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Bien exploiter le framework machine learning TensorFlow
Développée à l'origine par Google avant d'être abritée par la fondation Apache en 2015, la bibliothèque open source TensorFlow facilite et accélère l'apprentissage machine. Elle est très populaire dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Le machine learning est une discipline complexe. Mais, grâce à des frameworks d'apprentissage machine, la mise en œuvre de modèles de machine learning est beaucoup moins ardue et plus accessible qu'auparavant. De façon générale, les frameworks, comme le TensorFlow de Google, simplifient le processus d'acquisition de données, l’apprentissage des modèles, la génération des prédictions et l'affinement des futurs résultats. Créée par l'équipe Google Brain, TensorFlow est une...
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Très bon article. Je ne suis toutefois pas d'accord avec l'affirmation "PyTorch constitue un meilleur choix que TensorFlow pour le développement rapide de projets qui doivent être opérationnels en peu de temps". Le principal avantage de PyTorch était son mode de fonctionnement "impératif" et dynamique, mais depuis la version 1.7, TensorFlow dispose de l'eager execution, qui est la même chose. De plus, TF a plusieurs API de haut niveau, comme Keras et Estimators qui accélèrent grandement le développement. Keras en particulier est excellent et très répandu. Il y a aussi TF Hub qui permet très facilement de profiter de nombreux modèles déjà entrainés. Et il y a bien plus de projets sur GitHub basés sur TF que sur PyTorch, donc quand on veut éviter de réinventer la roue, TF est mieux placé. Bref, pour toutes ces raisons, TF est bien meilleur que PyTorch quand on veut démarrer rapidement. Le principal avantage de PyTorch sur TF à mes yeux est qu'il est plus simple à apprendre, mais c'est peut-être aussi car il a moins de fonctionnalités.
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