{"id":1968,"date":"2021-08-18T07:21:03","date_gmt":"2021-08-18T07:21:03","guid":{"rendered":"https:\/\/enorcerna.com\/fr\/10-meilleures-alternatives-tensorflow-2021\/"},"modified":"2021-08-18T07:21:03","modified_gmt":"2021-08-18T07:21:03","slug":"10-meilleures-alternatives-tensorflow-2021","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enorcerna.com\/fr\/10-meilleures-alternatives-tensorflow-2021\/","title":{"rendered":"10 meilleures alternatives TensorFlow 2021"},"content":{"rendered":"
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En tant qu'entrepreneur ou PDG en devenir, vous r\u00eavez probablement de lancer votre startup ou de d\u00e9velopper votre entreprise. Pour ce faire, vous avez besoin de la bonne technologie associ\u00e9e \u00e0 de bons frameworks d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique.<\/span><\/p>\n

Le cadre que vous choisissez peut faire ou d\u00e9faire le d\u00e9ploiement de votre projet. Cela peut \u00e9galement avoir un impact sur le rythme de d\u00e9veloppement de votre entreprise.<\/p>\n

Au fil des ans, TensorFlow de Google a acquis la r\u00e9putation d'\u00eatre l'une des meilleures plates-formes pour les r\u00e9seaux de neurones profonds et l'apprentissage automatique.<\/p>\n

TensorFlow est une biblioth\u00e8que open source utilis\u00e9e pour un large \u00e9ventail de t\u00e2ches, notamment le calcul num\u00e9rique, la cr\u00e9ation d'applications, la diffusion de pr\u00e9dictions et l'acquisition de donn\u00e9es.<\/p>\n

Il facilite \u00e9galement la formation de mod\u00e8les, la reconnaissance d'images, la traduction automatique, les simulations bas\u00e9es sur PDE, les int\u00e9grations de mots, le traitement du langage naturel et la pr\u00e9diction de production \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/p>\n

Bien qu'il soit l'un des gros bonnets dans le domaine de l'apprentissage automatique, TensorFlow n'est peut-\u00eatre pas fait pour vous. Le langage de programmation que vous utilisez et le type de r\u00e9seaux de neurones que vous avez l'intention de d\u00e9velopper peuvent ne pas \u00eatre parfaitement compatibles avec TensorFlow.<\/p>\n

De plus, l'objectif et le caract\u00e8re du projet ou le nombre d'outils dont vous aurez besoin peuvent faire sortir TensorFlow de votre zone de confort. Par cons\u00e9quent, il est important d'envisager d'autres alternatives qui ne creuseront pas un \u00e9norme trou dans le compte de votre entreprise.<\/p>\n

Trouver l'alternative parfaite \u00e0 TensorFlow pourrait \u00eatre un exercice difficile. Mais heureusement pour vous, j'ai fait tout le gros du travail.<\/p>\n

Vous trouverez ci-dessous les meilleures alternatives TensorFlow que vous pouvez utiliser. J'ai mis en \u00e9vidence les fonctionnalit\u00e9s uniques, les avantages et les cas d'utilisation de chacun pour vous aider \u00e0 s\u00e9lectionner la meilleure solution d'apprentissage en profondeur pour vos besoins particuliers.<\/p>\n

Meilleures alternatives TensorFlow<\/span><\/h2>\n

1. <\/strong>Robot de donn\u00e9es<\/strong><\/span><\/h3>\n

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DataRobot est une plate-forme d'apprentissage automatique au niveau de l'entreprise qui utilise des algorithmes pour analyser et comprendre divers mod\u00e8les d'apprentissage automatique afin d'aider \u00e0 une prise de d\u00e9cision \u00e9clair\u00e9e.<\/p>\n

Il permet aux entreprises d'effectuer facilement des analyses de donn\u00e9es et de cr\u00e9er des applications avanc\u00e9es bas\u00e9es sur l'IA.<\/p>\n

Le logiciel abrite une biblioth\u00e8que compl\u00e8te de techniques et d'algorithmes de ML open source. DataRobot exploite un mod\u00e8le de s\u00e9rie chronologique automatis\u00e9 pour faire des pr\u00e9dictions sur une s\u00e9rie de donn\u00e9es en fonction des tendances pass\u00e9es et des donn\u00e9es obtenues \u00e0 partir des tests.<\/p>\n

De cette fa\u00e7on, vous pourrez faire des pr\u00e9visions plus pr\u00e9cises pour le marketing, la notation des prospects, la demande de produits, les revenus, l'inventaire, l'analyse financi\u00e8re, etc.<\/p>\n

DataRobot est disponible en tant que service enti\u00e8rement g\u00e9r\u00e9, sur votre plate-forme cloud pr\u00e9f\u00e9r\u00e9e ou en tant qu'outil sur site.<\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 sa fonctionnalit\u00e9 Paxata, votre organisation peut fa\u00e7onner, explorer et combiner diff\u00e9rents ensembles de donn\u00e9es pour l'IA d'entreprise et les transformer en donn\u00e9es pr\u00e9par\u00e9es pour les applications d'IA et de ML.<\/p>\n

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Pour ceux qui pr\u00e9f\u00e8rent \u00e9crire leur propre code et cr\u00e9er des mod\u00e8les personnalis\u00e9s, DataRobot int\u00e8gre Zepl, un bloc-notes cloud natif en libre-service. Avec Zepl, diverses \u00e9quipes pourront \u00e9galement collaborer de mani\u00e8re transparente, augmentant ainsi l'efficacit\u00e9 et la productivit\u00e9 en cours de route.<\/p>\n

Contrairement \u00e0 TensorFlow qui a une courbe d'apprentissage plus \u00e9lev\u00e9e pour les d\u00e9butants, DataRobot dispose d'une interface intuitive. Cela le rend facile \u00e0 utiliser sans assistance technique.<\/p>\n

DataRobot offre une assistance IA aux utilisateurs au cours d'exercices de pr\u00e9paration de donn\u00e9es tels que le nettoyage, le profilage et le clustering. Cela r\u00e9duit \u00e0 son tour le temps n\u00e9cessaire pour mettre en forme et pr\u00e9parer les donn\u00e9es.<\/p>\n

Tous les \u00e9crans contiennent \u00e9galement des descriptions de tous les mod\u00e8les et points de donn\u00e9es afin que m\u00eame les personnes n'ayant aucune exp\u00e9rience en analyse de donn\u00e9es puissent comprendre.<\/p>\n

En outre, DataRobot propose une formation sur mesure en intelligence artificielle et en apprentissage automatique pour aider les entreprises \u00e0 tirer le meilleur parti de la plate-forme.<\/p>\n

2. <\/strong>PyTorche<\/strong><\/span><\/h3>\n

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S'il est important pour vous de disposer d'un cadre d'apprentissage en profondeur offrant une formation br\u00e8ve, de la flexibilit\u00e9 et des capacit\u00e9s de d\u00e9bogage, vous constaterez que PyTorch est une meilleure alternative \u00e0 TensorFlow.<\/p>\n

PyTorch a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 par Facebook et est \u00e9crit dans le langage de programmation Lua. Il s'agit d'une biblioth\u00e8que d'apprentissage automatique, d'un langage de script et d'un cadre informatique r\u00e9unis en un seul.<\/p>\n

Il permet aux d\u00e9veloppeurs d'effectuer des calculs Tensor avec une vitesse GPU impressionnante. PyTorch a \u00e9t\u00e9 sp\u00e9cialement con\u00e7u pour acc\u00e9l\u00e9rer les processus de la recherche \u00e0 la production et au d\u00e9ploiement.<\/p>\n

PyTorch utilise des capteurs de type r\u00e9seau pour convertir les param\u00e8tres, les sorties de mod\u00e8le et les entr\u00e9es en code. Avec les fonctions TorchScript et TorchServe, il fournit des flux de travail de bout en bout pour \u00e0 peu pr\u00e8s toutes les principales plates-formes.<\/p>\n

Il peut \u00eatre utilis\u00e9 pour cr\u00e9er et entra\u00eener rapidement vos mod\u00e8les d'apprentissage en profondeur. Cela en fait le cadre de choix pr\u00e9f\u00e9r\u00e9 de nombreux chercheurs.<\/p>\n

PyTorch a un processus de mod\u00e9lisation clair et simple. Il comprend des tonnes de pi\u00e8ces et de mod\u00e8les modulaires recycl\u00e9s, pr\u00eats \u00e0 l'emploi et relativement simples \u00e0 combiner.<\/p>\n

Ce qui distingue PyTorch des autres solutions d'apprentissage en profondeur, c'est sa technique d'auto-diff\u00e9renciation en mode inverse. Cela vous permet d'apporter des modifications au comportement de votre r\u00e9seau de neurones avec peu ou pas de surcharge.<\/p>\n

Mais avec les techniques traditionnelles, vous devrez recommencer \u00e0 z\u00e9ro chaque fois que vous aurez besoin de modifier un r\u00e9seau de neurones existant. La technique de PyTorch acc\u00e9l\u00e8re les cycles de d\u00e9veloppement et offre plus de flexibilit\u00e9 aux utilisateurs.<\/p>\n

PyTorch propose \u00e9galement des fonctions d'optimisation et de perte pr\u00eates \u00e0 l'emploi, des transformations int\u00e9gr\u00e9es et des m\u00e9canismes de chargement de donn\u00e9es simplifi\u00e9s. Le programme est disponible pour Linux, Android, iOS.<\/p>\n

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La plate-forme prend en charge la formation distribu\u00e9e et les outils de d\u00e9bogage populaires tels que le d\u00e9bogueur PyCharm, Pdb et Ipdb. Il utilise \u00e9galement des serveurs de mod\u00e8les, une int\u00e9gration directe et des microservices directs pour prendre en charge la diffusion de mod\u00e8les.<\/p>\n

PyTorch surpasse TensorFlow en mati\u00e8re de parall\u00e9lisme de donn\u00e9es, car il utilise un support natif pour r\u00e9aliser une ex\u00e9cution asynchrone via Python. Pendant ce temps, TensorFlow vous oblige \u00e0 optimiser et programmer chaque op\u00e9ration manuellement sur des appareils sp\u00e9cifiques pour une formation distribu\u00e9e.<\/p>\n

Par rapport \u00e0 TensorFlow, PyTorch a une courbe d'apprentissage facile. Les d\u00e9butants et les personnes exp\u00e9riment\u00e9es en apprentissage automatique peuvent ma\u00eetriser la plate-forme en peu de temps.<\/p>\n

3. <\/strong>Keras<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Keras est une biblioth\u00e8que de r\u00e9seaux de neurones. Comme TensorFlow, il est open source et bas\u00e9 sur le langage de programmation Python.<\/p>\n

Il prend en charge les r\u00e9seaux de convolutions et peut \u00eatre utilis\u00e9 pour un prototypage de recherche rapide et facile. Keras est une API puissante con\u00e7ue pour acc\u00e9l\u00e9rer l'exp\u00e9rimentation et elle ne n\u00e9cessite pas autant de codage que TensorFlow.<\/p>\n

Il existe de nombreux cas d'utilisation o\u00f9 Keras peut \u00eatre utile, notamment la reconnaissance vocale, la traduction, l'identification vocale et la reconnaissance d'images.<\/p>\n

Ce cadre d'apprentissage en profondeur offre une extensibilit\u00e9 avanc\u00e9e et des pratiques incroyables pour la r\u00e9duction de la charge cognitive. Avec Keras, vous pouvez cr\u00e9er de nouveaux modules tels que des optimiseurs, des fonctions de co\u00fbt, des couches de neurones publicitaires, etc.<\/p>\n

Ces modules sont d\u00e9finis par le code Python et sont assez faciles \u00e0 ajouter. Le framework Keras dispose d'une interface continue pour cr\u00e9er des piles lin\u00e9aires de couches simples \u00e0 l'aide de sorties et d'entr\u00e9es.<\/p>\n

Son API minimaliste peut aider \u00e0 cr\u00e9er des mod\u00e8les d'apprentissage en profondeur \u00e0 partir de z\u00e9ro et \u00e0 cr\u00e9er des graphiques sophistiqu\u00e9s de couches. Les mod\u00e8les et les couches d'apprentissage en profondeur construits avec Keras sont portables et l\u00e9gers.<\/p>\n

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Keras vous donne acc\u00e8s \u00e0 des modules \u00e9volutifs et personnalisables. Il a une architecture simple et intuitive qui facilite la navigation m\u00eame pour les d\u00e9butants.<\/p>\n

Si vous commencez tout juste votre parcours d'apprentissage en profondeur, Keras peut vous fournir une passerelle facile sur le terrain et vous aider \u00e0 prototyper des concepts indolores.<\/p>\n

Parmi les autres fonctionnalit\u00e9s int\u00e9ressantes qui valent la peine d'\u00eatre prises en compte par Keras, citons sa prise en charge des smartphones qui vous permet d'utiliser la plate-forme sur votre appareil iOS ou Android.<\/p>\n

De plus, Keras peut \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9 sur GPU, Spark, TPU et CPU, en particulier lorsqu'il est combin\u00e9 avec CUDA. Il prend \u00e9galement en charge la combinaison de deux r\u00e9seaux.<\/p>\n

4. <\/strong>Caf\u00e9 & Caf\u00e9 2<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Caffe est un framework d'apprentissage en profondeur bas\u00e9 sur C++ avec un front-end \u00e9l\u00e9gant bas\u00e9 sur Python. C'est un excellent programme pour les d\u00e9veloppeurs et les data scientists qui souhaitent entra\u00eener des mod\u00e8les sans avoir \u00e0 cr\u00e9er des lignes de code suppl\u00e9mentaires.<\/p>\n

Le cadre offre un support pour les r\u00e9seaux feedforward et les r\u00e9seaux de neurones convolutifs. Caffe est utile pour affiner les r\u00e9seaux existants et effectuer des traitements d'images.<\/p>\n

Caffe2 a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 par Yangqing Jia, un d\u00e9veloppeur de Facebook, pour servir de successeur plus efficace \u00e0 Caffe. Il est con\u00e7u pour les d\u00e9ploiements \u00e0 grande \u00e9chelle et mobiles dans des environnements de production.<\/p>\n

Caffe2 est un framework \u00e9volutif pr\u00eat pour la production. Facebook en a tir\u00e9 parti pour livrer \u00e0 plus d'un milliard de t\u00e9l\u00e9phones r\u00e9partis sur six g\u00e9n\u00e9rations d'Android et huit g\u00e9n\u00e9rations d'architecture de processeur iPhone.<\/p>\n

Le framework est rapide et l\u00e9ger avec une inf\u00e9rence optimis\u00e9e pour le serveur. Caffe2 s'int\u00e8gre parfaitement \u00e0 d'autres frameworks comme PyTorch.<\/p>\n

Il fournit \u00e9galement des mod\u00e8les pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s pour la cr\u00e9ation d'applications de d\u00e9monstration, ce qui conduit \u00e0 des processus de d\u00e9veloppement plus efficaces. Caffe2 dispose d'une interface \u00e9l\u00e9gante et facile \u00e0 naviguer qui vous aidera \u00e0 effectuer des t\u00e2ches d'apprentissage en profondeur facilement et rapidement.<\/p>\n

5. <\/strong>Scikit-apprendre<\/strong><\/span><\/h3>\n

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D\u00e9velopp\u00e9 par David Cournapeau et publi\u00e9 en 2007, Scikit-learn est une biblioth\u00e8que d'apprentissage automatique open source bas\u00e9e sur Python et C++. Il est construit sur NumPy, Matplotlib et SciPy.<\/p>\n

Scikit-learn h\u00e9berge de nombreux algorithmes de r\u00e9gression, de clustering et de classification, notamment Random Forest, K-means clustering, Support Vector Machines, Gradient Boosting, etc.<\/p>\n

Avec Scikit-learn, vous pouvez \u00e9galement impl\u00e9menter facilement le retraitement et la s\u00e9lection modale pour une visualisation des donn\u00e9es et une segmentation client am\u00e9lior\u00e9es. La plate-forme peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9e pour l'extraction de caract\u00e9ristiques, la r\u00e9duction de dimensionnalit\u00e9, la s\u00e9lection de caract\u00e9ristiques, la recherche de grille et la factorisation matricielle.<\/p>\n

Scikit-learn propose une poign\u00e9e d'ensembles de donn\u00e9es int\u00e9gr\u00e9s tels que l'ensemble de donn\u00e9es sur le diab\u00e8te, l'ensemble de donn\u00e9es sur l'iris et l'ensemble de donn\u00e9es sur les prix des maisons. Leur fonction principale est de vous aider \u00e0 comprendre et \u00e0 ex\u00e9cuter facilement des mod\u00e8les de ML sur eux.<\/p>\n

Le framework Scikit-learn prend en charge l'apprentissage automatique non supervis\u00e9 et supervis\u00e9. Il est con\u00e7u pour g\u00e9rer sp\u00e9cifiquement les donn\u00e9es num\u00e9riques stock\u00e9es dans les m\u00e9triques creuses SciPy ou les tableaux NumPy.<\/p>\n

Il comporte un certain nombre de mod\u00e8les et d'algorithmes appel\u00e9s estimateurs. En outre, il offre des capacit\u00e9s de transformation, d'ajustement de mod\u00e8le, de pr\u00e9traitement des donn\u00e9es, de s\u00e9lection et d'\u00e9valuation.<\/p>\n

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Si vous voulez une biblioth\u00e8que d'apprentissage automatique qui vous permet d'\u00e9valuer avec pr\u00e9cision les performances de pr\u00e9diction, Scikit-learn est \u00e0 la hauteur de la t\u00e2che. Un autre outil puissant fourni par la plate-forme est l'arbre de d\u00e9cision, qui vous permet de prendre des d\u00e9cisions et de pr\u00e9dire le r\u00e9sultat.<\/p>\n

Cette fonctionnalit\u00e9 est particuli\u00e8rement utile lorsque vous travaillez avec des variables d\u00e9pendantes qui n'ont pas de relation s\u00e9quentielle avec la variable ind\u00e9pendante.<\/p>\n

La suite d'outils de Scikit-learn prend \u00e9galement en charge une vari\u00e9t\u00e9 d'autres t\u00e2ches telles que la construction de pipelines de workflow qui m\u00e9langent des estimateurs et des objets de transformateur de donn\u00e9es. Comme TensorFlow, Scikit-learn est open source et disponible pour un usage commercial.<\/p>\n

6. <\/strong>Cahier Jupyter<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Jupyter Notebook est une autre alternative TensorFlow qui m\u00e9rite d'\u00eatre envisag\u00e9e si vous \u00eates \u00e0 la recherche d'un framework d'apprentissage automatique. Il s'agit d'une application Web open source qui permet la collaboration entre les chercheurs, les data scientists, les math\u00e9maticiens, les ing\u00e9nieurs de donn\u00e9es et d'autres utilisateurs.<\/p>\n

Jupyter Notebook prend en charge les langages de programmation Python, R et Julia et fournit des noyaux modulaires pour plus de quarante autres langages. Cette prise en charge multilingue lui donne un avantage sur TensorFlow qui ne prend en charge qu'une seule langue\u00a0: Python.<\/p>\n

La plate-forme open source fonctionne comme un outil de bloc-notes de calcul pour la cr\u00e9ation, l'\u00e9dition et le partage de code, d'images, de texte explicatif et d'autres donn\u00e9es. Vous pouvez utiliser Jupyter pour impl\u00e9menter des visualisations de donn\u00e9es, du code logiciel et des commentaires.<\/p>\n

Il peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9 pour ajouter des calculs et des rendus multim\u00e9dias riches de la sortie de calcul \u00e0 un document. Ce document, appel\u00e9 un carnet<\/em>, peuvent ensuite \u00eatre facilement distribu\u00e9s et r\u00e9vis\u00e9s par les membres de votre \u00e9quipe.<\/p>\n

De cette fa\u00e7on, les cahiers peuvent servir d'enregistrement informatique complet de chaque interaction et collaboration entre les membres de votre \u00e9quipe.<\/p>\n

Jupyter Notebook est id\u00e9al pour les d\u00e9veloppeurs qui souhaitent \u00e9crire de petits bouts de code et cr\u00e9er de gros modules. C'est \u00e9galement un excellent outil de choix pour g\u00e9rer les petites t\u00e2ches d'int\u00e9gration, ce qui en fait un bon choix pour les petites et moyennes entreprises.<\/p>\n

La plateforme est \u00e9quip\u00e9e pour cr\u00e9er facilement et rapidement des chartes graphiques pr\u00e9cises. Jupyter Notebook est \u00e9galement beaucoup plus facile \u00e0 apprendre que TensorFlow, m\u00eame pour les d\u00e9butants en programmation.<\/p>\n

Jupyter utilise des conteneurs comme Docker pour rationaliser les processus de d\u00e9ploiement et d'installation de logiciels. Il offre \u00e9galement un bon support technique et communautaire pour faire face \u00e0 tous les d\u00e9fis que vous pourriez rencontrer lors de l'utilisation de l'outil.<\/p>\n

Les autres utilisations de Jupyter Notebook incluent la simulation num\u00e9rique, le nettoyage et la transformation des donn\u00e9es, la mod\u00e9lisation statistique et l'analyse exploratoire des donn\u00e9es. Les blocs-notes que vous cr\u00e9ez avec Jupyter peuvent facilement \u00eatre partag\u00e9s via GitHub, e-mail, Jupyter Notebook Viewer et Dropbox.<\/p>\n

7. <\/strong>MXNet<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Ce framework d'apprentissage en profondeur a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9 par Apache en collaboration avec Intel et la communaut\u00e9 open source. MXNet prend en charge une vari\u00e9t\u00e9 de langages tels que Julia, R, Python, Javascript, C++, Perl, etc.<\/p>\n

Il est appr\u00e9ci\u00e9 des d\u00e9veloppeurs et des entreprises du monde entier en raison de son \u00e9volutivit\u00e9. MXNet est le plus souvent utilis\u00e9 pour la pr\u00e9vision, l'\u00e9criture manuscrite et la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel.<\/p>\n

Lorsqu'il s'agit d'ex\u00e9cuter des algorithmes d'apprentissage en profondeur, MXNet est efficace, rapide et flexible. Vous pouvez ex\u00e9cuter le framework MXNet sur n'importe quel appareil.<\/p>\n

Il offre une IA puissante et une prise en charge compl\u00e8te du GPU avec l'inclusion de plusieurs modes GPU. MXNet vous offre un vaste \u00e9cosyst\u00e8me d'outils et une biblioth\u00e8que abondante pour vous aider \u00e0 cr\u00e9er et \u00e0 former des mod\u00e8les pour la validation crois\u00e9e, les s\u00e9ries chronologiques et le traitement du langage naturel.<\/p>\n

MXNet fait de la formation et du d\u00e9ploiement de r\u00e9seaux de neurones profonds une affaire simple. Le framework est l\u00e9ger et peut facilement \u00eatre adapt\u00e9 \u00e0 plusieurs GPU et diff\u00e9rentes machines avec un calcul optimis\u00e9 et une commutation de contexte rapide.<\/p>\n

Le programme a r\u00e9cemment introduit HOROVOD, le framework d'apprentissage automatique open source d\u00e9velopp\u00e9 par Uber dans le syst\u00e8me MXNet. La fonctionnalit\u00e9 de l'API Gluon permet aux utilisateurs de passer du mode symbolique au mode imp\u00e9ratif de mani\u00e8re transparente.<\/p>\n

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Il vous permet \u00e9galement de servir des mod\u00e8les et offre une bonne prise en charge de plusieurs langages de programmation. TensorFlow, en revanche, ne prend en charge que le langage de programmation Python.<\/p>\n

Avec MXNet, vous serez capable d'effectuer \u00e0 la fois une programmation symbolique et imp\u00e9rative. Cela vous permettra, \u00e0 vous ou \u00e0 votre \u00e9quipe de d\u00e9veloppeurs, de s\u00e9lectionner leur technique de programmation pr\u00e9f\u00e9r\u00e9e lors de la cr\u00e9ation de mod\u00e8les d'apprentissage en profondeur.<\/p>\n

Le framework MXNet prend en charge les mod\u00e8les avanc\u00e9s d'apprentissage en profondeur tels que les r\u00e9seaux de m\u00e9moire \u00e0 long terme (LSTM) et les r\u00e9seaux de neurones convolutifs (CNN).<\/p>\n

Que vous planifiez un grand projet industriel ou \u00e0 petite \u00e9chelle, MXNet est \u00e0 la hauteur.<\/p>\n

Lire aussi<\/strong><\/span>: Meilleurs outils open source pour les d\u00e9veloppeurs Web<\/p>\n

8. <\/strong>Torche<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Cette alternative TensorFlow est un framework d'apprentissage automatique open source qui prend en charge une vari\u00e9t\u00e9 d'algorithmes d'apprentissage automatique. Torch est bas\u00e9 sur LuaJIT, un langage de script connu pour \u00eatre rapide et simple \u00e0 utiliser.<\/p>\n

Il est sous licence BSD et prend en charge l'impl\u00e9mentation des langages de programmation C et CUDA. Torch est l'une des biblioth\u00e8ques d'apprentissage en profondeur les plus anciennes et les plus populaires.<\/p>\n

Il vous permet d'analyser, de d\u00e9finir et d'optimiser efficacement des expressions math\u00e9matiques qui incluent des tableaux multidimensionnels et des calculs matriciels matriciels. La biblioth\u00e8que est \u00e9troitement int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 NumPy et prend en charge l'utilisation de GPU.<\/p>\n

Les autres fonctionnalit\u00e9s \u00e9tonnantes offertes par Torch incluent la diff\u00e9renciation symbolique, l'auto-v\u00e9rification, les op\u00e9rations de stabilit\u00e9 et de vitesse, ainsi que des tests unitaires approfondis.<\/p>\n

Torch propose \u00e9galement des fonctions pour les routines d'optimisation num\u00e9rique, les mod\u00e8les bas\u00e9s sur l'\u00e9nergie, les routines d'alg\u00e8bre lin\u00e9aire, les r\u00e9seaux de neurones, etc. Bien que Torch et TensorFlow fournissent tous deux des mod\u00e8les entra\u00een\u00e9s et une ex\u00e9cution parall\u00e8le, Torch a une vitesse d'ex\u00e9cution plus rapide.<\/p>\n

Puisqu'il s'agit d'un outil multiplateforme, Torch peut fonctionner sans probl\u00e8me sur les unit\u00e9s de traitement graphique (GPU) et les unit\u00e9s centrales de traitement (CPU). Le framework est \u00e9galement disponible sur Linux, Windows, MacOS, Android et iOS.<\/p>\n

Torch effectue des calculs tr\u00e8s rapidement et peut \u00eatre utilis\u00e9 pour entra\u00eener des algorithmes d'apprentissage en profondeur. Il peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9 pour le traitement du signal, la vision par ordinateur, l'audio, la mise en r\u00e9seau, l'image et la vid\u00e9o.<\/p>\n

Une autre caract\u00e9ristique qui le place en avance sur bon nombre de ses pairs est sa fourniture d'une vaste gamme d'algorithmes approfondis. Il fournit \u00e9galement un tableau polyvalent \u00e0 N dimensions.<\/p>\n

Compar\u00e9 \u00e0 TensorFlow, le framework Torch est extr\u00eamement facile \u00e0 utiliser, vous pouvez donc vous plonger dans vos projets au lieu de passer trop de temps \u00e0 apprendre les ficelles de la plate-forme.<\/p>\n

De nombreux didacticiels et exemples de codes sont disponibles sur Torch pour vous guider tout au long du processus d'installation et de configuration.<\/p>\n

9. <\/strong>CNTK<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Microsoft Cognitive Toolkit ou CNTK est un cadre d'apprentissage en profondeur robuste con\u00e7u pour g\u00e9rer de grands ensembles de donn\u00e9es. Il prend en charge plusieurs langages, notamment Python, Java, C++ et C#.<\/p>\n

Vous pouvez entra\u00eener vos mod\u00e8les dans une langue et les utiliser dans une autre. Cette fonctionnalit\u00e9 est particuli\u00e8rement utile pour les organisations qui ont besoin de personnes sp\u00e9cialis\u00e9es dans diff\u00e9rentes langues pour collaborer ensemble sur des projets.<\/p>\n

CNTK vous permet de vous entra\u00eener efficacement \u00e0 l'\u00e9criture manuscrite, \u00e0 l'image et \u00e0 la reconnaissance vocale pour les r\u00e9seaux de neurones r\u00e9currents et convolutifs. Il est livr\u00e9 avec de nombreux composants optimis\u00e9s.<\/p>\n

Le framework open source apporte une \u00e9volutivit\u00e9 et des performances am\u00e9lior\u00e9es \u00e0 la table. Dans le domaine de l'utilisation des ressources, il est plus l\u00e9ger que TensorFlow.<\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 L'abstraction de l'API de CNTK, vous pouvez facilement entra\u00eener des r\u00e9seaux de neurones profonds\/arbitraires sans consommer beaucoup de ressources. En outre, CNTK fournit des abstractions pour les algorithmes d'apprentissage et de calcul.<\/p>\n

Il est livr\u00e9 avec des lecteurs de donn\u00e9es int\u00e9gr\u00e9s \u00e9volutifs con\u00e7us pour traiter diff\u00e9rents types de donn\u00e9es. Cela inclut la parole, l'image et le texte afin que vous n'ayez pas \u00e0 vous soucier d'\u00e9crire votre propre code pour la lecture des donn\u00e9es.<\/p>\n

CNTK peut \u00eatre facilement int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 Azure Cloud, Apache Spark et une multitude d'autres outils et plateformes. Il est \u00e9galement mieux adapt\u00e9 aux environnements de construction ou de d\u00e9ploiement Windows et Linux 64 bits.<\/p>\n

D'autres aspects positifs du cadre CNTK incluent une documentation claire et compl\u00e8te et une visualisation graphique dirig\u00e9e. De plus, les utilisateurs b\u00e9n\u00e9ficient d'une assistance technique \u00e9tendue de la part de l'\u00e9quipe Microsoft, ainsi que d'une base d'utilisateurs et d'une assistance communautaire.<\/p>\n

dix. <\/strong>DL4J<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Deeplearning4j est une biblioth\u00e8que d'apprentissage en profondeur et alternative TensorFlow open source. Les calculs fondamentaux pour DL4J sont bas\u00e9s sur les langages CUDA, C et C++.<\/p>\n

DL4J est aliment\u00e9 par ND4J, la biblioth\u00e8que de calcul num\u00e9rique unique de la plate-forme. Il utilise Hadoop et Apache Spark pour mettre en \u0153uvre l'IA dans les environnements commerciaux et acc\u00e9l\u00e9rer la formation des mod\u00e8les.<\/p>\n

Ces mod\u00e8les et algorithmes peuvent ensuite \u00eatre utilis\u00e9s sur des unit\u00e9s centrales et graphiques distribu\u00e9es. Comme TensorFlow, DL4J prend en charge le parall\u00e9lisme des donn\u00e9es.<\/p>\n

Cependant, les r\u00e9seaux de neurones dans DL4J sont entra\u00een\u00e9s en parall\u00e8le par r\u00e9duction r\u00e9p\u00e9titive via des clusters. DL4J propose des ex\u00e9cutions de Deep croyance net, word2vec, GloVe, d'un auto-encodeur profond, d'un r\u00e9seau de tenseurs, d'un r\u00e9seau de neurones r\u00e9cursifs, d'un auto-encodeur \u00e0 d\u00e9bruitage empil\u00e9 et d'une machine Boltzmann.<\/p>\n

Vous pouvez utiliser DL4J pour construire des r\u00e9seaux neuronaux profonds et former des couches \u00e0 partir de r\u00e9seaux peu profonds. Cela vous donne la libert\u00e9 de fusionner des auto-encodeurs s\u00e9quence \u00e0 s\u00e9quence, des r\u00e9seaux r\u00e9currents\/convolutionnels et des auto-encodeurs variationnels.<\/p>\n

DL4J est \u00e9crit pour Java, avec la prise en charge de n'importe quel langage Java Virtual Machine (JVM), y compris Kotlin, Scala et Clojure. Il sous-tend \u00e9galement divers types de r\u00e9seaux de neurones tels que LTSM, CNN, RNTN et RNN.<\/p>\n

Il existe de nombreux cas d'utilisation potentiels pour DL4J, en particulier dans les domaines de la d\u00e9tection des fraudes, de la reconnaissance d'images, de l'exploration de texte et du traitement du langage naturel. Si vous travaillez dans l'un de ces domaines, vous devriez certainement examiner ce cadre de plus pr\u00e8s.<\/p>\n

DL4J est capable de traiter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es \u00e0 un rythme plus rapide que TensorFlow. Il est \u00e9galement incroyablement flexible et efficace, avec une documentation solide.<\/p>\n

Derniers mots<\/span><\/h2>\n

Maintenant que vous connaissez certaines des meilleures alternatives TensorFlow sur le march\u00e9, vous \u00eates en mesure de prendre une d\u00e9cision \u00e9clair\u00e9e sur le cadre d'apprentissage en profondeur qui vous convient.<\/p>\n

Comme vous l'avez vu ci-dessus, chaque framework apporte quelque chose de diff\u00e9rent \u00e0 la table. Il s'agit donc de d\u00e9terminer quelles fonctionnalit\u00e9s sont les plus importantes pour vous en fonction des besoins et de la situation de votre projet.<\/p>\n

Toutes les plates-formes consid\u00e9r\u00e9es dans cette liste sont d'excellentes options, mais PyTorch a un avantage sur toutes les autres. En effet, il est capable de g\u00e9rer de grands ensembles de donn\u00e9es sans compromettre la vitesse ou les performances.<\/p>\n

Il est \u00e9galement tr\u00e8s facile \u00e0 apprendre, m\u00eame pour les d\u00e9butants, et poss\u00e8de d'excellentes capacit\u00e9s de d\u00e9bogage. De plus, PyTorch est compatible avec diff\u00e9rentes plateformes et infrastructures.<\/p>\n<\/p><\/div>\n\n\n

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