Tensorflow est une bibliothèque open-source développée par l’équipe Google Brain qui l’utilisait initialement en interne. Elle implémente des méthodes d’apprentissage automatique basées sur le principe des réseaux de neurones profonds (deep learning). Une API Python est disponible. Nous pouvons l’exploiter directement dans un programme rédigé en Python. C’est faisable, il existe des tutoriels et des ouvrages à ce sujet. Pourtant, j’ai préféré passer par Keras parce que le formalisme imposé par Tensorflow est déroutant au possible pour un néophyte. Découvrir de nouveaux algorithmes devient vite rédhibitoire si on a du mal à se dépatouiller avec un outil que nous sommes censés utiliser pour les mettre en application.
Keras est une librairie Python qui encapsule l’accès aux fonctions proposées par plusieurs librairies de machine learning, en particulier Tensorflow. De fait, Keras n’implémente pas nativement les méthodes. Elle sert d’interface avec Tensorflow simplement. Mais pourquoi alors s’enquiquiner avec une surcouche supplémentaire direz-vous ? Parce qu’elle nous facilite grandement la vie en proposant des fonctions et procédures relativement simples à mettre en œuvre. Un apprenant qui a déjà assimilé les démarches types du machine learning, qui a pu par ailleurs utiliser des librairies qui font référence telles que scikit-learn, ne sera pas dépaysé lorsqu’il aura à travailler avec Keras. L’accès aux fonctionnalités de Tensorflow devenant transparentes, il pourra se focaliser sur la compréhension des méthodes.
Ce tutoriel a pour objectif la prise en main des outils. Pour aller à l’essentiel, nous implémenterons des perceptrons simples et multicouches dans des problèmes d’analyse prédictive. Ayant déjà nos repères concernant ces méthodes, nous pourrons nous consacrer pleinement à l’assimilation du mode de fonctionnement du tandem Tensorflow - Keras. Les supports de cours consacrés aux méthodes de Deep Learning suivront.
Mots-clés : deep learning, package keras, package tensorflow, python, anaconda, perceptron simple, perceptron multicouche
Didacticiel : Tensorflow Keras sous Python
Données et programmes : 2D et wine
Références :
Tutoriel Tanagra, "Paramétrer le perceptron multicouche", avril 2013.
Tutoriel Tanagra, "Deep Learning - Tensorflow et Keras sous R", avril 2018.
