Une formation TensorFlow permet d'apprendre à maîtriser le framework open source de Google, indispensable pour la Data Science et le Deep Learning. Découvrez comment et pourquoi suivre un tel cursus. Le Machine Learning est devenu plus accessible depuis plusieurs années. Pour cause, l'apparition de frameworks a fortement simplifié l'implémentation des modèles.
TensorFlow est un framework open-source pour le développement d’applications de Machine Learning. Ce » toolkit » de mathématiques symboliques permet d’effectuer différentes tâches comme l’inférence et l’entraînement de réseaux de neurones.
Les programmeurs peuvent utiliser Tensorflow pour construire des applications de Machine Learning à l’aide d’une large variété de ressources et d’outils. Ils peuvent notamment collecter des données, entraîner des modèles, effectuer des prédictions et améliorer les futurs résultats.
Parmi les différentes plateformes de Deep Learning, TensorFlow est sans nul doute la plus utilisée. À l’origine, ce framework fut créé en interne par Google pour exploiter ses données et ses ordinateurs surpuissants.
La Google Brain Team s’est chargée de créer TensorFlow, puis l’a déployé sous la licence Apache Open Source en 2015. Il est possible d’utiliser cet outil avec de multiples CPU et GPU, et différents systèmes d’exploitation mobiles.
L’API front-end repose sur le langage Python et permet de créer des applications avec ce framework. Les applications s’exécutent en C++.
En utilisant TensorFlow, il est possible d’entraîner et d’exécuter des réseaux de neurones pour la classification de chiffres, la reconnaissance d’image, les réseaux de neurones, les modèles sequence-to-sequence pour la traduction automatique et le traitement naturel du langage.
Comment fonctionne TensorFlow ?
Le fonctionnement de TensorFlow repose sur les Tensor : des inputs sous forme de tableaux multidimensionnels. Ceci permet de créer des structures et des graphiques de dataflow pour spécifier la manière dont les données sont connectées par le biais d’un graphique. L’utilisateur peut créer un » flowchart « d’opérations pouvant être réalisées sur les inputs.
Les trois éléments de la structure de TensorFlow sont le prétraitement des données, la construction du modèle, et enfin l’entraînement et l’estimation du modèle.
La phase d’entraînement de l’IA s’effectue sur un ordinateur. Il est possible d’utiliser des GPU et des CPU pour entraîner et exécuter le modèle. La suite du processus peut être réalisée sur Windows, macOS, Linux, sur le Cloud ou sur un OS mobile comme iOS et Android.
La TensorBoard est un autre élément important de TensorFlow. Elle permet de surveiller graphiquement et visuellement le flux de Tensor.
Depuis le mois d’octobre 2019, TensorFlow 2.0 a apporté de nombreuses améliorations basées sur les retours des utilisateurs. Ces améliorations l’ont rendu plus performant et plus facile à utiliser, notamment grâce à l’API Keras simplifiée pour l’entraînement de modèles.
Une nouvelle API simplifie aussi l’entraînement distribué. La prise en charge de TensorFlow Lite permet de déployer des modèles sur une plus large variété de plateformes. Toutefois, il est nécessaire de réécrire le code écrit pour les versions précédentes du framework pour profiter pleinement de ces nouveautés.
Quels sont les différents composants de TensorFlow ?
Un Tensor est une matrice ou un vecteur pouvant représenter n’importe quelle forme de donnée. La dimensionnalité de la matrice ou du tableau détermine la forme des données.
Il peut provenir des données d’entrée, ou du résultat d’un calcul. Toutes les opérations de TensorFlow sont effectuées au sein d’un graphique : une série de calculs survenant dans un ordre. Le graphique dépeint les opérations et les relations entre elles. Il ne présente pas les valeurs. La portabilité des graphiques permet de sauvegarder les calculs pour un usage ultérieur.
Quels sont les avantages de TensorFlow ?
TensorFlow est conçue pour être simple d’utilisation. Elle regroupe différentes API permettant de créer des architectures de Deep Learning à grande échelle.
Il peut être décrit comme un langage de programmation basé sur les graphiques, permettant aux développeurs de visualiser les créations de leurs réseaux de neurones depuis la Tensorboard.
L’outil de débogage est très utile et apprécié. Pour toutes ces raisons, Tensorflow est le framework de Deep Learning le plus populaire sur GitHub.
À quoi sert TensorFlow ? Qui l'utilise ?
Le principal cas d’usage de TensorFlow est l’intelligence artificielle, avec des applications de Machine Learning et Deep Learning. Il est par exemple utilisé par Google pour son système RankBrain permettant d’améliorer les résultats de recherche de son moteur de recherche web.
La firme a aussi utilisé ce framework pour des applications comme la génération automatique d’email, la classification d’image, la reconnaissance optique de caractères, ou la découverte de médicament en partenariat avec les chercheurs de la Stanford University.
Plusieurs entreprises mondialement connues utilisent TensorFlow : AirBnB, Coca-Cola, eBay, Intel, Qualcomm, SAP, Twitter, Uber ou encore Snap Inc. Même dans le domaine du sport, ce framework est utilisé pour analyser les mouvements et les performances des joueurs professionnels. Cette plateforme est aussi exploitée par les fabricants de véhicules autonomes.
Apprendre à maîtriser TensorFlow peut donc ouvrir de nombreuses opportunités professionnelles. Les entreprises du monde entier recherchent des experts.
Qu'est-ce qu'un développeur TensorFlow ?
Un développeur TensorFlow est un spécialiste capable de concevoir et d’entraîner des réseaux de neurones en utilisant TensorFlow. Il conçoit et gère les systèmes et applications.
Pour exercer ce rôle, il est nécessaire d’obtenir la certification de développeur TensorFlow. C’est une étape indispensable pour les étudiants, développeurs et Data Scientists désirant démontrer leurs compétences en Machine Learning à travers la construction et l’entraînement de modèles via le framework.
Qu'est-ce que la certification développeur de Google ?
Une certification de développeur Google permet de démontrer vos compétences en Machine Learning et votre maîtrise de TensorFlow. Pour l’obtenir, vous devez passer un test de qualification.
Pour réussir cette épreuve, vous devez posséder plusieurs compétences. Une connaissance du Machine Learning et des algorithmes est nécessaire, ainsi qu’une maîtrise des statistiques, des probabilités, des matrices ou de l’algèbre linéaire.
Les langages de programmation Python, R, C++ et Java doivent aussi être connus. Vous devez aussi être familier avec les principaux concepts des réseaux de neurones, et savoir entraîner des modèles à partir de données.
En général, un programmeur expérimenté peut obtenir sa certification en trois semaines. Un débutant complet aura besoin d’environ six mois.
Quel est le salaire d'un expert TensorFlow ?
Différents métiers exigent la maîtrise de TensorFlow. De manière générale, il s’agit de professions hautement rémunérées.
Un développeur TensorFlow gagne en moyenne 148 508 dollars aux États-Unis. Ce salaire varie entre 94 000 et 204 000 dollars par an, et peut facilement augmenter avec de l’expérience.
De son côté, un Data Scientist gagne entre 35 000€ et 55 000€ par an en France. Savoir manier TensorFlow permet donc d’accéder à un salaire élevé.
Comment suivre une formation TensorFlow ?
Pour apprendre à maîtriser TensorFlow ou préparer votre certification, vous pouvez choisir DataScientest. Nos formations vous permettent de manier ce framework de Machine Learning.
Notre programme Data Scientist couvre TensorFlow, Keras et les réseaux de neurones au sein du module Deep Learning. Vous serez aussi initié à la programmation Python, au Machine Learning, à la DataViz et aux bases de données.
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