Les librairies Python à maîtriser pour faire du Machine Learning - Python

Le Machine Learning est l'un des domaines les plus en vogue de l'informatique ces dernières années. Il est omniprésent dans notre vie quotidienne, de la reconnaissance vocale des assistants personnels à la recommandation de produits sur les sites de e-commerce. Si vous êtes un programmeur Python et que vous êtes intéressé par le Machine Learning, voici les principales librairies Python que vous devriez connaître :

1. NumPy

NumPy est la librairie Python fondamentale pour les calculs scientifiques. Elle fournit des tableaux multidimensionnels de haute performance, des fonctions mathématiques pour travailler avec ces tableaux, ainsi que diverses fonctions pour la manipulation de ces tableaux. Elle est utilisée dans de nombreux autres packages de Data Science.

Exemple d'utilisation :

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b = np.array([[9,8,7],[6,5,4],[3,2,1]])

c = np.dot(a,b)
print(c)

2. Pandas

Pandas est une librairie Python pour la manipulation et l'analyse de données. Elle fournit des structures de données pour le traitement de tableaux, ainsi que des fonctions pour le filtrage, le tri, l'agrégation, la fusion, etc. Elle est très utile pour la préparation des données en vue de leur utilisation dans des modèles de Machine Learning.

Exemple d'utilisation :

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
df.head()

3. Scikit-Learn

Scikit-Learn est la librairie Python la plus populaire pour le Machine Learning. Elle fournit des implémentations de nombreux algorithmes de Machine Learning, tels que la régression linéaire, la classification, le clustering, etc., ainsi que des fonctions pour la sélection de caractéristiques, la validation croisée, la métrique de performance, etc.

Exemple d'utilisation :

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X_train, y_train)
print(clf.score(X_test, y_test))

4. TensorFlow

TensorFlow est une librairie Python développée par Google pour le Machine Learning et le Deep Learning. Elle fournit des outils pour la construction de réseaux de neurones, ainsi que des fonctions pour l'optimisation et la gestion des modèles entraînés. TensorFlow est utilisée par de nombreuses entreprises pour des projets de Machine Learning à grande échelle.

Exemple d'utilisation :

import tensorflow as tf

# Création d'un modèle de réseau de neurones
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compilation du modèle
model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(0.001),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Entraînement du modèle
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

5. Keras

Keras est une librairie Python de haut niveau pour la construction de réseaux de neurones. Elle fournit une interface simple et intuitive pour la création de modèles de Machine Learning, tout en permettant une personnalisation avancée pour les experts du domaine. Keras est basée sur TensorFlow et peut être utilisée en conjonction avec cette dernière.

Exemple d'utilisation :

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Création d'un modèle de réseau de neurones
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=32, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Compilation du modèle
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Entraînement du modèle
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

Conclusion

Ce sont les librairies Python les plus importantes et les plus utilisées dans le domaine du Machine Learning. En les maîtrisant bien, vous pourrez devenir un expert en Machine Learning et vous pourrez commencer à construire des modèles de Machine Learning complexes et puissants. Bonne chance !