Python ist zweifelsohne die führende Programmiersprache im Bereich des maschinellen Lernens. Aufgrund ihrer immensen Popularität kann sie Ihnen bei der Durchführung zahlreicher Aufgaben und Aktivitäten helfen. Neben Python steht Julia für Entwickler zur Verfügung, die fundierte und einzigartige Projekte zum maschinellen Lernen durchführen möchten. Sie können zahlreiche Aktivitäten durchführen und Algorithmen für Statistik, prädiktive Modellierung und Visualisierung etc. entwerfen. In der Zukunft ist es wahrscheinlich, dass Julia die Position von Python als Entwicklungssprache Nummer eins ablösen wird.
Julia ist ein erstaunliches, mächtiges und beliebtes analytisches Werkzeug. Viele der größten Unternehmen setzen es für Analysezwecke ein. Hier sind einige Top-Giganten, die Julia verwenden:
– NASA
– Oracle
– Amazon
– Facebook
– Disney
– Google
– IBM
– Microsoft
Wenn Sie in einem dieser Unternehmen als Machine-Learning-Spezialist Ihre Karriere starten wollen, sollten Sie Julia kennenlernen. Das bedeutet, dass Sie wissen, wie Sie mit dieser Programmiersprache Aufgaben und Aktivitäten durchführen können. Sie fragen sich vielleicht, warum diese Anwendung nicht zum Mainstream gehört, obwohl viele Top-Unternehmen sie verwenden. Das Problem ist, dass es sich um Schießereien handelt.

Julia als eine sich entwickelnde Sprache

Julia ist immer noch eine Entwicklungssprache, aber sie bahnt sich schnell ihren Weg in verschiedene Branchen. Obwohl die Julia-Entwickler ständig daran arbeiten, neue Updates zu veröffentlichen und die Probleme zu lösen, beeinträchtigen verschiedene Probleme immer noch seine Popularität. Nach so vielen Updates und Änderungen ist dieses Tool nun stabil. Die Grammatik von Julia wurde verschiedenen Änderungen unterzogen, um die Leistung zu verbessern und sie leichter merkbar zu machen.
Die Effizienz mit Julia ist zufriedenstellend. Allerdings müssen Sie lernen, wie man Codes schreibt, anstatt sie per Copy-Paste in Julia einzufügen. Wenn Sie neu in Julia sind, müssen Sie einige Zeit damit verbringen, die Codes zu verstehen, um zufriedenstellende Ergebnisse und Effizienz zu erzielen.

Maschinelles Lernen in Julia

– Python und Spark

Wenn Sie wissen, wie man ein Projekt für maschinelles Lernen in Python entwirft, können Sie das Konzept mit Julia leicht verstehen, da beide Sprachen ähnlich sind. Darüber hinaus können Sie auch eine Big-Data-Manipulationsleistung einbeziehen, indem Sie Julia mit Spark verwenden. Wenn Sie Ihre Karriere als Datenwissenschaftler beginnen, können Sie mit Julia beginnen. Julia hat eine ähnliche Syntax wie Microsoft Basic und MATLAB, sodass Sie leicht auf Julia umsteigen können.

– Parallelität

Die Hersteller haben Julia als Werkzeug für maschinelles Lernen entwickelt, und es hilft beim wissenschaftlichen Rechnen mit einem hohen Maß an Kompatibilität. Wenn Sie ein Werkzeug für umfangreiche Berechnungen und komplizierte Aufgaben suchen, können Sie mit Julia beginnen. Julia ermöglicht es Ihnen, Aktivitäten mit Geschwindigkeit auszuführen, indem Sie C und C++ als Add-on verwenden. Diese Frameworks helfen Ihnen, ein zuverlässiges Modell zu konstruieren. Sie können Julia für jede Branche verwenden, da die Anwendungen es Ihnen ermöglichen, eine breite Palette von Aktivitäten durchzuführen. Die Anwendungen von Julia erfordern meist parallele und wissenschaftliche Berechnungen.

– Skalierbarkeit

Julia steigert Ihre Rechenfähigkeiten drastisch. Außerdem ist Julia schneller und skalierbarer als R und Python. Sie können mit Julia große Cluster erstellen, auch wenn Sie Big Data in einer verteilten Umgebung verwenden.
Julia bietet Ihnen zahlreiche Frameworks und Bibliotheken, damit Sie leistungsstarke Projekte für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erstellen können. Bibliotheken wie Flux.jl, MLBase.jl und viele andere sind in das Tool integriert, sodass Sie verschiedene Aufgaben und Aktivitäten durchführen können.

Top 7Bibliotheken für maschinelles Lernen in Julia

1. Flux

Sie können diese Bibliothek für Ihre Machine Learning- und Deep Learning-Projekte verwenden und intuitive und erstaunliche Modelle erstellen. Sie können andere Bibliotheken von Julia leicht mit Flux unterscheiden und kombinieren. Hier sind einige der Funktionen von Flux:
– ONNX
– GPU-Unterstützung
– Differenzierbare Programmierung
– Kompilierter eifriger Code

2. MLBase.jl

MLBase ist eine erstaunliche Bibliothek, die Sie für maschinelles Lernen in Julia verwenden können. MLBase ist kein Algorithmus und hilft auch nicht bei der Erstellung eines solchen. Aber es enthält verschiedene Werkzeuge zur Unterstützung verschiedener Aktivitäten wie Modellabstimmung, Score-basierte Klassifizierung, Vorverarbeitung, Leistungsbewertungsmetriken und andere Funktionen. Sie können Hilfe in der MLBase-Dokumentation suchen, da sie zahlreiche Code-Beispiele für jedes in der Sammlung der Bibliothek verfügbare Tool enthält.

3. ScikitLearn.jl

Sie können auch die Scikit-learn-Bibliothek für Julia verwenden. Diese Bibliothek wird von Entwicklern gerne mit Python verwendet. ScikitLearn ermöglicht es Ihnen, Algorithmen und Schnittstellen in Julia zu implementieren. Außerdem bietet sie eine Schnittstelle zum Trainieren Ihrer Modelle. Sie können die Modelle auch verwenden, die Werkzeuge einstellen, das Modell auswerten und abstimmen.

4. TensorFlow.jl

Sie können diese Bibliothek als Julia-Wrapper verwenden und TensorFlow lernen. Der Wrapper führt auch verschiedene andere Aktivitäten aus, wie z.B. schnelles Post-Processing der Ergebnisse, schnelles Ingestion Ihrer Daten (gängige oder ungewöhnliche Formate). Mit diesem Werkzeug können Sie Statistik- und Visualisierungsberechnungen für die vektorielle Implementierung durchführen.

5. Merlin

Merlin ist ein Julia-Framework, das Sie für Deep-Learning-Modelle verwenden können. Sie können auf diese flexible, schnelle und kompakte Bibliothek zurückgreifen, um Ihr maschinelles Lernmodell zu entwerfen und zu verwenden. Sie können diese Bibliothek auf CUDA-GPUs und CPUs ausführen.

6. Mocha.jl

Dieses Deep-Learning-Framework, das vom beliebten Caffe inspiriert wurde, ist ein C++-Framework, das bei der Durchführung von Aufgaben mit Julia hilft. Mit Hilfe von Mocha können Sie neuronale Netzwerke trainieren. Dies ist ein effizientes und gradientenlösendes Tool. Sie können Ihr Modell mit einem unüberwachten Modell mit Hilfe von Auto-Kodierern vortrainieren.

7. Strada

Die Komponenten der Strada-Bibliothek basieren auf dem Caffe-Framework. Sie können diese Open-Source-Bibliothek für ein Deep Learning-Projekt in Julia verwenden. Sie können diese Bibliothek verwenden, um ein gefaltetes und rekurrentes künstliches neuronales Netzwerk für GPUs und CPUs zu entwerfen. Diese Bibliothek unterstützt Caffe-Funktionen, und Sie können sie in Julia integrieren. Außerdem werden Sie diese Bibliothek flexibel finden.

Fazit

Die Beliebtheit von Python liegt darin begründet, dass es einfach zu bedienen ist und eine beeindruckende Sammlung von Modulen und Bibliotheken bietet, mit denen man arbeiten kann. Ein weiterer Grund, warum die meisten Leute Python kennen, ist, dass es schon seit längerer Zeit verfügbar ist. Julia ist jedoch eine neue Sprache, die mehr Aufmerksamkeit benötigt. Aber wir sehen eine glänzende Zukunft vor uns, nämlich die der Datenberechnung.
Julia ist ebenfalls ein schnelles und einfaches Werkzeug, ähnlich wie Python. Allerdings sollten sich Entwickler mehr auf das Verständnis dieser Sprache konzentrieren und Änderungen zur Perfektionierung vornehmen. Wenn Sie bei Julia mitmachen und Ihren Beitrag leisten wollen, um die Sprache zu verbessern, dann sollten Sie unbedingt verstehen, was Julia bietet.