Évaluez efficacement les frameworks de Machine Learning

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
94
Mois de parution
janvier 2018
Spécialité(s)


Résumé

Le machine learning (ou apprentissage automatique) et le deep learning (apprentissage profond) font partie des thèmes les plus actifs du moment : difficile de recenser tous les frameworks libres disponibles, lequel choisir pour votre projet ou pour remporter le prochain challenge Kaggle ?


L’apprentissage automatique (voir encadré « L'apprentissage comme outil de la généralisation ») a connu une explosion depuis deux décennies avec la concordance d’arrivée d’algorithmes d’apprentissage (notamment la rétropropagation du gradient de l’erreur permettant l’apprentissage de réseaux de neurones artificiels complexes) et la disponibilité de puissance de calcul importante à des coûts accessibles. Avant les années 1995-2000, il fallait disposer de plateformes matérielles hors de portée des individus et des petites structures. En 2017, un développeur peut s’équiper avec des machines permettant l’accès à la plupart des algorithmes disponibles (pas tous, on y reviendra) ou louer son infrastructure (attention à l’addition finale si vous l'utilisez intensivement). Nous nous concentrerons dans cet article sur les frameworks installables sur votre environnement. En parallèle, des frameworks de haut niveau ne nécessitant pas de coder les...

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Analyse de données avec Spark

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
118
Mois de parution
février 2022
Spécialité(s)
Résumé

Avec l’augmentation des volumes de données générées, collectées et stockées, leur traitement devient un écueil technique majeur. Que ce soit pour de l’analyse descriptive ou des traitements de Machine Learning, les solutions habituelles ne suffisent plus. Une solution open source de référence répondant à cette problématique est Apache Spark : son utilisation très simple permet facilement de passer à l’échelle du Big Data.

Hadoop : l’écosystème Big Data

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GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
118
Mois de parution
février 2022
Spécialité(s)
Résumé

Hadoop est un écosystème complet permettant d’adresser l’ensemble des problématiques Big Data : stockage non structuré et structuré, traitement et analyse de données, et Machine Learning. Parti de la motivation de rendre accessibles ces environnements, il est open source, modulaire, facile à déployer, administrable, et fournit de multiples accès à travers de nombreux langages et frameworks. Son architecture permet la flexibilité totale sur l’infrastructure, et garantit un coût de possession faible tout en apportant la scalabilité, la haute disponibilité et la sécurisation des données.

L’IA est partout !

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GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
117
Mois de parution
novembre 2021
Spécialité(s)
Résumé

L’intelligence artificielle est (re)devenue un sujet majeur de l’informatique depuis un peu plus d’une dizaine d’années. Faut-il s’attendre à des avancées majeures grâce à la puissance de ces algorithmes, ou avoir peur de libérer une force incontrôlable? Quoiqu’il en sera, entre algorithmes prédictifs, traitement de la voix et de l’image, équipements mobiles autonomes, détection de fraude, aides au diagnostic, agents interactifs intelligents… force est de reconnaître que l’IA est déjà incontournable dans (presque) tous les systèmes informatiques !

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Quarkus : applications Java pour conteneurs

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Initié par Red Hat, il y a quelques années le projet Quarkus a pris son envol et en est désormais à sa troisième version majeure. Il propose un cadre d’exécution pour une application de Java radicalement différente, où son exécution ultra optimisée en fait un parfait candidat pour le déploiement sur des conteneurs tels que ceux de Docker ou Podman. Quarkus va même encore plus loin, en permettant de transformer l’application Java en un exécutable natif ! Voici une rapide introduction, par la pratique, à cet incroyable framework, qui nous offrira l’opportunité d’illustrer également sa facilité de prise en main.

De la scytale au bit quantique : l’avenir de la cryptographie

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Spécialité(s)
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Imaginez un monde où nos données seraient aussi insaisissables que le célèbre chat de Schrödinger : à la fois sécurisées et non sécurisées jusqu'à ce qu'un cryptographe quantique décide d’y jeter un œil. Cet article nous emmène dans les méandres de la cryptographie quantique, où la physique quantique n'est pas seulement une affaire de laboratoires, mais la clé d'un futur numérique très sécurisé. Entre principes quantiques mystérieux, défis techniques, et applications pratiques, nous allons découvrir comment cette technologie s'apprête à encoder nos données dans une dimension où même les meilleurs cryptographes n’y pourraient rien faire.

Les nouvelles menaces liées à l’intelligence artificielle

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Sommes-nous proches de la singularité technologique ? Peu probable. Même si l’intelligence artificielle a fait un bond ces dernières années (elle est étudiée depuis des dizaines d’années), nous sommes loin d’en perdre le contrôle. Et pourtant, une partie de l’utilisation de l’intelligence artificielle échappe aux analystes. Eh oui ! Comme tout système, elle est utilisée par des acteurs malveillants essayant d’en tirer profit pécuniairement. Cet article met en exergue quelques-unes des applications de l’intelligence artificielle par des acteurs malveillants et décrit succinctement comment parer à leurs attaques.

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10 article(s) - ajoutée le 01/07/2020
À quoi bon se targuer de posséder des pétaoctets de données si l'on est incapable d'analyser ces dernières ? Cette liste vous aidera à "faire parler" vos données.
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