"En dehors de R et Python, point de salut alors pour le deep learning ?" me demande, un brin inquiet, un internaute. J'ai compris quand j'ai voulu le rediriger vers d'autres langages (Java, C++) qu'il était surtout réfractaire à la programmation. Sa vraie question était plutôt de savoir s'il était possible d'exploiter les librairies de deep learning, comme le fameux tandem tensorflow / keras par exemple, sans passer par le codage informatique.
La réponse est oui. Dans ce tutoriel, nous verrons comment installer et rendre exploitables ces librairies dans le logiciel Knime, un de mes outils libres favoris pour la data science. Les opérations usuelles de manipulation de données, de modélisation et d'évaluation sont représentées par un "workflow" où les traitements sont symbolisés par des composants (nodes), et l'enchaînement des traitements par les liens entre ces nœuds. On parle alors de "programmation visuelle", moins traumatisante que l'écriture de ligne de code. Pour ce qui est de Knime, plus qu'une simple succession d'opérations, il s'agit bien de programmation puisqu'il est possible de définir des structures algorithmiques telles que les actions conditionnelles, des boucles, et même des fonctions sous forme de meta-nodes regroupant des actions.
Mots-clés : Knime, deep learning, tensorflow, keras, perceptron simple et multicouche, analyse prédictive
Didacticiel : Keras sous Knime
Données et workflow Knime : Keras workflow
Références :
Knime - Keras Integration -- https://www.knime.com/deeplearning/keras
Tutoriel Tanagra, "Deep Learning - Tensorflow et Keras sous R", avril 2018.
Tutoriel Tanagra, "Deep Learning avec Tensorflow et Keras (Python)", avril 2018.
