Les meilleurs outils d'apprentissage automatique pour les entreprises

L'apprentissage automatique fait référence à un ensemble de techniques mathématiques et de transformation de données qui permettent aux logiciels d'apprendre à partir de données historiques. Par conséquent, il peut s'ajuster automatiquement pour parfaire l'exécution d'une tâche spécifique par l'intelligence artificielle. Quels sont les meilleurs outils d'apprentissage automatique pour les entreprises ?

Knime

Knime est une plateforme d'analyse de données, de reporting et d'intégration. Utilisant le concept de pipeline de données, il combine différents composants de l'apprentissage automatique et de l'exploration de données. Des codes dans des langages de programmation tels que C, C++, R, Python, Java et JavaScript peuvent être intégrés. Il peut être utilisé pour l'informatique décisionnelle, l'analyse des données financières et le CRM. Knime peut être utilisé en remplacement de SAS. Il est facile à déployer, à installer et à apprendre.

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Scikit-learn

Scikit-learn pour le développement d'apprentissage automatique en python. Non seulement il fournit une bibliothèque pour le langage de programmation Python, mais aussi, il aide à l'exploration et à l'analyse de données. Scikit-learn fournit des algorithmes et des modèles. Grâce à Scikit-learn, vous disposez d'une documentation simple à comprendre et la possibilité de modifier les paramètres d'un algorithme particulier. C’est un outil important pour la sélection de modèles, la classification et le regroupement. Il favorise aussi le prétraitement, la régression et la réduction de dimensionnalité.

PyTorch

PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique basée sur Torch pour Python. Torch est un framework informatique basé sur Lua, un langage de script et une bibliothèque d'apprentissage automatique. PyTorch peut être utilisé sur des plateformes cloud, car il fournit une formation distribuée, avec divers outils et bibliothèques. Il aide à la création d'infographies. Grâce au module Autograd, une variété d'algorithmes d'optimisation permet la création d’un réseau de neurones.

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Apache Mahout

Apache Mahout fournit des algorithmes pour les pré-processeurs, la régression, le clustering, la recommandation et l'algèbre linéaire distribuée. Il suit un cadre d'algèbre linéaire distribué et contient des bibliothèques Java pour les opérations mathématiques courantes. Simple et évolutif, il fonctionne bien pour les grands ensembles de données avec une documentation plus utile. C’est une plateforme conçue pour les scientifiques, les statisticiens et les mathématiciens.

Rapid Miner

Rapid Miner fournit une plateforme pour l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, la préparation des données, l'exploration de texte et l'analyse prédictive. Cher et utile, Rapid Miner est facile à utiliser, extensible via des plugins et aucune compétence en programmation n'est requise. Il facilite la conception et la mise en œuvre de workflows analytiques grâce à une interface graphique. C’est un outil adapté pour le développement des applications, les recherches et l'éducation.

TensorFlow

TensorFlow est un outil open-source pour l'apprentissage automatique créé par Google. Il permet aux entreprises d'entraîner des modèles prédictifs capables de traiter des quantités importantes de données. Cette bibliothèque logicielle propose une syntaxe intuitive et facile à utiliser. TensorFlow offre aussi la possibilité de développer des applications d'intelligence artificielle grâce à son langage de programmation, Python.

Il est possible d'utiliser TensorFlow avec différentes architectures : ordinateurs portables, serveurs ou processeurs mobiles tels que les smartphones. Les utilisateurs peuvent ainsi bénéficier d'une grande flexibilité en matière de développement et de déploiement.

L'une des caractéristiques les plus impressionnantes de TensorFlow est sa capacité à supporter le traitement distribué sur plusieurs machines simultanément. Cela permet aux entreprises qui ont besoin de travailler avec beaucoup de données à grande échelle (Big Data) ou qui exigent une forte performance dans leurs traitements, notamment lorsqu'il s'agit du traitement d'images et de vidéos.

TensorFlow fournit aussi divers outils pour simplifier le processus d'entraînement du modèle, comme TensorBoard qui affiche les résultats obtenus pendant le processus afin que les utilisateurs puissent surveiller leur progression au fur et à mesure qu'ils avancent dans leur projet.

Vous devez apporter des améliorations et des mises à jour pour enrichir cette solution open source déjà très aboutie.

TensorFlow est un choix judicieux pour toute entreprise cherchant à exploiter efficacement l'apprentissage automatique grâce à ses performances élevées, sa flexibilité et une communauté dynamique.

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning est un outil puissant pour l'apprentissage automatique offert par Microsoft. Il permet aux entreprises de créer facilement et rapidement des modèles prédictifs personnalisés à partir d'un grand volume de données.

Azure Machine Learning donne la possibilité aux utilisateurs d'accéder à une large gamme de bibliothèques Python et R, ainsi qu'à la suite Office 365, qui intègre divers outils tels qu'Excel ou Power BI. Ce faisant, il devient aisé pour les professionnels en entreprise travaillant avec ces logiciels familiers d'adopter cette solution.

L'outil fournit aussi un environnement complet de développement intégré (IDE), Azure Notebook, qui facilite le processus de création des modèles prédictifs grâce à son éditeur interactif. Cette fonctionnalité permet aussi aux développeurs et scientifiques de données de collaborer sur leurs projets.

Microsoft Azure offre une plateforme cloud très performante capable de traiter efficacement les grandes quantités de données nécessaires au traitement des projets liés à l'apprentissage automatique. Effectivement, en utilisant les capacités du cloud computing comme service (IaaS) ou plateforme (PaaS), les entreprises peuvent exécuter simultanément plusieurs calculs complexes sans avoir besoin d'une infrastructure locale importante.

Microsoft Azure Machine Learning propose aussi un ensemble complet d'outils dédiés au déploiement rapide des modèles appris afin qu'ils soient exploitables dans n'importe quel contexte commercial : applications Web/mobiles intelligentes, services intelligents cross-plateform (Windows/Linux). Cela facilite l'intégration de ces modèles aux services Web et applications mobiles.

Microsoft Azure Machine Learning est une solution complète pour les entreprises désireuses d'exploiter l'apprentissage automatique. Avec son environnement facile à utiliser et sa capacité à traiter des données massives dans le cloud computing, il devient accessible même aux utilisateurs non professionnels.