Python, sin duda, es el lenguaje de codificación líder en el aprendizaje automático. Debido a su inmensa popularidad, puede ayudarle a realizar numerosas tareas y actividades. Aparte de Python, Julia está disponible para los desarrolladores que quieren proyectos de aprendizaje automático bien establecidos y únicos. Puede realizar numerosas actividades y diseñar algoritmos para la estadística, el modelado predictivo y la visualización, etc. En el futuro, es probable que Julia tome la posición de Python como lenguaje de desarrollo número uno.
Julia es una herramienta analítica sorprendente, potente y popular. Muchas de las mayores corporaciones confían en ella para fines analíticos. He aquí algunos de los principales gigantes que utilizan Julia:
– NASA
– Oracle
– Amazon
– Facebook
– Disney
– Google
– IBM
– Microsoft
Si quieres comenzar tu carrera en alguna de estas empresas como especialista en Machine Learning, debes aprender sobre Julia. Esto significa saber cómo se pueden realizar tareas y actividades a través de este lenguaje de programación. Te preguntarás por qué esta aplicación no es mayoritaria, a pesar de que muchas empresas de primer nivel la utilizan. El problema tiene que ver con los disparos.

Julia como lenguaje en desarrollo

Julia es todavía un lenguaje en desarrollo, pero se está abriendo camino rápidamente en diferentes industrias. Aunque los desarrolladores de Julia están trabajando constantemente para lanzar nuevas actualizaciones y resolver los problemas, varios problemas todavía afectan a su popularidad. Después de tantas actualizaciones y cambios, esta herramienta es ahora estable. La gramática de Julia ha sufrido varios cambios para mejorar el rendimiento y hacerla más fácil de recordar.
La eficiencia con Julia es satisfactoria. Sin embargo, es necesario aprender a escribir códigos en lugar de copiarlos y pegarlos en Julia. Si eres nuevo en Julia, tienes que pasar algún tiempo entendiendo los códigos para obtener resultados satisfactorios y eficiencia.

Aprendizaje automático en Julia

– Python y Spark

Cuando sabes cómo diseñar un proyecto de machine learning en Python, puedes entender fácilmente el concepto con Julia ya que ambos lenguajes son similares. Además, también puedes incluir una potencia de manipulación de big data utilizando Julia con Spark. Si estás empezando tu carrera como científico de datos, puedes empezar con Julia. Julia tiene una sintaxis similar a la de Microsoft Basic y MATLAB, por lo que puedes transferirte fácilmente a Julia.

– Paralelismo

Los fabricantes diseñaron Julia como una herramienta de Machine Learning, y ayuda a la computación científica con un alto nivel de compatibilidad. Si quieres una herramienta para cálculos extensos y tareas complicadas, puedes empezar a usar Julia. Julia le permite realizar actividades con velocidad utilizando C y C++ como complemento. Estos frameworks le ayudarán a construir un modelo fiable. Puedes usar Julia para cualquier industria ya que las aplicaciones te permiten realizar una amplia gama de actividades. Las aplicaciones de Julia requieren sobre todo computación paralela y científica.

– Escalabilidad

Julia mejora sus capacidades de computación de forma drástica. Además, Julia es más rápida y escalable que R y Python. Puedes crear grandes clusters con Julia incluso si estás utilizando big data en un entorno distribuido.
Julia te ofrece numerosos frameworks y librerías para que puedas crear potentes proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Bibliotecas como Flux.jl, MLBase.jl, y muchas otras están incorporadas con la herramienta permitiéndote realizar diferentes tareas y actividades.

Las 7 mejores bibliotecas para el aprendizaje automático en Julia

1. Flux

Puedes utilizar esta librería para tus proyectos de machine learning y deep learning y crear modelos intuitivos y sorprendentes. Puedes diferenciar y combinar fácilmente otras librerías de Julia con Flux. Estas son algunas de las características de Flux:
– ONNX
– Soporte de GPU
– Programación diferenciable
– 1. Código eager compilado

2. MLBase.jl

MLBase es una increíble librería que puedes utilizar para el aprendizaje automático en Julia. MLBase no es un algoritmo ni ayuda a crear uno. Pero incluye varias herramientas para apoyar diversas actividades como el ajuste del modelo, la clasificación basada en la puntuación, el preprocesamiento, las métricas de evaluación del rendimiento y otras funciones. Puedes buscar ayuda en la documentación de MLBase, ya que incluye numerosos ejemplos de código para cada herramienta disponible en la colección de la biblioteca.

3. ScikitLearn.jl

También puede utilizar la biblioteca Scikit-learn para Julia. Los desarrolladores utilizan esta biblioteca popularmente con Python. ScikitLearn le permite implementar algoritmos e interfaz en Julia. Además, proporciona una interfaz para entrenar sus modelos. También puede utilizar los modelos, establecer las herramientas, evaluar y afinar el modelo.

4. TensorFlow.jl

Puedes usar esta librería como un wrapper de Julia y aprender TensorFlow. El wrapper también realiza otras actividades como el post-procesamiento rápido de los resultados, la ingestión rápida de sus datos (formatos comunes o no). Esta herramienta le permite realizar cálculos estadísticos y de visualización para la implementación vectorial.

5. Merlin

Merlin es un framework de Julia que puedes utilizar para modelos de aprendizaje profundo. Puedes aprovechar esta librería flexible, rápida y compacta para diseñar y utilizar tu modelo de aprendizaje automático. Puede ejecutar esta biblioteca en las GPUs CUDA y en la CPU.

6. Mocha.jl

Este marco de aprendizaje profundo inspirado en el popular Caffe, que es un marco de C++, ayuda a realizar tareas con Julia. Puedes entrenar redes neuronales con la ayuda de Mocha. Es una herramienta eficiente y de resolución de gradientes. Puedes preentrenar tu modelo con un modelo no supervisado con la ayuda de autocodificadores.

7. Strada

Los componentes de la librería Strada están basados en el framework Caffe. Puedes utilizar esta librería de código abierto para un proyecto de deep learning en Julia. Puedes usar esta librería para diseñar una red neuronal artificial convolucional y recurrente para GPUs y CPUs. Esta biblioteca es compatible con las características de Caffe, y puedes integrarlas con Julia. Además, encontrarás esta biblioteca flexible.

Conclusión

La popularidad de Python radica en la razón de que es simple de usar y tiene una impresionante colección de módulos y bibliotecas para trabajar. Otra razón por la que la mayoría de la gente conoce Python es que ha estado disponible durante más tiempo. Sin embargo, Julia es un lenguaje nuevo que necesita más atención. Pero podemos ver un futuro más brillante por delante, es decir, la computación de datos.
Julia también es una herramienta rápida y sencilla similar a Python. Sin embargo, los desarrolladores deben centrarse más en la comprensión de este lenguaje y hacer cambios para perfeccionarlo. Si quieres unirte a Julia y compartir tu contribución para hacerlo un mejor lenguaje, entonces definitivamente debes entender lo que Julia ofrece.