La création des applications d’apprentissage profond nécessite une compréhension relative du fonctionnement des réseaux de neurones artificiels, un objectif qui était complexe et souvent inaccessible par manque d’expertise. De plus en plus d’outils permettent maintenant la création des différents composants liés aux algorithmes d’apprentissage machine.
Les interfaces de programmation (API), les librairies et les outils
La création de réseaux de neurones artificiels passe traditionnellement par une étape de programmation qui consiste à implémenter les différents mécanismes rattachés à la création, l’entraînement, la validation et l’exécution des réseaux de neurones profonds. Des librairies comme TensorFlow ou PyTorch, etc. permettent d’établir les composantes de base formant un réseau de neurones artificiels profond (couches d’entrée et de sortie, neurones, liens entre les neurones, etc.) L’utilisation de ces librairies se réalise par les interfaces de programmation invoquées via les langages de programmation les plus utilisés tels que Python, Java ou autres.
La librairie Keras a été spécialement conçue pour la création et la gestion des modèles d’apprentissage profond. Elle facilite particulièrement leur création en permettant aux développeurs de définir leur morphologie, les approches d’entraînement et de correction d’erreurs, et bien d’autres paramètres.
Il existe de plus en plus d’outils automatisés pour la création sans code (ou presque) des modèles d’apprentissage profond comme des plateformes d’AutoML (apprentissage machine automatisé) telles que DataRobot ou Dataiku.
La création des applications d’apprentissage profond nécessite une compréhension relative du fonctionnement des réseaux de neurones artificiels, un objectif qui était complexe et souvent inaccessible par manque d’expertise. De plus en plus d’outils permettent maintenant la création des différents composants liés aux algorithmes d’apprentissage machine.
Les interfaces de programmation (API), les librairies et les outils
La création de réseaux de neurones artificiels passe traditionnellement par une étape de programmation qui consiste à implémenter les différents mécanismes rattachés à la création, l’entraînement, la validation et l’exécution des réseaux de neurones profonds. Des librairies comme TensorFlow ou PyTorch, etc. permettent d’établir les composantes de base formant un réseau de neurones artificiels profond (couches d’entrée et de sortie, neurones, liens entre les neurones, etc.) L’utilisation de ces librairies se réalise par les interfaces de programmation invoquées via les langages de programmation les plus utilisés tels que Python, Java ou autres.
La librairie Keras a été spécialement conçue pour la création et la gestion des modèles d’apprentissage profond. Elle facilite particulièrement leur création en permettant aux développeurs de définir leur morphologie, les approches d’entraînement et de correction d’erreurs, et bien d’autres paramètres.
Il existe de plus en plus d’outils automatisés pour la création sans code (ou presque) des modèles d’apprentissage profond comme des plateformes d’AutoML (apprentissage machine automatisé) telles que DataRobot ou Dataiku.