Tensorflow, framework de Machine Learning

Qu'est-ce que Tensorflow ?

Créé en 2011 par Google Brain et disponible en Open Source, Tensorflow est un framework de Machine Learning spécialement dédié à l'apprentissage automatique et utilisé dans le domaine de l'intelligence artificielle entre autres. Appelé à l'origine DistBelief, cet outil, qui a subi plus de 21 000 modifications, se présente aujourd'hui sous la forme d'un système propriétaire dédié aux réseaux de neurones de Deep Learning.

Un outil de simplification

Plus concrètement, Tensorflow est une bibliothèque Open Source de calcul numérique et de Machine Learning qui permet de résoudre avec facilité des problèmes mathématiques d'une grande complexité. Tensorflow est également un outil qui permet aux entreprises ainsi qu'aux particuliers de créer des modèles de Deep Learning ou de Machine Learning afin d'optimiser les performances de leur matériel.

Cet outil permet aussi de simplifier le processus d'entraînement des modèles de Deep Learning ainsi que le processus d'acquisition. De plus, Tensorflow simplifie le processus de prédiction, de génération et raffinement des résultats futurs. Le langage Python offre également une API front-end simple et pratique qui aide à créer des applications grâce à Tensorflow. Les applications créées grâce à ce framework peuvent ensuite être exécutées en C++ haute performance.

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Un outil puissant du Deep Learning

Ce framework de Deep Learning peut aussi être conçu comme un système de programmation au sein duquel les calculs sont représentés sous forme de graphiques. Dans ce système de programmation, les opérations mathématiques sont représentées par les nœuds du graphique tandis que les bordures représentent des flèches de données multidimensionnelles reliées entre elles (les tensors).

Cette bibliothèque de Machine Learning permet d'entraîner et d'exécuter des réseaux de neurones profonds pour :

• la reconnaissance d'image,
• la classification des données numériques manuscrites,
• le plongement lexical,
• les réseaux de neurones récurrents,
• les modèles « sequence-to-sequence » de traduction automatique,
• les simulations basées sur les équations aux dérivées partielles,
• le traitement naturel du langage.

Les nombreuses applications qui sont possibles avec Tensorflow ainsi que la diversité des data qui peuvent être traitées par ce framework font de lui un outil puissant dans l'univers du Deep Learning, mais aussi du Machine Learning en général.

Fonctionnement de Tensorflow, framework de Machine Learning

Tensorflow est un framework de Deep Learning qui aide les développeurs à réaliser des graphiques de Dataflow (Dataflow graphs). Ces dernières sont des structures qui aident à décrire la façon dont les données sont transférées par l'intermédiaire d'une série de nœuds de traitement ou par le biais de graphiques. Au sein de ses structures, chaque nœud représente une opération mathématique tandis que chaque connexion entre ces nœuds représente un tableau de données multidimensionnelles également appelé « un tensor ».

Le langage Python pour une utilisation simple du framework

Les tensors et les nœuds constituent des objets Python tandis que les applications Tensorflow représentent elles-mêmes des applications Python. En d'autres termes, l'interaction avec Tensorflow est réalisée par l'intermédiaire du langage Python, un langage simple à apprendre et facile à utiliser. Il s'agit en effet d'un langage qui permet d'exprimer sans difficulté la façon dont les abstractions de haut niveau peuvent être fusionnées. C'est ce qui en fait un langage très apprécié par les passionnés du Deep Learning et des Data Science en général. Il est d'ailleurs possible d'effectuer une formation Python au sein d'un organisme reconnu.

En ce qui concerne le framework Tensorflow, les opérations mathématiques de Deep Learning en elles-mêmes ne sont pas réalisées en Python. Les bibliothèques de transformation présentes sur Tensorflow sont écrites avec du code binaire C++ haute performance. Le langage Python se contente de diriger le trafic entre les différents éléments, mais il permet également de les connecter entre elles à travers des abstractions de haut niveau.

Une nouvelle version de Tensorflow

L'autre particularité des applications Tensorflow est qu'elles peuvent être exécutées sur différents types de supports. Elles peuvent en effet être exécutées sur un cluster sur le Cloud, sur une machine locale ou encore sur les smartphones et tablettes Android ou iOS. Les applications Tensorflow peuvent même être réalisées sur des CPU et des GPU. Sur Google Cloud Platform, Google propose d'exécuter Tensorflow sur les puces TPU (Tensorflow Processing Unit) afin de profiter d'une importante accélération.

Une nouvelle version de Tensorflow a enfin vu le jour. Lancé en octobre 2019, Tensorflow 2.0 est une nouvelle version plus performante et plus simple d'utilisation. Elle a subi de nombreuses modifications sur la base des retours des utilisateurs. Cette version est notamment utilisée via l'usage de l'API Keras pour l'entraînement des modèles. La compatibilité de cette nouvelle version avec Tensorflow Lite offre la possibilité de déployer des modèles sur une plus large variété de sites.

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Avantages et inconvénients de Tensorflow en Machine Learning et Deep Learning

Tensorflow est un framework qui présente de multiples avantages, notamment dans le développement du Machine Learning en général et du Deep Learning de manière plus spécifique. L'un de ses principaux avantages n'est autre que l'abstraction. En effet, plutôt que de s'attarder sur certains détails liés à la connexion entre les fonctions ou sur l'implémentation d'algorithmes, les développeurs ont la possibilité de se focaliser sur la logique générale de l'application. Le framework se charge donc de tous les détails techniques.

D'autre part, plutôt que d'avoir à construire l'intégralité du graphique comme un objet unique et de tout évaluer en une fois, Tensorflow permet, grâce au mode « eager execution », d'évaluer et de modifier toutes les opérations de Graph de manière transparente et de façon séparée. Cela simplifie par la même occasion le débogage et l'inspection des applications. De plus, la suite de visualisation TensorBoard permet quant à elle d'effectuer une inspection sur le mode de fonctionnement et d'exécution des graphiques à travers un tableau de bord interactif basé sur le web.

Le fait que Google soutienne ce projet est aussi un véritable atout à ne pas négliger. Ceci permet en effet de faciliter le déploiement et l'utilisation de Tensorflow en accélérant son développement et en créant de nombreuses offres autour de cette application. En plus des puces TPU qui permettent d'accélérer les performances sur Google Cloud, le géant californien propose également un Hub online destiné au partage des modèles créés avec les versions mobiles et web du framework. Tensorflow est enfin personnalisable, Open Source et modulaire.

En ce qui concerne les inconvénients, on peut noter le fait qu'un même modèle entraîné sur deux systèmes différents a de fortes chances de présenter des variations. Ceci est en effet possible même si les données avec lesquelles il a été nourri sont tout à fait les mêmes. De plus, un autre point faible de Tensorflow est que cet algorithme ne prend pas en charge OpenCl. Cette bibliothèque requiert enfin des connaissances avancées en algèbre linéaire, en calculs avancés ainsi qu'une grande compréhension du Machine Learning.

Quand utiliser Tensorflow dans le domaine du Machine Learning ?

Tensorflow est une bibliothèque d'intelligence artificielle Open Source utilisée dans de nombreuses situations. En effet, grâce aux principes du Deep Learning cet outil mathématique est utilisé dans de nombreux domaines, notamment celui de la reconnaissance vocale ou sonore. Un réseau de neurones de ce framework de Deep Learning est capable de comprendre les signaux sonores lorsqu'il dispose des bons flux de données.

Grâce au Deep Learning, cet algorithme peut traiter beaucoup de problèmes. Il peut notamment gérer celui de la reconnaissance vocale, principalement utilisée dans l'Internet des Objets (IoT), mais aussi dans la sécurité et l'UX/UI et dans l'automobile. Tandis que les algorithmes d'analyse des sentiments sont utilisés dans le Customer Relationship Management, les algorithmes de recherche vocale sont quant à eux utilisés dans les télécommunications. Parmi les applications de type sonore de Tensorflow, on retrouve également les algorithmes de détection des défauts (bruit du moteur par exemple) qui sont pour la plupart utilisés dans le domaine de l'aviation et de l'automobile.

Le framework de Deep Learning Tensorflow rend aussi possibles les applications qui traitent les données sous forme de texte. Parmi les applications textuelles les plus utilisées, on peut mentionner :

• la détection des menaces (gouvernement, médias sociaux),
• l'analyse sentimentale (médias sociaux, relation client),
• la détection des fraudes (finances, assurances).

La reconnaissance de langue fait également partie des applications textuelles les plus courantes. Elles servent par exemple à traduire du jargon juridique dans les contrats en langage clair. On pense notamment à Google Translate qui prend en charge plus de 100 langues et est capable de traduire des mots ou des phrases presque instantanément dans ces différentes langues. Grâce aux techniques d'apprentissage séquence par séquence, cet algorithme de Machine Learning est enfin utilisé pour le résumé de texte. Il peut en effet être utilisé pour produire des titres d'articles de presse.

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Suivre une formation en Machine Learning sur le framework Tensorflow

Quand on s'intéresse au Deep Learning, il existe plusieurs moyens qui permettent d'apprendre l'utilisation de Tensorflow. Le plus pratique, et sans doute le plus efficace, est cependant de passer par le biais d'une formation, précisément par une formation de Machine Learning Engineer. En effet, une formation permet de comprendre, puis de maîtriser tous les principaux outils et techniques indispensables à un ingénieur en apprentissage automatique. Le framework de Deep Learning Tensorflow mis au point par Google fait partie de ces outils incontournables.

La possibilité d'une formation Python

Pour suivre une formation sur Tensorflow, il suffit de s'orienter vers un centre agréé spécialisé dans les formations pour Data Scientist et en Machine Learning. Un centre agréé comme Jedha organise en effet des formations pour Data Analyst, Data Scientist et Data Engineer qui permettent à l'apprenant de maîtriser tous les contours de cet outil, tant sur la théorie que sur la pratique. La formation aide également l'apprenant à acquérir d'excellentes notions en cybersécurité afin de maîtriser le Machine Learning et le Deep Learning, ainsi que quelques algorithmes et méthodologies spécifiques à ces domaines.

À l'issue de la formation, l'apprenant a toutes les compétences et les fondamentaux indispensables pour exercer des métiers 2.0. Les métiers d'analyste de données (Data Analyst) et de scientifique de données (Data Scientist) sont des exemples. En dehors de ces compétences, l'apprenant pourra également, grâce à la formation, développer des aptitudes pour maîtriser efficacement les bases de données (Data Base), mais également la programmation en Python et le Data Visualization.

Une formation sur Tensorflow à distance et en présentiel

Dans la pratique, il faut en moyenne quelques semaines de formation pour maîtriser les fondamentaux sur ce framework de Machine Learning et Deep Learning. De plus, une formation sur Tensorflow associe le plus souvent des cours sur la théorie à distance ainsi que des cours et des applications concrètes en présentiel. Ces cours peuvent être organisés soit en formation continue soit en bootcamp en fonction de l'établissement formateur. La formation sur le framework de Deep Learning Tensorflow est souvent sanctionnée par un diplôme certifié.

Très utilisé dans de nombreuses situations, Tensorflow fait partie des bibliothèques de Machine Learning les plus pratiques, mais aussi les plus simples à utiliser.