Dans cet article, j'aimerais passer en revue certains des packages les plus couramment utilisés en apprentissage automatique. Avant de nous plonger dans les types de bibliothèques les plus fins, j'aimerais régler les différences entre les modules, les packages et les frameworks python.
Un module est un fichier qui se termine par une extension de .py qui contient une ou plusieurs fonctions Python, classes, variables globales, etc.
Un package est un répertoire de plusieurs modules ou packages. Aussi appelée bibliothèque en C ou C ++.
Le paquet contient toujours un fichier spécial appelé _init_.py.
Le framework est la base du développement d'une application Web contenant plusieurs packages. Ex. Django, Flask
| nom du paquet | Utilisation | Document de référence |
|---|---|---|
| Pandas | Traitement des trames de données | https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ |
| Numpy | Calcul matriciel | https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.17.0/user/ |
| Scipy | Calcul matriciel | https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/ |
| Matplotlib | dessin | https://matplotlib.org/3.1.1/contents.html |
| Seaborn | dessin | https://seaborn.pydata.org |
| NetworkX | Calcul du réseau graphique | https://networkx.github.io |
| scikit-learn | Apprentissage automatique | https://scikit-learn.org/stable/ |
| TensorFlow | L'apprentissage en profondeur | https://www.tensorflow.org |
| PyTorch | L'apprentissage en profondeur | https://pytorch.org |
| Keras | L'apprentissage en profondeur | https://keras.io |
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