Ajouter à une liste de lectureLe 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 algorithmes à la…
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