Keras, l'outil privilégié des data scientists

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
106
Mois de parution
janvier 2020
Domaines


Résumé

« J’aimerais expérimenter avec un réseau de neurones, mais je ne sais pas comment le coder rapidement avec TensorFlow. »Dans cet article, nous allons présenter Keras et ses principales fonctionnalités, qui en font un outil privilégié des data scientists. Après une rapide prise en main, nous vous proposerons un cas d’étude à l’état de l’art : comment tromper un réseau de neurones !


Une large portion de la population des data scientists ne provient pas du monde du développement logiciel. Le plus souvent, ils sont issus des mathématiques appliquées ou de la physique, et doivent rapidement se former à « coder ». C’est pourquoi Python s’impose comme un langage de prédilection : facile à prendre en main, polyvalent, il permet de prototyper rapidement une solution. Ainsi, TensorFlow propose une API en Python. On sent toutefois en la manipulant qu’elle a été faite par des développeurs et peut être, pour des développeurs. C’est pour apporter des abstractions plus fortes que le framework Keras a été développé, comme une surcouche à TensorFlow.

1. Un outil pensé pour l’expérimentation

Selon son créateur François Chollet, la motivation de Keras est la suivante  : 

« Being able to go from idea to result with the least possible delay is key to doing good research. » [1]

Comme il s’agit d’une surcouche, Keras dépend d’un...

Cet article est réservé aux abonnés. Il vous reste 97% à découvrir.
à partir de 21,65€ HT/mois/lecteur pour un accès 5 lecteurs à toute la plateforme
J'en profite


Articles qui pourraient vous intéresser...

Découvrez la programmation différentiable

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
Numéro
246
Mois de parution
mars 2021
Domaines
Résumé

La programmation différentiable est une nouvelle façon de penser la programmation. Le principe consiste à considérer tout un programme comme une fonction qu’on puisse différentier, et donc optimiser. Nous allons construire dans cet article les outils de base pour ce faire, et présenter la librairie JAX, qui facilite la tâche.

Scikit-image, une alternative à OpenCV pour la reconnaissance d'images

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
Numéro
244
Mois de parution
janvier 2021
Domaines
Résumé

Une fois n'est pas coutume, nous allons découvrir et utiliser une alternative à OpenCV, scikit-image communément appelé skimage. Nous implémenterons la reconnaissance d'images avec la méthode des histogrammes de gradients orientés (HOG : Histogram of Oriented Gradients) associée à une machine à vecteurs de support (SVM : Support Vector Machine). Cette méthode est employée dans bien des applications telles que l'automobile, pour la détection de piétons [1].

Intelligence artificielle : la grande méprise

Magazine
Marque
Linux Pratique
Numéro
118
Mois de parution
mars 2020
Domaines
Résumé

Que ce soit dans les salons professionnels, la presse spécialisée ou même les publicités adressées au grand public, on n’échappe pas à l’intelligence artificielle. Pourtant, derrière ce terme, finalement très fourre-tout, il existe une véritable science. Mais entre l’état de l’art et ce qui existe réellement, il y a une différence qui change la donne.