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Comment effectuer de la machine learning avec Python ?

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Nous vivons dans une époque où les données pilotent de nombreuses activités faisant fonctionner notre société. En effet, leurs quantités a tellement augmenté ces dernières années qu’on ne peut les ignorer lors de la prise de décision, quel que soit le domaine.

Et outre leurs utilisations à des fins analytiques, elles aident à révolutionner de nombreux autres secteurs. L’apprentissage automatique, également appelé machine learning, fait partie des domaines ayant connu un énorme bond en avant grâce aux données.

Python est, quant à lui, l’un des langages les plus utilisés en ce moment et notamment en machine learning. Cependant, on se demande comment un langage prédestiné au développement web s’est imposé dans la Data Science.

Dans cet article, nous allons voir la raison à cela et comment effectuer de la machine learning avec Python. Mais avant cela, une petite mise en contexte est nécessaire.

Qu’est-ce que la machine learning

La machine learning désigne le fait qu’un ordinateur soit capable d’apprendre par lui-même à l’aide de la mise en place d’un algorithme. Il s’agit d’une forme d’intelligence artificielle qui se base sur les données afin d’améliorer ses performances et prédire des faits. Avec l’apprentissage automatique, nul besoin de reprogrammer le système pour qu’il agisse en fonction des données qu’il possède.

Actuellement, nous sommes entourés de nombreuses technologies utilisant la machine learning. En effet, on l’emploie dans divers domaines. L’exemple le plus proche est celui des suggestions proposées par Facebook. Ces dernières sont visibles au niveau des publications que l’on voit, des suggestions d’amis ou encore des identifications à ajouter lorsque l’on poste des photos.

L’usage de l’apprentissage automatique ne s’arrête pas là. On le retrouve notamment sur les sites e-commerce, dans la reconnaissance faciale et vocale. On l’aperçoit également dans les voitures à conduite automatique, dans le secteur bancaire ainsi que dans diverses applications telles que celles de géolocalisation.

Python : qu’est-ce que c’est ?

Python est un langage de haut niveau permettant d’effectuer plusieurs types de projets de développement informatique, dont l’apprentissage automatique. Il a été créé par Guido van Rossum en 1989 et rendu public en 1991.

Il s’agit d’un langage open source, multiplateforme, et multiparadigme. Cela fait de lui un langage complet et performant. Il faut également noter que sa performance est en partie due au fait que Python soit un langage interprété. En effet, cette spécificité permet au développeur de focaliser sur le développement en lui-même au lieu de connaître le mécanisme qui l’entoure.

Sa popularité vient également du fait qu’il soit facile à apprendre et à utiliser. Les nombreuses bibliothèques qu’il propose ainsi que la grande communauté qui l’entoure facilitent grandement son utilisation. Ainsi, que l’on soit débutant ou un développeur confirmé, on peut rapidement l’appréhender.

Toutes ces raisons font de Python un langage incontournable du monde de l’informatique moderne.

Pourquoi utiliser Python en ML ?

Plusieurs raisons favorisent le machine learning en Python. La première est sa facilité que ce soit au niveau de la syntaxe qu’au niveau de son fonctionnement en général. Cela permet aux développeurs de se concentrer davantage sur l’aspect algorithmique et sur la mise en place des solutions nécessaires à l’apprentissage automatique.

Python possède également une communauté très active basée spécialement sur la machine learning.

En plus de cela, il s’agit d’un langage multiplateforme et multiparadigme. Cela veut dire que tous les types de données venant de n’importe quelle source peuvent être pris en compte sur plusieurs types de support.

Et enfin, Python dispose de nombreuses bibliothèques et frameworks pouvant supporter l’énorme quantité de données dont une solution d’apprentissage automatique a besoin. Certains d’entre eux proposent même des séries de données afin que l’on puisse effectuer des tests pour s’entraîner. Développer des applications de machine learning est donc assez simple avec Python.

Machine learning avec Python : les composants à utiliser

Comme nous venons de l’évoquer, Python propose de nombreuses bibliothèques et outils permettant d’effectuer de l’apprentissage automatique.

Il est nécessaire de noter que l’on peut installer Python via des outils tels qu’Anaconda. Cela permet de bénéficier de plusieurs fonctionnalités facilitant ainsi l’utilisation de ce langage.

Donc, voici les composants Python que vous devez connaître et apprendre si vous souhaitez utiliser ce langage lors de vos projets de machine learning.

Les IDE Python

Tout d’abord, comme pour tout autre langage, vous devez utiliser un IDE afin de pouvoir développer une application d’apprentissage automatique.

Il existe plusieurs IDE Python capables de gérer ce genre de tâche tels que Spyder et PyCharm. Mais la plus utilisée de nos jours est sans doute Jupyter.

Jupyter est un IDE permettant d’effectuer du travail collaboratif. Il s’ouvre via un navigateur et offre un panel d’outils complets permettant d’effectuer plusieurs tâches que ce soit en apprentissage automatique ou dans d’autres types de développement.

Avec Jupyter Notebook, une fonctionnalité proposée par Jupyter, on peut non seulement rédiger les codes de l’application, mais également ajouter du texte et des formules mathématiques. Cela facilite grandement l’implémentation des algorithmes de machine learning.

NumPy et Pandas

Numpy et Pandas sont deux bibliothèques Python permettant de traiter les données avant de les passer à l’algorithme d’apprentissage automatique. En effet, comme nous l’avons dit un peu plus haut, cet algorithme doit être alimenté par des données de qualité afin que les résultats obtenus ne soient pas faussés.

NumPy est plutôt destiné aux opérations impliquant des tableaux et des matrices. Pandas est, quant à elle, une bibliothèque basée sur NumPy. Elle permet notamment d’effectuer les tâches de chargement, de nettoyage, la modélisation et l’analyse des données. C’est plutôt cette dernière que l’on aura tendance à utiliser dans la machine learning.

Les bibliothèques propres à l’apprentissage automatique

Keras, TensorFlow, PyBrain, PyTorch et Scikit-Learn sont les bibliothèques Python servant exclusivement à l’apprentissage automatique. Et là encore, il y en a une qui sort du lot à savoir Scikit-Learn. Les principales raisons à cela sont qu’elle est open source et qu’elle offre une large gamme d’algorithmes permettant d’aborder toutes formes d’apprentissage automatique.

En plus de cela, il propose d’autres fonctionnalités intéressantes telles que la modélisation des données ainsi que leurs évaluations. Scikit-Learn permet également de traiter préalablement les données afin de séparer les informations pertinentes de celles qui sont inutiles.

Les outils de visualisation de données

La visualisation des données, surtout des résultats produits par celles-ci, est également importante lorsque l’on effectue de la machine learning. Et pour cela, Python dispose de plusieurs bibliothèques spécialement conçues à cet effet.

Parmi elles, nous avons Matplotlib et Seaborn. Matplotlib est une bibliothèque permettant de produire plusieurs types de graphiques. Seaborn aussi suit cette lignée, car elle se base sur Matplotlib. Cependant, avec Seaborn, les graphiques sont beaucoup plus intuitifs et attrayants visuellement parlant. Les visuels produits à l’aide de Seaborn sont complètement personnalisables selon vos besoins.

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