L'extension Intel pour Scikit-learn est un package de machine learning pour Python. Il reproduit les signatures de fonctions et les fonctionnalités de Scikit-learn, mais s'appuie en sous-main sur la librairie oneAPI Data Analytics Library (oneDAL) d'Intel. Il se présente comme un patch que l'on peut appliquer à des projets de machine learning développés (ou que nous sommes en train de développer) à l'aide de scikit-learn, sans voir à introduire d'autres modifications dans le code source. L'intérêt est de bénéficier des capacités de calcul accrues de la librairie d'Intel, en particulier en termes de temps de traitement.
Dans cette vidéo, nous appliquons les SVM (SVC de Scikit-learn) sur la base "segmentation" dupliquée 8 fois (18480 observations, 19 descripteurs). Par rapport à Scikit-learn, le temps d'exécution a été réduit d'un facteur de 1.43 dans la phase d'apprentissage, et de 100 fois (!) durant la prédiction en resubstitution.
Les tutoriels accessibles sur la page web du package montrent qu'il est possible d'obtenir des gains plus spectaculaires encore lorsque l'on exploite des machines autrement mieux charpentées que la mienne.
Mots-clés : svm, support vector machine, scikit-learn, oneDAL
Vidéo : Extension Scikit-learn - Python
Données et notebook : SVM Segmentation
Références :
"Intel(R) extension for Scikit-learn".
"oneAPI Data Analytics Library".
