Scikit-learn devient l’un des projets open source de référence auprès de Keras, de Pytorch ou de Tensorflow. Ce programme initié par l’INRIA est même l’un des frameworks les mieux conçus du moment. Il s’apparente à une machine learning de haute facture. Et il l’est.
SOMMAIRE
- Scikit-learn : de quoi s’agit-il ?
- Pourquoi faut-il utiliser Scikit-learn ?
- Les limites Scikit-learn : que faut-il savoir ?
- Les plateformes d’IA dotées de Scikit-learn
- Téléchargement de Scikit-learn sur GitHub : comment faire ?
- Installation de Scikit-learn avec PyPI : quelles sont les bonnes pratiques ?
- PCA et Scikit-learn
- Quels sont les fonctions et modèles intégrés à Scikit-learn ?
- Les documents d’appoint pour Scikit-learn
Scikit-learn : de quoi s’agit-il ?
Le projet Scikit-learn est né du besoin d’utiliser l’intelligence artificielle dans une machine learning et les datasets. Il a été conçu par l’INRIA France et Télécom ParisTech pour permettre aux plateformes de learning d’être plus performantes. Depuis, il a gagné en notoriété et est devenu une référence dans le domaine.
Scikit-learn regroupe de nombreux algorithmes indispensables dans une machine learning généralistes. Il s’agit des modes classification, clustering, gradient boosting, régression… Il est aussi pourvu de NumPy, Matplotlib et SciPy. Ces derniers sont les trois bibliothèques les plus prisées pour les calculs scientifiques. De nombreux chercheurs de renom et presque toute la communauté scientifique ayant besoin de calcul matriciel en fait usage.
Ainsi, tout le monde peut s’en servir. Les nouvelles entreprises, notamment les start-up, et les multinationales y compris. Ceci, parce qu’elle engage une licence BSD.
Pourquoi faut-il utiliser Scikit-learn ?
Scikit-learn est intégré sur les plateformes spécifiques ou généralistes pour qu’elles soient plus fluides. Il se démarque par la technique de validation croisée. Cette méthode fascine parce qu’elle génère des modules d’entraînement. Elle propose également des tests. Elle comprend un processus de grid search. Les options de paramétrage sont facilement accessibles et sont même très réalistes. De quoi satisfaire les besoins spécifiques du secteur.
De même, la technique de validation croisée automatise la création d’échantillons et tout le processus y afférent. Voilà qui explique pourquoi elle est la principale particularité de Scikit learn. La base de test passe donc par un échantillonnage et même une comparaison par rapport à la base d’apprentissage. Ceci, via une itération successive (cf. schéma suivant).
Les risques de dépassement du seuil sont évités de cette façon. S’il est de 2 %, par exemple, le réglage permet de ne pas le surpasser et de détecter les fautes éventuelles. Une anticipation avantageuse en tout point.
La librairie est un autre atout de Scikit learn. Elle assure la manipulation des datas, comme la mise en tableau ; ce qui est plus pratique par rapport aux matrices natives de Scikit learn. Lors de l’étape de préparation, une autre bibliothèque intervient. Celle-ci conçoit plusieurs procédés et techniques de pilotage pour le pre-processing des données.
Toutes les étapes d’apprentissage passent par ce pre-processing. La gestion en est améliorée, c’est-à-dire l’extraction, la labellisation, le formatage et le nettoyage. Avec Pandas, l’intégration reste restreinte. Dans la pratique, ces deux librairies sont complémentaires. En plus, un autre ponceau entre Scikit-learn et Pandas est offert.
Scikit-learn est aussi avantageux étant donné sa documentation étayée. La didactique s’y ajoute ainsi que les exemples et entraînements divers. Ils forment un packaging de données intéressant et prêt à être utilisé. En comparaison, Tensorflow est bien plus technique et difficile à configurer. Pourtant, il est réputé pour sa facilité d’utilisation et de paramétrage. Tout ceci, grâce au caractère open source de Scikit-learn et à son intuitivité. Évidemment, il existe une clé de sécurité communautaire.
Les limites Scikit learn : que faut-il savoir ?
Même si Scikit-learn est un excellent framework, il présente des inconvénients. Le plus significatif est la compatibilité avec Python. Il lui manque les fondamentaux de cette technologie. La bibliothèque est limitée étant donné l’absence de langage compilé. C’en est même handicapant dans une certaine mesure. Les utilisateurs parlent d’un vrai défaut pour désigner l’état général du langage interprété.
En fait, la technologie Python manque de performance. En tant que langage interprété, il devrait être plus complet. Toutefois, le mode de gestion de la mémoire vive est intéressant, bien plus que le langage R. Ce codage fait partie intégrante de la data science de type statistique. D’un côté, l’utilisation est à peine correcte. Mais d’un autre côté, il y a Cython.
Cython est considéré comme la solution idéale aux problèmes de Python. Comment cela ? Il peut intégrer les éléments impossibles à conjuguer sur Python. C’est le cas des composants en C ou en C++ de Python, par exemple. D’autres algorithmes peuvent être additionnés depuis Scikit learn pour le codage. On peut parler des composants SVM (pour Support Vector Machines ndlr) ici. D’autres possibilités sont encore envisageables avec Scikit-learn.
Les plateformes d’IA dotées de Scikit learn
De nombreuses plateformes ont intégré Scikit learn dans leurs programmes. En effet, il répond aux besoins de nombreux fournisseurs d’outils d’IA commerciaux. Son potentiel et ses avantages étant considérables. D’ailleurs, il est devenu incontournable puisqu’il est essentiel dans le domaine de la data science.
Plusieurs plateformes de renom font les louanges de ce nouveau framework de machine learning. On peut citer Dataiku de France, DataRobot pour les États-Unis, ou encore Knime en Allemagne. De nombreux spécialistes du Cloud rejoignent la liste comme Google, Microsoft, Engine ou IBM. Google en a besoin pour son service Cloud Machine Learning Engine, par exemple. L’Azure Machine Learning de Microsoft fonctionne mieux avec. Et l’IBM l’a intégré à son fameux Watson Machine Learning.
Scikit-learn, développé par David Cournapeau, est une bibliothèque incontournable dans le domaine de l’apprentissage automatique, tout comme scikit-image.
Téléchargement de Scikit learn sur GitHub : comment procéder ?
Pour télécharger Scikit learn sur GitHub, il suffit d’aller sur la page officielle. Les différents modules sont à télécharger un par un. Il en est de même pour les extensions, les documentations et tous les composants.
Installation de Scikit-learn avec PyPI : quelles sont les bonnes pratiques ?
Pour installer Scikit learn, il suffit d’un ordinateur et d’une connexion internet. Il est compatible avec les programmes Windows, Linux et macOS. Cette compatibilité peut être améliorée grâce à un système dédié au framework. Comment ? L’installation doit être réalisée à partir d’un gestionnaire de package Python.
Un codage simple est indispensable sous pip, c’est-à-dire pour les systèmes de packages Python utilisant PyPI (Python Package Index). Le code est : « pip install—U scikit-learn ». La même adresse permet d’accéder au processus de téléchargement pip et les fichiers annexes. De même, vous devriez entrer le code “conda install—c anaconda scikit learn” pour télécharger Scikit-learn sur Conda.
PCA et Scikit learn
Le Principal Component Analysis (PCA) est accessible depuis la bibliothèque Scikit learn pour une analyse. En d’autres termes, il est possible de modifier des variables corrélées. C’est ainsi qu’on obtient des axes ou éléments principaux ou des variables décorrélées de faible proportion.
En effet, le but de cette évaluation est de réduire le nombre de variables pour mettre en valeur des composants principaux. Ces derniers sont les plus utiles. En quoi ce point est-il important ? En éliminant les variables inutiles, on met en valeur les paramètres essentiels. Ce qui conduit à une analyse sûre et à une conclusion fiable.
Quels sont les fonctions et modèles intégrés à Scikit learn ?
Voici les modèles et fonctions de Scikit learn :
- le modèle de régression linéaire : pour obtenir les prédictions exactes sur base des calculs et des datas en main ;
- le modèle Lasso : pour une étude statistique complète pouvant servir pour le modèle linéaire. Il permet aussi de réaliser une écriture vectorielle et plus encore ;
- le modèle de classifieur KNN : une technique d’apprentissage sous surveillance qui peut être exploitée avec le bâtisses IRIS ;
- le modèle de clustering : pour une classification rapide et efficace des datas nécessitant des algorithmes tels que k-means ou DBSCAN.
Les documents d’appoint pour Scikit-learn
Sur la page officielle de Scikit-learn, plusieurs contenus sont proposés :
- Renseignements de base
- Guide pratique
- Aide et tutos
- API.
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