Theano - Présentation

Avez-vous développé des modèles d'apprentissage automatique en Python? Ensuite, vous connaissez évidemment les subtilités du développement de ces modèles. Le développement est généralement un processus lent prenant des heures et des jours de puissance de calcul.

Le développement du modèle Machine Learning nécessite beaucoup de calculs mathématiques. Ceux-ci nécessitent généralement des calculs arithmétiques, en particulier de grandes matrices de dimensions multiples. De nos jours, nous utilisons les réseaux de neurones plutôt que les techniques statistiques traditionnelles pour développer des applications d'apprentissage automatique. Les réseaux de neurones doivent être formés sur une énorme quantité de données. La formation se fait par lots de données de taille raisonnable. Ainsi, le processus d'apprentissage est itératif. Ainsi, si les calculs ne sont pas effectués efficacement, la formation du réseau peut prendre plusieurs heures voire plusieurs jours. Ainsi, l'optimisation du code exécutable est fortement souhaitée. Et c'est exactement ce que propose Theano.

Theano est une bibliothèque Python qui vous permet de définir des expressions mathématiques utilisées dans le Machine Learning, d'optimiser ces expressions et de les évaluer très efficacement en utilisant de manière décisive les GPU dans les zones critiques. Il peut rivaliser avec les implémentations C complètes typiques dans la plupart des cas.

Theano a été écrit au laboratoire LISA avec l'intention de fournir un développement rapide d'algorithmes d'apprentissage automatique efficaces. Il est publié sous une licence BSD.

Dans ce didacticiel, vous apprendrez à utiliser la bibliothèque Theano.