Machine Learning

La collecte et le traitement des données offrent de belles opportunités. Mais face aux flux de données, denses et permanents, le travail à fournir se révèle long et complexe. L’intelligence artificielle entend faciliter la création et l’utilisation d’algorithmes pertinents pour le tri et l’exploitation des données diverses. Scikit-Learn et TensorFlow sont deux outils de machine learning, mais procèdent différemment. Scikit Learn vs Tensorflow : quelles sont les différences ? Le comparatif.

Deux approches différentes du Machine Learning

La librairie Scikit Learn et le framework TensorFlow ne demandent pas la même approche par l’utilisateur. Le premier, avec son système de machine learning automatique et généraliste, est plus interventionniste que le second, adepte de l’apprentissage profond, ou deep learning.

Sklearn : l’apprentissage automatique

Scikit-learn est une bibliothèque Python en libre accès qui développe une approche généraliste et un apprentissage automatique.

La librairie Sklearn intègre déjà en son sein tous les algorithmes les plus courants, ce qui facilite la prise en main de l’outil. L’utilisateur trouve ainsi des algorithmes prêts à l’emploi pour analyser des données selon un grand nombre de modèles.

Pour faciliter le choix, un catalogue est disponible. Une saisie manuelle est requise, consistant en quelques lignes de codes simples. Le langage Python est utilisé, et a le mérite de permettre une personnalisation facile des commandes au gré des besoins. Toutefois, l’outil se limite à 4 ou 5 lignes de codes.

Open Source sous licence BSD, SciKit-Learn est utilisé sur de nombreuses plateformes. Une bonne CPU suffit pour utiliser SkLearn dans de bonnes conditions.

TensorFlow : le Deep Learning

TensorFlow est un framework de Google. Sa méthode d’apprentissage repose sur des systèmes de neurones profonds. On parle également de deep learning.

La méthode rend les interventions manuelles de l’utilisateur très peu courantes. Les réseaux de neurones, aux multiples strates, autoalimentent TensorFlow pour affiner toujours plus son exploitation des données.

La bibliothèque TensorFlow répond au langage Python. Mais il utilise aussi largement le langage C++. Il est exploité sous licence Apache Open Source. Un GPU est à prévoir pour un usage fluide du framework.

Régression, classification, prédiction : des usages divers

Deep Learning

TensorFlow et Scikit-Learn n’ont pas la même capacité à traiter les données selon leur nature et leur nombre. La finalité de l’exploitation des données agit aussi la pertinence à utiliser l’une ou l’autre de ces bibliothèques open source.

Le volume des données traitées

Avec son modèle faisant la part belle au traitement manuel, Scikit-Learn répond plutôt au traitement de quantités de données restreintes, pour des problématiques courantes et gérables en automatique. Le réseau neuronal très limité dans sklearn ne permet pas de faire de l’apprentissage profond.

Concrètement, Sklearn fonctionne en 4 étapes : le choix d’un modèle, son paramétrage, son entrainement selon fit, son test d’après predict ou transform selon que l’on procède à un apprentissage supervisé ou à un apprentissage non-supervisé.

De plus gros volumes de données peuvent être soumis à TensorFlow, qui se base sur les abstractions pour les traiter.

La nature des datas

TensorFlow est une base de calcul numérique. De ce fait, la solution est en mesure de traiter les données présentées sous forme de tables. Les connexions neuronales lui permettent aussi de traiter des formats audio, du texte et des images. Des médias très consommés et qui génèrent beaucoup de data à analyser.

Scikit-Learn ne reconnait quant à lui que les données condensées dans des tableaux.

Les fonctionnalités des deux framework

Régression, classification et clustering : Scikit-Learn propose des modèles pour ces projets statistiques et prédictifs réalisables à partir des datas. Des applications utiles dans des domaines très divers : expérience client, évolution des prix d’un marché, détection de fraudes…

Les calculs poussés de TensorFlow à travers son organisation en réseau de neurones permettent de procéder à des opérations de prédiction, de classification, d’études, de compréhension.

L’intelligence artificielle telle que l’utilise TensorFlow en font notamment un pilier de la reconnaissance vocale, de la traduction, mais aussi de l’analyse sentimentale influençant les comportements clients.

Bibliothèque de bas niveau vs bibliothèque de niveau supérieur

TensorFlow est présenté comme une bibliothèque de bas niveau. Il peut être utilisé avec l’API Keras.

A contrario, Scikit-Learn s’assimile à une bibliothèque de niveau supérieur. Elle interagit avec des logiciels tels que NumPy ou SciPy.

Scikit-Learn et TensorFlow sont deux références du machine learning et du deep learning. Des développeurs continuent à travailler ces deux outils open source pour les améliorer et les rendre toujours plus performants. Scikit Learn séduit par sa facilité d’utilisation, avec sa cartographie guidant l’utilisateur dans le choix et la mise en œuvre du modèle. Le fait de travailler avec Python est aussi un réel atout. TensorFlow profite quant à lui du soutien de Google et de sa capacité à réaliser des calculs affinés. Ils reflètent à eux deux, à travers leur objet commun mais leurs différences de traitement, l’étendue des possibilités de l’intelligence artificielle et des potentialités qu’ouvrent la connaissance des datas.

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