Python est sans doute le premier langage de codage dans l’apprentissage machine. En raison de son immense popularité, il peut vous aider à effectuer de nombreuses tâches et activités. Outre Python, Julia est à la disposition des développeurs qui veulent des projets d’apprentissage machine bien établis et uniques. Vous pouvez effectuer de nombreuses activités et concevoir des algorithmes pour les statistiques, la modélisation prédictive, la visualisation, etc. À l’avenir, il est probable que Julia reprenne la position de Python comme langage de développement numéro un.
Julia est un outil d’analyse étonnant, puissant et populaire. Beaucoup de grandes entreprises s’en servent à des fins d’analyse. Voici quelques géants de premier plan qui utilisent Julia :
– NASA
– Oracle
– Amazon
– Facebook
– Disney
– Google
– IBM
– Microsoft
Si vous voulez commencer votre carrière dans l’une de ces entreprises en tant que spécialiste de l’apprentissage automatique, vous devriez vous renseigner sur Julia. Cela signifie que vous devez savoir comment vous pouvez effectuer des tâches et des activités à l’aide de ce langage de programmation. Vous vous demandez peut-être pourquoi cette application n’est pas très répandue, alors que de nombreuses entreprises de premier plan l’utilisent. Le problème est lié aux fusillades.

Julia en tant que langage de développement

Julia est encore une langue en développement, mais elle fait rapidement son chemin vers différentes industries. Bien que les développeurs de Julia travaillent constamment pour publier de nouvelles mises à jour et résoudre les problèmes, divers problèmes affectent encore sa popularité. Après tant de mises à jour et de changements, cet outil est maintenant stable. La grammaire de Julia a subi divers changements pour améliorer les performances et la rendre plus facile à retenir.
L’efficacité avec Julia est satisfaisante. Cependant, vous devez apprendre à écrire des codes au lieu de les copier-coller sur Julia. Si vous êtes nouveau chez Julia, vous devez passer un certain temps à comprendre les codes pour obtenir des résultats satisfaisants et être efficace.

L’apprentissage machine chez Julia

– Python et étincelle

Quand on sait comment concevoir un projet d’apprentissage machine en Python, on peut facilement comprendre le concept avec Julia car les deux langages sont similaires. De plus, vous pouvez également inclure un pouvoir de manipulation de données importantes en utilisant Julia avec Spark. Si vous débutez votre carrière de chercheur en informatique, vous pouvez commencer avec Julia. Julia a une syntaxe similaire à celle de Microsoft Basic et MATLAB, vous pouvez donc facilement la transférer à Julia.

– Parallélisme

Les fabricants ont conçu Julia comme un outil d’apprentissage automatique, et il aide au calcul scientifique avec un haut niveau de compatibilité. Si vous voulez un outil pour des calculs importants et des tâches compliquées, vous pouvez commencer à utiliser Julia. Julia vous permet d’effectuer des activités avec rapidité en utilisant C et C++ comme complément. Ces cadres vous aideront à construire un modèle fiable. Vous pouvez utiliser Julia pour n’importe quel secteur d’activité, car les applications vous permettent d’effectuer un large éventail d’activités. Les applications de Julia nécessitent principalement des calculs parallèles et scientifiques.

– Évolutivité

Julia améliore considérablement vos capacités informatiques. De plus, Julia est plus rapide et plus évolutive que R et Python. Vous pouvez créer de grands clusters avec Julia même si vous utilisez de grosses données dans un environnement distribué.
Julia vous offre de nombreux cadres et bibliothèques afin que vous puissiez créer de puissants projets d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine. Des bibliothèques telles que Flux.jl, MLBase.jl et bien d’autres sont intégrées à l’outil, ce qui vous permet d’effectuer différentes tâches et activités.

Top 7Bibliothèques pour l’apprentissage machine en Julia

1. Flux

Vous pouvez utiliser cette bibliothèque pour vos projets d’apprentissage machine et d’apprentissage approfondi et créer des modèles intuitifs et étonnants. Vous pouvez facilement différencier et combiner d’autres bibliothèques de Julia avec Flux. Voici quelques-unes des fonctionnalités de Flux :
– ONNX
– Soutien aux GPU
– Une programmation différenciée
– Compilation du code d’empressement

2. MLBase.jl

MLBase est une bibliothèque étonnante que vous pouvez utiliser pour l’apprentissage automatique en Julia. MLBase n’est pas un algorithme ou une aide à la création d’un algorithme. Mais il comprend divers outils pour prendre en charge diverses activités telles que le réglage de modèles, la classification basée sur les scores, le prétraitement, les mesures d’évaluation des performances et d’autres fonctions. Vous pouvez demander de l’aide à la documentation de MLBase car elle comprend de nombreux exemples de code pour chaque outil disponible dans la collection de la bibliothèque.

3. ScikitLearn.jl

Vous pouvez également utiliser la bibliothèque Scikit-learn pour Julia. Les développeurs utilisent couramment cette bibliothèque avec Python. ScikitLearn vous permet d’implémenter des algorithmes et une interface dans Julia. De plus, il fournit une interface pour entraîner vos modèles. Vous pouvez également utiliser les modèles, définir les outils, évaluer et régler le modèle.

4. TensorFlow.jl

Vous pouvez utiliser cette bibliothèque comme un wrapper de Julia et apprendre TensorFlow. Le wrapper effectue également diverses autres activités telles que le post-traitement rapide des résultats, l’ingestion rapide de vos données (formats communs ou non). Cet outil vous permet d’effectuer des statistiques et des calculs de visualisation pour une mise en œuvre vectorisée.

5. Merlin

Merlin est un cadre Julia que vous pouvez utiliser pour des modèles d’apprentissage profond. Vous pouvez utiliser cette bibliothèque flexible, rapide et compacte pour concevoir et utiliser votre modèle d’apprentissage machine. Vous pouvez faire fonctionner cette bibliothèque sur les GPU et CPU CUDA.

6. Mocha.jl

Ce cadre d’apprentissage profond inspiré du populaire Caffe, qui est un cadre C++, aide à effectuer des tâches avec Julia. Vous pouvez former des réseaux de neurones avec l’aide de Mocha. C’est un outil de résolution de gradients efficace. Vous pouvez préformer votre modèle avec un modèle non supervisé à l’aide d’auto-codeurs.

7. Strada

Les composants de la bibliothèque Strada sont basés sur le cadre Caffe. Vous pouvez utiliser cette bibliothèque open-source pour un projet d’apprentissage approfondi en Julia. Vous pouvez utiliser cette bibliothèque pour concevoir un réseau de neurones artificiels convolutifs et récurrents pour les GPU et les CPU. Cette bibliothèque supporte les fonctionnalités de Caffe, et vous pouvez les intégrer à Julia. De plus, vous trouverez cette bibliothèque flexible.

Conclusion

La popularité de Python tient à sa simplicité d’utilisation et à sa collection impressionnante de modules et de bibliothèques sur lesquels travailler. Une autre raison pour laquelle la plupart des gens connaissent Python est qu’il est disponible depuis plus longtemps. Cependant, Julia est un nouveau langage qui nécessite plus d’attention. Mais nous pouvons entrevoir un avenir meilleur, c’est-à-dire le calcul de données.
Julia est également un outil rapide et simple, similaire à Python. Cependant, les développeurs devraient se concentrer davantage sur la compréhension de ce langage et apporter des modifications pour atteindre la perfection. Si vous voulez rejoindre Julia et partager votre contribution pour en faire un meilleur langage, alors vous devez absolument comprendre ce que Julia offre.