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Machine Learning open source

Découvrez le Machine Learning open source et explorez des projets, des plateformes et des outils Machine Learning open source.

Le Machine Learning open source est omniprésent

Des chatbots à la reconnaissance d’images aux soins de santé prédictifs et aux véhicules autonomes, le Machine Learning fait partie de notre environnement et il est si ancré dans nos vies personnelles et professionnelles que nous ne le remarquons même pas la plupart du temps.

Toutefois, en y regardant de plus près, c’est le Machine Learning open source qui a permis la croissance et l’évolution rapides des frameworks et des bibliothèques Machine Learning, et a ainsi permis aux technologies de devenir plus intelligentes et de résoudre des problèmes de plus en plus complexes pour les personnes et les entreprises.

Présentation du Machine Learning open source

Le Machine Learning a considérablement gagné en popularité au cours des dernières années, de plus en plus d’entreprises recherchant des moyens d’utiliser l’IA pour résoudre leurs problèmes. Comme le Machine Learning est de plus en plus répandu, il est également plus facile à développer et à implémenter, et ceci est en grande partie dû aux logiciels Machine Learning open source gratuits.

Un nombre croissant de sociétés technologiques ont commencé à mettre gratuitement à la disposition des développeurs des bibliothèques logicielles et des algorithmes Machine Learning, ce qui a permis à ces développeurs d’expérimenter des projets Machine Learning open source.

Dans le cas d’un logiciel propriétaire, une seule personne ou organisation en est le propriétaire et peut le modifier. En outre, les utilisateurs doivent généralement signer un accord propriétaire spécifiant qu’ils n’utiliseront le logiciel que d’une manière explicitement autorisée par les propriétaires. Inversement, toute personne peut afficher, modifier et partager des logiciels open source. Les utilisateurs peuvent ainsi modifier le code source et l’intégrer dans leurs propres projets.

Vous vous demandez peut-être ce qui motive les entreprises à offrir leur logiciel gratuitement, en particulier lorsqu’il existe toujours un marché pour les logiciels commerciaux. Et pourtant, les avantages de cette pratique sont nombreux, même pour les grandes entreprises technologiques.

Tout d’abord, les plateformes Machine Learning open source favorisent l’innovation. Plus le nombre de développeurs travaillant avec un outil particulier est élevé, plus il est probable que l’un d’eux ait une idée ingénieuse pour l’utiliser ou l’améliorer. Plus il est probable également que les développeurs détectent des bogues ou des problèmes susceptibles de se produire, ce qui permet d’accélérer leur résolution.

En outre, étant donné que les logiciels open source sont disponibles pour un très grand nombre de personnes, de puissantes communautés se développent souvent autour de différents projets logiciels open source. Et ces dernières contribuent également à l’évolution, à la popularité et à la disponibilité accrues des bibliothèques et frameworks open source.

Avantages du Machine Learning open source

Les outils Machine Learning open source peuvent aider les entreprises à résoudre un large éventail de défis technologiques et offrent les avantages suivants :

Résolutions plus rapides

Les logiciels Machine Learning open source sont gratuits et disponibles pour tous. Ils attirent donc naturellement beaucoup d’utilisateurs. Aussi, si le logiciel rencontre un bogue ou ne fonctionne pas comme prévu, il est probable que ce problème sera détecté et résolu rapidement.

Une vaste communauté de support

Étant donné que de nombreux développeurs sont attirés vers les plateformes Machine Learning open source, d’immenses communautés en ligne se développent autour d’elles. Ces communautés offrent des forums vers lesquels vos développeurs peuvent se tourner lorsqu’ils rencontrent des obstacles ou veulent demander un avis. Les forums en ligne ont généralement des réponses à la plupart des problèmes potentiels et, comme le Machine Learning gagne en popularité, la connaissance de la communauté continue également à croître.

L’opportunité d’accélérer l’acceptation du Machine Learning

Bien que le Machine Learning offre une puissance formidable et présente un nombre infini de cas d’usage possibles, cette approche peut intimider certains programmeurs si ces derniers n’ont pas beaucoup d’expérience avec. Toutefois, les développeurs sont plus enclins à expérimenter le Machine Learning open source, car les logiciels étant gratuits, ils n’ont rien à perdre à les essayer. En outre, les logiciels open source permettent à des développeurs disposant d’un large éventail de compétences de les utiliser, ce qui augmente également le nombre d’utilisateurs.

Continuité des projets

Vos développeurs peuvent travailler sur le même projet pendant des années. Lorsqu’ils utilisent les outils Machine Learning open source, ils ont l’assurance que leurs compétences et leur expérience sont portables. Aussi, ces outils sont plus attrayants, car les développeurs peuvent les utiliser et les améliorer avec la garantie de garder toutes leurs contributions même si leurs circonstances changent.

Projets Machine Learning open source

Vous vous demandez quels sont concrètement les cas d’usage du Machine Learning open source ? Voici quelques exemples de projets Machine Learning open source :

Style2paints

Dans le cadre de l’un des projets les plus populaires sur GitHub, Style2paints permet aux utilisateurs de colorier facilement les dessins en ligne à l’aide de l’intelligence artificielle.

Conversion vocale approfondie

Les réseaux neuronaux profonds vous permettent de convertir n’importe quelle voix en voix cible en utilisant la reconnaissance vocale et la synthèse vocale pour imiter la voix d’une célébrité ou de la personne de votre choix.

ONNX Runtime

ONNX Runtime vous permet d’accélérer le Machine Learning dans une large gamme de frameworks, de systèmes d’exploitation et de plateformes matérielles.

Des outils d’IA responsable

Les kits de ressources comme Fairlearn, InterpretML, et Error Analysis vous permettent de mieux connaître les comportements de votre modèle Machine Learning, de détecter les injustices et les erreurs, et de trouver des moyens de créer des programmes de Machine Learning plus responsables.

DeepSpeed

DeepSpeed est une bibliothèque d’optimisation Deep Learning qui offre un entraînement de modèles à très grande échelle pour tout le monde, des scientifiques des données qui effectuent un apprentissage sur des superordinateurs massifs à ceux qui effectuent un apprentissage sur des clusters de bas niveau ou même sur un GPU unique.

OpenAI

OpenAI propose des outils pour le développement, l’entraînement et la comparaison des algorithmes d’apprentissage par renforcement.

MLFlow

MLFlow vous permet de gérer toutes les parties du cycle de vie du Machine Learning, de l’expérimentation jusqu’au déploiement.

PyTorch

PyTorch propose des formations, des outils et des bibliothèques pour vous aider à créer des projets Deep Learning.

Comment le Machine Learning open source favorise la compétitivité des entreprises

Avec le Machine Learning, les logiciels open source peuvent à la fois faciliter l’accès et favoriser l’esprit d’innovation, de croissance et de communauté au sein de votre entreprise. Lorsque les plateformes Machine Learning open source permettent aux entreprises de les utiliser et d’y contribuer, elles créent une boucle de commentaires, un lieu ouvert pour partager des idées, résoudre les défis métier et rendre les produits plus conviviaux.

En outre, en rendant le Machine Learning plus accessible, les plateformes Machine Learning open source aident à accélérer l’adoption et l’acceptation de l’IA par les développeurs et les entreprises, ce qui améliore l’intelligence de l’IA et bénéficie à tous.

Les outils Machine Learning open source aident également les start-ups. Lorsque les organisations plus récentes proposent du code open source au public, cela génère la reconnaissance du nom et favorise l’approbation qui peut au final amener de nouveaux utilisateurs.

Choix d’une plateforme Machine Learning open source

Quels sont les critères à prendre en compte lors de l’évaluation des plateformes Machine Learning open source ? Tenez compte des facteurs suivants :

Vitesse

Si votre projet a un délai serré, vous devez prendre en compte la latence d’une plateforme. Combien de temps s’écoule entre le moment où vous démarrez le projet et le moment où vous obtenez les premiers résultats ? Pensez aux plateformes de streaming si votre projet nécessite des résultats en temps réel.

Facilité d’utilisation

Quelle est la difficulté d’installation, de configuration et d’utilisation de la plateforme ? Est-elle difficile à programmer ? Dispose-t-elle d’une interface utilisateur graphique flexible ?

Convivialité pour les développeurs

C’est là que vous voudrez prendre en compte l’expérience de programmation de votre équipe. Si le codage n’entre pas dans vos compétences, pensez aux plateformes qui ne nécessitent pas ou presque pas d’écriture de code. Certaines plateformes Machine Learning open source sont conçues pour les développeurs expérimentés, mais de nombreuses alternatives plus simples sont également disponibles.

Communauté

La plateforme a-t-elle déjà une communauté de contributeurs importante et active ? Plus le nombre d’utilisateurs est grand, plus il est probable que des ressources supplémentaires seront développées pour prendre en charge la plateforme à l’avenir.

Interopérabilité

La plateforme est-elle conçue pour être autonome ou fonctionne-t-elle avec les autres applications de votre organisation ? Réfléchissez à la façon dont vous souhaitez utiliser la plateforme et si elle interagit avec les applications ou les frameworks que vous souhaitez utiliser. Par exemple, l’un des frameworks pris en charge par Azure est PyTorch, un framework Deep Learning pour Python. Azure prend également en charge de nombreuses autres applications telles que TensorFlow et Scikit-Learn, mais il se peut qu’une autre plateforme ne prenne pas en charge les frameworks dont vous avez besoin.

En savoir plus sur Azure Machine Learning

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