7 meilleurs frameworks d'apprentissage automatique pour les concepteurs Web en 2022

Les cadres d'apprentissage automatique sont très importants pour le développement de modèles d'apprentissage automatique. Les concepteurs Web doivent pouvoir utiliser les frameworks ML pour le développement Web et créer facilement des modèles d'apprentissage automatique pour le déploiement. Cet article présente les sept cadres d'apprentissage automatique les plus appropriés pour les concepteurs Web et leurs principales fonctionnalités.

Qu'est-ce qu'un framework d'apprentissage automatique ?

Les cadres d'apprentissage automatique sont des interfaces, des outils ou des bibliothèques qui permettent aux développeurs d'apprentissage automatique et aux spécialistes des données de créer, de maintenir et de déployer des modèles d'apprentissage automatique plus facilement et plus rapidement. Ces outils ou bibliothèques aident à maintenir des cycles de vie MLOps et DevOps efficaces et à établir un cadre de gestion de modèle ML.

Les développeurs n'ont pas besoin de comprendre les algorithmes d'apprentissage automatique sous-jacents. Il permet à un concepteur Web ou à un développeur d'apprentissage automatique de créer un modèle d'apprentissage automatique à l'aide de bibliothèques et d'outils prédéfinis. Des exemples de certains frameworks d'apprentissage automatique sont Tensorflow, Scikit learn etc.

Fonctionnalités d'un framework ML

Certaines caractéristiques importantes des frameworks d'apprentissage automatique sont :

• Facilité d'utilisation : un cadre d'apprentissage automatique doit être facile à utiliser par des utilisateurs issus d'un contexte de programmation différent.
• Doit avoir une bonne documentation : un framework ML doit être bien documenté et doit fournir plusieurs utilisations de langage de programmation.
• Il devrait réduire la complexité de l'apprentissage automatique en fournissant une syntaxe de programmation simple et une structure bien conçue pour créer des systèmes ML et des modèles conceptuels.
• Il doit disposer de capacités de prétraitement des données et de création de modèles ML : les frameworks ML doivent fournir des modules de prétraitement des données et des algorithmes d'apprentissage automatique.
• Il doit avoir des capacités de déploiement automatisé et de surveillance des modèles : les frameworks d'apprentissage automatique doivent intégrer des MLOps et des modelops et doivent être capables de stocker de nouveaux modèles de version dans des hubs de modèles et d'assurer la gestion et la surveillance des modèles.
• Il doit être abordable : les frameworks ML doivent avoir un coût d'abonnement abordable s'ils ne sont pas open source.
• Les frameworks d'apprentissage automatique doivent améliorer les performances du modèle ML après la formation.

Les 7 meilleurs frameworks d'apprentissage automatique pour les concepteurs Web

Les sept meilleurs frameworks d'apprentissage automatique et leurs fonctionnalités qui les rendent les plus adaptés aux concepteurs Web sont décrits ci-dessous :

Tensorflow

Tensorflow est un framework ML open source développé par l'équipe Google Brain en 2015, écrit en C++, Python et CUDA, il permet aux concepteurs Web et aux développeurs ML de créer des modèles ML de régression et des modèles ML de réseaux de neurones. Le framework Tensorflow ML aide à créer des modèles ML qui peuvent être facilement utilisés dans le processus de développement Web. Tensorflow utilise des tenseurs pour stocker des valeurs numériques qui sont utilisées dans le calcul.

Fonctionnalités de Tensorflow

• Possibilité de personnaliser l'apprentissage automatique : Tensorflow permet aux concepteurs Web et aux développeurs ML de créer facilement des modèles ML personnalisés.
• Il s'agit également d'un cadre de gestion de modèles efficace : il permet une gestion transparente des modèles ML, ce qui facilite les MLOps.
• Il fournit une formation distribuée sur le CPU et le GPU
• Exécution plus rapide et intégration avec Keras
• Peut être utilisé comme module JavaScript : Tensorflow.js peut être facilement utilisé par les concepteurs ou les développeurs Web pour intégrer des modèles ML dans des applications Web.
• Fournit un déploiement facile pour les pipelines de développement Web à l'aide de tf.serving ou tf.lite

Studio Microsoft Azure ML

Il s'agit d'un cadre d'apprentissage automatique développé par Microsoft Azure pour créer et former des modèles d'apprentissage automatique et les transformer en API pouvant être utilisées dans le développement Web. Cela réduit également la complexité des flux de travail ML.

Fonctionnalités du studio Microsoft Azure ML

• Il possède une interface utilisateur graphique qui utilise des fonctionnalités de glisser-déposer et peut être facilement utilisé par les concepteurs Web et les développeurs ML.
• Il fournit des capacités de prétraitement et de visualisation des données nécessaires à la création de modèles ML
• Le studio Azure ML ne nécessite aucun code, ce qui le rend très facile à utiliser par les concepteurs Web.
• Il dispose d'un stockage en nuage et d'API qui peuvent être utilisés pour le déploiement par les concepteurs Web et les développeurs ML.

Scikit apprendre

Il s'agit d'un framework d'apprentissage automatique open source développé par David Cournapeau en 2007, écrit principalement en python, qui permet aux développeurs de former des modèles d'apprentissage automatique avec différents modules intégrés pour les algorithmes ML tels que la régression, le clustering, la sélection de modèles et d'autres modules de prétraitement. est également convivial.

Caractéristiques de Scikit apprendre

• Il fournit des modules qui peuvent être utilisés pour les algorithmes ML supervisés et non supervisés, l'extraction de fonctionnalités et le prétraitement. Ces modules sont utilisés par les concepteurs Web et les développeurs ML dans le développement ML.
• Il offre une facilité d'utilisation des modèles ML pour le déploiement. Les concepteurs Web peuvent facilement utiliser Scikit learn pour former et enregistrer des modèles ML qui sont utilisés dans le développement Web.

Apache Mahout

Il s'agit d'un framework d'apprentissage automatique développé par Apache Software Foundation en avril 2008, écrit en Java et Scala. Mahout utilise la bibliothèque Hadoop qui permet aux développeurs de créer des systèmes d'apprentissage automatique dans le cloud, les concepteurs Web utilisent mahout pour créer facilement des moteurs de recommandation. Il est fortement recommandé en raison de sa simplicité, de son évolutivité et de sa rapidité.

Fonctionnalités d'apache mahout

• Il aide les concepteurs Web en fournissant des cadres d'algèbre linéaire distribués qui permettent aux développeurs de développer rapidement leurs propres algorithmes distribués.
• Apache mahout fournit des algorithmes de clustering intégrés tels que k-means, le streaming k-means utilisé pour la formation de modèles ML, etc. Il prend également en charge les baies naïves.
• Il utilise Hadoop et map-reduce pour le Big Data, qui est utilisé par les développeurs Web et les développeurs ML pour créer des moteurs de recommandation.

Café2

Il s'agit d'un framework d'apprentissage automatique développé par Berkeley Vision and Learning Center en 2017, il a été écrit en C++ et python. Il est flexible et facile à utiliser.

Caractéristiques de Caffe2

• Il fournit un moyen de stocker des modèles pré-formés utilisés par les concepteurs Web lors du déploiement : Caffe model zoo
• Il est rapide et peut être utilisé pour l'apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones convolutifs (CNN), et il prend en charge l'unité de traitement graphique (GPU)
• Il est utilisé pour créer des applications Web avec des fonctionnalités de segmentation et de classification d'images

Pytorche

Il s'agit d'un cadre d'apprentissage automatique développé par le laboratoire de recherche sur l'IA de Facebook (FAIR) en 2016. Il s'agit d'un cadre conçu pour la stabilité et la facilité des déploiements d'apprentissage automatique. Il est écrit en C++, Python et Cuda.

Caractéristiques de Pytorche

• Il utilise des tenseurs pour un calcul rapide, ce qui le rend efficace pour une utilisation par les concepteurs Web et les développeurs ML.
• Il peut être utilisé avec une unité de traitement graphique (GPU) et une unité centrale de traitement (CPU) et il fournit une exécution basée sur des graphiques.
• Il peut être utilisé par les développeurs pour déployer des modèles ML en tant qu'API , sur le Web et sur mobile et servir de cadre de gestion de modèle efficace.
• Pytorch est efficace pour l'apprentissage en profondeur et le NLP, l'intégration avec NumPy
• PyTorch est une bibliothèque de tenseurs d'apprentissage en profondeur optimisée pour les GPU et les CPU.

Apache Singa

Il s'agit d'un cadre d'apprentissage automatique développé par Apache Software Foundation en 2015 qui permet aux développeurs Web de créer facilement des modèles d'apprentissage automatique. Écrit en : C++, Python, Java.

Fonctionnalités d'Apache Singa

• Fournit une architecture flexible pour les concepteurs Web et les développeurs ML qui permet une formation distribuée
• Il fournit un modèle de programmation simple et un apprentissage distribué pour la formation de modèles ML et peut être utilisé pour la PNL et la segmentation d'images, la régression linéaire et logistique

Conclusion

Les concepteurs Web peuvent utiliser des cadres d'apprentissage automatique pour créer d'excellentes applications Web d'apprentissage automatique pour une utilisation en ligne. Il existe de nombreux frameworks d'apprentissage automatique, et ils sont écrits avec différents langages de programmation, mais les frameworks ML les plus appropriés pour les concepteurs Web ont été discutés dans cet article. Les fonctionnalités de chacun des frameworks ML expliquent pourquoi ils peuvent être facilement adoptés par les concepteurs Web.

FAQ

Un cadre d'apprentissage automatique est-il nécessaire pour former des modèles de ML ?

Oui, il est important d'utiliser une infrastructure d'apprentissage automatique pour former des modèles ML, car elle fournit une architecture appropriée pour la formation de modèles ML.

Un concepteur Web doit-il être familiarisé avec les frameworks ML et la création de modèles ML ?

Oui, ils devraient le faire, car le concepteur Web doit savoir déployer ces modèles ML en production.