Python, senza dubbio, è il principale linguaggio di codifica nell’apprendimento automatico. A causa della sua immensa popolarità, può aiutare a eseguire numerosi compiti e attività. Oltre a Python, Julia è disponibile per gli sviluppatori che vogliono progetti di apprendimento automatico ben consolidati e unici. È possibile eseguire numerose attività e progettare algoritmi per la statistica, la modellazione predittiva e la visualizzazione, ecc. In futuro, è probabile che Julia prenderà il posto di Python come linguaggio di sviluppo numero uno.
Julia è uno strumento analitico incredibile, potente e popolare. Molte delle più grandi aziende si affidano ad esso per scopi analitici. Qui ci sono alcuni giganti che usano Julia:
– NASA
– Oracle
– Amazon
– Facebook
– Disney
– Google
– IBM
– Microsoft
Se vuoi iniziare la tua carriera in una di queste aziende come specialista di Machine Learning, dovresti conoscere Julia. Questo significa sapere come è possibile eseguire compiti e attività attraverso questo linguaggio di programmazione. Potreste chiedervi perché questa applicazione non è mainstream, nonostante molte aziende top che la utilizzano. Il problema riguarda le sparatorie.

Julia come linguaggio in via di sviluppo

Julia è ancora un linguaggio in via di sviluppo, ma si sta rapidamente facendo strada in diversi settori. Anche se gli sviluppatori di Julia stanno lavorando costantemente per rilasciare nuovi aggiornamenti e risolvere i problemi, vari problemi influenzano ancora la sua popolarità. Dopo tanti aggiornamenti e cambiamenti, questo strumento è ora stabile. La grammatica di Julia ha subito vari cambiamenti per migliorare le prestazioni e renderla più facile da ricordare.
L’efficienza con Julia è soddisfacente. Tuttavia, è necessario imparare a scrivere codici invece di copiarli in Julia. Se sei nuovo di Julia, devi passare un po’ di tempo a capire i codici per ottenere risultati soddisfacenti ed efficienza.

Apprendimento automatico in Julia

– Python e Spark

Quando si sa come progettare un progetto di machine learning in Python, si può facilmente capire il concetto con Julia poiché entrambi i linguaggi sono simili. Inoltre, puoi anche includere un potere di manipolazione dei big-data usando Julia con Spark. Se state iniziando la vostra carriera come scienziato dei dati, potete iniziare con Julia. Julia ha una sintassi simile a quella di Microsoft Basic e MATLAB, quindi si può facilmente passare a Julia.

– Parallelismo

I produttori hanno progettato Julia come uno strumento di Machine Learning, e aiuta il calcolo scientifico con un alto livello di compatibilità. Se volete uno strumento per calcoli estesi e compiti complicati, potete iniziare a usare Julia. Julia permette di eseguire attività con velocità usando C e C++ come add on. Questi framework vi aiuteranno a costruire un modello affidabile. È possibile utilizzare Julia per qualsiasi settore in quanto le applicazioni consentono di eseguire una vasta gamma di attività. Le applicazioni di Julia richiedono principalmente il calcolo parallelo e scientifico.

– Scalabilità

Julia migliora drasticamente le vostre capacità di calcolo. Inoltre, Julia è più veloce e scalabile di R e Python. È possibile creare grandi cluster con Julia anche se si utilizzano grandi dati in un ambiente distribuito.
Juplia offre numerosi framework e librerie in modo da poter creare potenti progetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Librerie come Flux.jl, MLBase.jl, e molte altre sono integrate con lo strumento permettendovi di eseguire diversi compiti e attività.

Le 7 migliori librerie per l’apprendimento automatico in Julia

1. Flux

Potete usare questa libreria per i vostri progetti di machine learning e deep learning e creare modelli intuitivi e sorprendenti. Puoi facilmente differenziare e combinare altre librerie di Julia con Flux. Ecco alcune delle caratteristiche di Flux:
– ONNX
– Supporto GPU
– Programmazione differenziabile
– Codice eager compilato

2. MLBase.jl

MLBase è un’incredibile libreria che potete usare per l’apprendimento automatico in Julia. MLBase non è un algoritmo o un aiuto per crearne uno. Ma include vari strumenti per supportare varie attività come la messa a punto del modello, la classificazione basata sul punteggio, la pre-elaborazione, le metriche di valutazione delle prestazioni e altre funzioni. Potete cercare aiuto nella documentazione di MLBase poiché include numerosi esempi di codice per ogni strumento disponibile nella collezione della libreria.

3. ScikitLearn.jl

È anche possibile utilizzare la libreria Scikit-learn per Julia. Gli sviluppatori usano questa libreria popolarmente con Python. ScikitLearn permette di implementare algoritmi e interfacce in Julia. Inoltre, fornisce un’interfaccia per allenare i vostri modelli. È anche possibile utilizzare i modelli, impostare gli strumenti, valutare e mettere a punto il modello.

4. TensorFlow.jl

Potete usare questa libreria come wrapper di Julia e imparare TensorFlow. Il wrapper esegue anche varie altre attività come il post-processing rapido dei risultati, l’ingestione veloce dei vostri dati (formati comuni o non comuni). Questo strumento consente di eseguire statistiche e calcoli di visualizzazione per l’implementazione vettoriale.

5. Merlin

Merlin è un framework Julia che potete usare per i modelli di deep learning. Potete avvalervi di questa libreria flessibile, veloce e compatta per progettare e utilizzare il vostro modello di apprendimento automatico. È possibile eseguire questa libreria su GPU CUDA e CPU.

6. Mocha.jl

Questo framework per l’apprendimento profondo ispirato al popolare Caffe, che è un framework C++, aiuta ad eseguire compiti con Julia. È possibile addestrare reti neurali con l’aiuto di Mocha. Si tratta di uno strumento efficiente e di risoluzione del gradiente. Potete pre-addestrare il vostro modello con un modello non supervisionato con l’aiuto di auto-encoders.

7. Strada

I componenti della libreria Strada sono basati sul framework Caffe. È possibile utilizzare questa libreria open-source per un progetto di deep learning in Julia. È possibile utilizzare questa libreria per progettare una rete neurale artificiale convoluzionale e ricorrente per GPU e CPU. Questa libreria supporta le caratteristiche di Caffe, ed è possibile integrarle con Julia. Inoltre, troverete questa libreria flessibile.

Conclusione

La popolarità di Python sta nella ragione che è semplice da usare e ha una collezione impressionante di moduli e librerie su cui lavorare. Un’altra ragione per cui la maggior parte delle persone conosce Python è che è disponibile da molto tempo. Tuttavia, Julia è un nuovo linguaggio che ha bisogno di più attenzione. Ma possiamo vedere un futuro più luminoso davanti a noi, cioè il calcolo dei dati.
Julia è anche uno strumento veloce e semplice simile a Python. Tuttavia, gli sviluppatori dovrebbero concentrarsi di più sulla comprensione di questo linguaggio e apportare modifiche alla perfezione. Se volete unirvi a Julia e condividere il vostro contributo per renderlo un linguaggio migliore, allora dovreste assolutamente capire cosa offre Julia.