comme une excellente méthode pour développer des programmes statistiques, elle permet également une formation distribuée. Ici, des modèles de machine peuvent être enseignés à n'importe quel niveau d'abstraction tel que requis par l'utilisateur dans un format efficace.

Les promoteurs :

Tensor Flow utilise le langage de programmation populaire Python et dispose d'une grande puissance de traitement. Et ainsi, il peut être utilisé avec n'importe quel CPU ou GPU. De plus, l'abstraction de graphes computationnels pourrait être utilisée avec TensorFlow pour développer différents modèles de machines.

Les défis:

Le framework achemine les données entrantes via de nombreux nœuds pour générer un jugement ou une prédiction, ce qui peut prendre un certain temps. Il manque également des modèles pré-formés d'IA.

2. Microsoft CNTK

Microsoft CNTK est une infrastructure basée sur un réseau neuronal open source plus adaptable et plus rapide qui permet la reformation de texte, de message et de voix. Son environnement de mise à l'échelle efficace permet une évaluation globale plus rapide des modèles de machine tout en préservant l'intégrité des données.

Ce cadre dynamique présente des intégrations avec les principaux ensembles de données, ce qui en fait le meilleur choix pour l'adoption par des entreprises importantes comme Skype, Cortana et autres, ainsi qu'une conception très expressive et conviviale.

Il s'agit d'un cadre hautement optimisé avec productivité, évolutivité, performances et intégrations de haut niveau. Microsoft CNTK possède son propre réseau qui peut être efficacement représenté, comme des API complètes, à la fois de haut niveau et de bas niveau.

De plus, il a des composants intégrés, y compris RNN, le réglage des hyperparamètres, des modèles d'apprentissage supervisé, le renforcement, CNN, etc., et des ressources qui favorisent une efficacité maximale.

Les promoteurs :

Parce qu'il prend en charge Python et C++, Microsoft CNTK peut fonctionner avec plusieurs serveurs à la fois pour accélérer le processus d'apprentissage. Développée avec les dernières avancées en matière d'IA, l'architecture de Microsoft CNTK prend en charge GAN, RNN et CNN. De plus, il permet une formation dispersée pour former avec succès des modèles de machines.

Les défis:

Il manque une carte de visualisation ainsi que la compatibilité ARM mobile.

3. Café

Caffe est un réseau d'apprentissage en profondeur préchargé avec un ensemble de réseaux de neurones entraînés. Si vous avez un délai serré, cela devrait être votre première option. Ce framework est populaire pour ses capacités de traitement d'image, mais il prend également largement en charge MATLAB.

Les modèles Caffe sont entièrement créés dans des schémas de texte en clair. Il dispose non seulement d'une communauté open source active pour le débat et le codage collaboratif, mais il offre également une vitesse et une efficacité incroyables car il est préchargé.

Les promoteurs :

Il interconnecte C, C++ et Python, et il permet également la modélisation CNN (réseaux de neurones convolutifs). Caffe surpasse l'excellence lors de l'exécution de travaux quantitatifs en raison de sa rapidité ou de ses capacités de gain de temps.

Les défis:

Caffe ne peut pas gérer des données complexes mais est relativement rapide en ce qui concerne le traitement visuel des images.

4. Théano

Ce cadre promeut la recherche en apprentissage approfondi et est dédié à la fiabilité des réseaux qui exigent des capacités de traitement élevées en utilisant des GPU plutôt que des CPU. Le calcul de tableaux multidimensionnels, par exemple, nécessite une quantité importante de puissance, que Theano possède. Theano est un langage de programmation populaire basé sur Python et reconnu pour sa rapidité de traitement et de réponse.

La génération de code dynamique de Theano permet une évaluation plus rapide des expressions. De plus, même lorsque les nombres sont petits, il offre un excellent rapport de précision. Une autre caractéristique clé de Theano est le test unitaire, qui permet aux utilisateurs de vérifier eux-mêmes leur code et de détecter et résoudre facilement les erreurs.

Les promoteurs :

Theano fournit une assistance solide pour toutes les applications gourmandes en données, même si elle doit être combinée avec des bibliothèques supplémentaires. Il est également optimisé avec précision pour le CPU et le GPU.

Les défis:

Il n'y a plus de mises à niveau ou d'ajouts de fonctionnalités attendus pour la dernière itération de Theano.

5. Apprentissage automatique d'Amazon

Amazon Machine Learning fournit une assistance haut de gamme dans le développement de technologies d'auto-apprentissage. Cette plateforme dispose déjà d'une base d'utilisateurs dans ses nombreux services tels qu'AWS, S3 et Amazon Redshift. Il s'agit d'un service géré par Amazon qui effectue trois opérations sur le modèle : l'analyse des données, la formation du modèle et l'évaluation du modèle.

Dans AWS, on peut trouver des outils pour chaque niveau d'expérience, qu'il s'agisse d'un débutant, d'un data scientist ou d'un développeur. Parce que la sécurité est primordiale, ce produit inclut le cryptage complet des données. En plus de cela, il fournit de larges outils pour l'analyse et la compréhension des données, ainsi que l'accès à toutes les bases de données importantes.

Le promoteur :

Avec ce framework, vous n'avez pas besoin d'écrire beaucoup de code, mais il vous permet de communiquer avec le framework alimenté par l'IA à l'aide d'API. Amazon Machine Learning est très apprécié des scientifiques des données, des développeurs et des chercheurs en apprentissage automatique.

Les défis:

Il manque de flexibilité car l'ensemble du système est abstrait, vous ne pouvez donc pas choisir une approche spécifique de normalisation ou d'apprentissage automatique. En ce qui concerne la visualisation des données, l'apprentissage automatique d'Amazon est insuffisant.

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6. SCIKIT APPRENDRE

Scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique robuste et fiable en Python. C'est la base de nombreux calculs d'apprentissage supervisés et non supervisés. Les précédents incluent les rechutes directes et calculées, le regroupement, les arbres de décision et les k-implies.

Jusqu'à ce que vous commenciez à mettre en œuvre des calculs de plus en plus avancés, Scikit-learn est un outil plus qu'adéquat avec lequel travailler si vous débutez avec l'apprentissage automatique. Il offre une large gamme de calculs pour les applications d'IA et d'exploration de données populaires, notamment le regroupement, la rechute et l'ordre.

Même des activités compliquées, telles que la modification de données, la définition de caractéristiques et l'utilisation de techniques d'ensemble, peuvent être effectuées en quelques lignes. De plus, il est basé sur NumPy et SciPy, deux modules Python essentiels.

Les promoteurs :

La bibliothèque est proposée sous licence BSD, ce qui signifie qu'elle est gratuite avec des contraintes légales et de licence mineures. Non seulement il est simple à utiliser, mais le package scikit-learn est extrêmement adaptable et utile pour les applications du monde réel. Vous pouvez être témoin de ses utilisations dans différents cas tels que la prédiction du comportement des consommateurs, la génération de neuroimages, etc.

Scikit-Learn est soutenu par une large communauté mondiale de soutien en ligne, des auteurs et des collaborateurs expérimentés. Pour les clients qui souhaitent connecter les algorithmes à leurs propres plates-formes, le site Web scikit-learn comprend une documentation API complète.

Les défis:

Ce n'est pas une option appropriée pour une étude approfondie ou détaillée.

7. KERAS

Si vous préférez la manière Python de faire des activités, Keras vous convient le mieux. Keras possède une bibliothèque de réseaux neuronaux de haut niveau qui s'exécute sur Theano ou TensorFlow. Il s'agit d'une application multi-backend et multi-plateforme qui se concentre magnifiquement sur l'expérience utilisateur et permet un prototypage rapide. En plus de cela, il prend également en charge les réseaux convolutifs et récurrents.

Keras est simple à déboguer et à explorer car il s'agit d'un framework basé sur Python. Keras est expressif, adaptable et bien adapté à la recherche exploratoire. Il a été créé pour permettre une expérimentation rapide et comprend également une bibliothèque de réseaux de neurones hautement modulaire construite en Python.

Les promoteurs :

Ce cadre réduit le nombre d'étapes utilisateur requises pour les scénarios d'utilisation courante. Étant une interface simple et cohérente, Keras vous permet de créer des blocs de construction sur mesure pour communiquer de nouvelles idées de recherche. Il permet un prototypage rapide et facile, tout en créant de nouvelles couches, mesures et modèles de pointe.

Les défis:

Comme ce framework n'utilise pas de RBM (Restricted Boltzmann Machines), il s'agit d'un framework moins flexible et plus sophistiqué. Il y a moins de projets disponibles en ligne que TensorFlow Multi-GPU, et ils ne sont pas entièrement fonctionnels.

8. MXNET

Il utilise une toile de fond oublieuse pour échanger le temps de calcul contre la mémoire, ce qui peut être particulièrement préférable pour les réseaux récurrents sur de très longues séquences. MXNet est un autre framework de Deep Learning bien connu. MXNet, qui a été fondé par Apache Software Foundation, prend en charge un large éventail de langages tels que JavaScript, Python et C++.

Amazon Web Services aide également MXNet à développer des modèles d'apprentissage en profondeur. Contrairement à pratiquement tous les autres frameworks majeurs, il n'est pas expressément régi par une grande entreprise, ce qui est considéré comme une bonne fonctionnalité pour un framework développé par la communauté. MXNET prend en charge TVM, ce qui améliore la compatibilité du déploiement et permet l'utilisation d'une gamme plus large de types d'appareils supplémentaires.

Les promoteurs :

Le modèle servant dans MXNET est simple tandis que l'API est rapide. Ce framework prend non seulement en charge le GPU, mais dispose également d'un mode multi-GPU. Il s'agit d'un framework efficace, évolutif et rapide qui prend en charge différents langages de programmation tels que Scala, R, Python, C++ et JavaScript.

Les défis:

MXNet a une communauté open source relativement plus petite que TensorFlow. Un tel manque de soutien important de la part de la communauté signifie un temps de mise en œuvre plus long lorsqu'il s'agit d'améliorations, de corrections de bogues et d'autres améliorations. MxNet, bien que largement utilisé par diverses entreprises du secteur informatique, n'est pas aussi connu que Tensorflow.

9. PYTORCHE

PyTorch est un système d'intelligence artificielle créé par Facebook et son code source est disponible sur GitHub, où les meilleurs professionnels l'utilisent. Il a reçu de la traction et beaucoup de commentaires favorables.

Les promoteurs :

PyTorch est simple à comprendre, encore plus simple à coder et avec une compatibilité maximale avec les plates-formes cloud. Il dispose d'un ensemble complet d'API robustes pour étendre les bibliothèques Pytorch afin d'être plus adaptable, plus rapide et plus convivial pour l'optimisation. Au moment de l'exécution, il prend en charge les graphiques de calcul, tout en prenant en charge à la fois le GPU et le CPU. De plus, l'IDE et les outils de débogage de Python simplifient le débogage.

Les défis:

Avec l'année de sortie de 2016, PyTorch est plus récent que les autres, compte moins d'utilisateurs et n'est généralement pas reconnu. Il y a un manque d'outils de surveillance et de visualisation, comme un tableau de tension. De plus, par rapport à d'autres frameworks, la communauté de développeurs associée à ce framework est encore modeste.

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La prochaine étape pour vous !

Ces 9 cadres et outils d'IA répertoriés pourraient aider les hommes d'affaires, les ingénieurs et les scientifiques comme vous à faire face aux problèmes du monde réel, développant et renforçant ainsi la technologie de base. Comme nous pouvons le voir, tous ces outils ont leurs propres caractéristiques, ensembles d'avantages et défis. Vous pouvez adopter ces cadres et outils d'IA en fonction de l'adéquation des fonctionnalités exigée par votre modèle commercial ou l'objectif de votre projet.

La toute prochaine étape après avoir compris les caractéristiques, les avantages et les inconvénients de ces cadres et outils d'IA répertoriés est que vous devez en implémenter un immédiatement pour obtenir les performances idéales avec un avantage concurrentiel sur les autres.

 Cet article est écrit par Heena Soni. Heena est une chercheuse et rédactrice passionnée chez TRooTech.com, une société technologique travaillant sur la numérisation des processus industriels dans des domaines variés. Faisant partie de l'équipe de gestion de contenu, elle est passionnée par la technologie de pointe et aime être mise à jour sur les derniers savoir-faire technologiques. Vous pouvez la suivre sur LinkedIn.