Python is zonder twijfel de belangrijkste codeertaal voor machinaal leren. Door zijn immense populariteit kan het u helpen bij het uitvoeren van talrijke taken en activiteiten. Naast Python is Julia beschikbaar voor ontwikkelaars die goed onderbouwde en unieke machine learning projecten willen. U kunt tal van activiteiten uitvoeren en algoritmen ontwerpen voor statistieken, voorspellende modellering, en visualisatie, enz. In de toekomst is het waarschijnlijk dat Julia de positie van Python als nummer één ontwikkeltaal zal overnemen.
Julia is een verbazingwekkend, krachtig en populair analytisch gereedschap. Veel van de grootste bedrijven vertrouwen erop voor analytische doeleinden. Hier zijn enkele topgiganten die Julia gebruiken:
– NASA
– Oracle
– Amazon
– Facebook
– Disney
– Google
– IBM
– Microsoft
Als je bij een van deze bedrijven carrière wilt maken als Machine Learning-specialist, moet je Julia leren kennen. Dit betekent dat je moet weten hoe je taken en activiteiten kunt uitvoeren via deze programmeertaal. Je vraagt je misschien af waarom deze toepassing niet mainstream is, ondanks dat veel topbedrijven er gebruik van maken. Het probleem ligt bij de opnames.

Julia als een taal in ontwikkeling

Julia is nog steeds een taal in ontwikkeling, maar het vindt snel zijn weg naar verschillende industrieën. Hoewel Julia ontwikkelaars consequent werken aan het uitbrengen van nieuwe updates en het oplossen van de problemen, hebben verschillende problemen nog steeds invloed op de populariteit. Na zoveel updates en veranderingen is deze tool nu stabiel. De grammatica van Julia heeft verschillende wijzigingen ondergaan om de prestaties te verbeteren en het gemakkelijker te maken om het te onthouden.
De efficiëntie met Julia is bevredigend. U moet echter leren hoe u codes schrijft in plaats van ze naar Julia te kopiëren. Als u nieuw bent in Julia, moet u wat tijd besteden aan het begrijpen van de codes voor bevredigende resultaten en efficiëntie.

Machine Leren in Julia

– Python en Spark

Als je weet hoe je een machine learning-project in Python ontwerpt, kun je het concept gemakkelijk begrijpen met Julia, omdat beide talen vergelijkbaar zijn. Bovendien kun je ook een big-data manipulerende kracht toevoegen door Julia met Spark te gebruiken. Als je je carrière als datawetenschapper begint, kun je beginnen met Julia. Julia heeft een vergelijkbare syntaxis als Microsoft Basic en MATLAB, dus je kunt gemakkelijk overstappen op Julia.

– Parallellisme

Manufacturers ontwierp Julia als een Machine Learning tool, en het helpt bij wetenschappelijk rekenen met een hoog niveau van parallellisme. Als u een tool wilt voor uitgebreide berekeningen en ingewikkelde taken, kunt u Julia gaan gebruiken. Julia stelt u in staat om activiteiten met snelheid uit te voeren met C en C++ als toevoeging. Deze frameworks zullen u helpen om een betrouwbaar model te bouwen. U kunt Julia voor elke bedrijfstak gebruiken, omdat de toepassingen u in staat stellen een breed scala aan activiteiten uit te voeren. De toepassingen van Julia vereisen meestal parallelle en wetenschappelijke berekeningen.

– Schaalbaarheid

Julia verbetert uw rekencapaciteiten drastisch. Bovendien is Julia sneller en schaalbaarder dan R en Python. U kunt grote clusters maken met Julia, zelfs als u big data gebruikt in een gedistribueerde omgeving.
Julia biedt u tal van frameworks en bibliotheken zodat u krachtige kunstmatige intelligentie en machine learning projecten kunt creëren. Bibliotheken zoals Flux.jl, MLBase.jl, en vele anderen zijn ingebouwd in de tool waarmee u verschillende taken en activiteiten kunt uitvoeren.

Top 7Bibliotheken voor Machine Leren in Julia

1. Flux

U kunt deze bibliotheek gebruiken voor uw machine learning en deep learning projecten en creëer intuïtieve en verbazingwekkende modellen. U kunt gemakkelijk andere bibliotheken van Julia onderscheiden en combineren met Flux. Hier zijn enkele van de functies van Flux:
– ONNX
– GPU ondersteuning
– Differentieerbaar programmeren
– Gecompileerde eager code

2. MLBase.jl

MLBase is een geweldige bibliotheek die je kunt gebruiken voor machine learning in Julia. MLBase is geen algoritme en helpt niet bij het maken van een algoritme. Maar het bevat verschillende hulpmiddelen om verschillende activiteiten te ondersteunen, zoals model tuning, score-gebaseerde classificatie, preprocessing, prestatie-evaluatie metrieken, en andere functies. U kunt hulp zoeken in de documentatie van MLBase omdat deze talrijke codevoorbeelden bevat voor elk gereedschap dat beschikbaar is in de collectie van de bibliotheek.

3. ScikitLearn.jl

U kunt ook de Scikit-learn bibliotheek voor Julia gebruiken. Ontwikkelaars gebruiken deze bibliotheek veel in combinatie met Python. Met ScikitLearn kunt u algoritmen en interfaces implementeren in Julia. Bovendien biedt het een interface om uw modellen te trainen. U kunt de modellen ook gebruiken, de hulpmiddelen instellen, het model evalueren en tunen.

4. TensorFlow.jl

U kunt deze bibliotheek gebruiken als een Julia-wrapper en TensorFlow leren. De wrapper voert ook verschillende andere activiteiten uit, zoals snelle post-processing van de resultaten, snelle ingestion van uw data (gangbare of niet-gangbare formaten). Met deze tool kunt u statistiek- en visualisatieberekeningen uitvoeren voor vectored implementatie.

5. Merlin

Merlin is een Julia framework dat u kunt gebruiken voor deep learning modellen. U kunt gebruik maken van deze flexibele, snelle en compacte bibliotheek om uw machine learning model te ontwerpen en te gebruiken. U kunt deze bibliotheek uitvoeren op CUDA GPU’s en CPU.

6. Mocha.jl

Dit deep learning framework geïnspireerd door het populaire Caffe, dat een C++ framework is, helpt bij het uitvoeren van taken met Julia. Je kunt neurale netwerken trainen met behulp van Mocha. Dit is een efficiënt en gradiëntoplossend hulpmiddel. U kunt uw model voortrainen met een model zonder toezicht met behulp van auto-encoders.

7. Strada

De componenten van de Strada bibliotheek zijn gebaseerd op het Caffe framework. U kunt deze open-source bibliotheek gebruiken voor een deep learning project in Julia. U kunt deze bibliotheek gebruiken om een convolutioneel en recurrent kunstmatig neuraal netwerk te ontwerpen voor GPU’s en CPU’s. Deze bibliotheek ondersteunt Caffe-functies, en u kunt ze integreren met Julia. Bovendien zult u deze bibliotheek flexibel vinden.

Conclusie

De populariteit van Python ligt in de reden dat het eenvoudig te gebruiken is en een indrukwekkende verzameling modules en bibliotheken heeft om mee te werken. Een andere reden waarom de meeste mensen Python kennen, is dat het al langer beschikbaar is. Julia is echter een nieuwe taal die meer aandacht nodig heeft. Maar we zien een mooiere toekomst voor ons, namelijk data computation.
Julia is ook een snel en eenvoudig programma, vergelijkbaar met Python. Ontwikkelaars moeten zich echter meer richten op het begrijpen van deze taal en wijzigingen aanbrengen om het te perfectioneren. Als je mee wilt doen met Julia en je bijdrage wilt leveren om er een betere taal van te maken, dan moet je zeker begrijpen wat Julia te bieden heeft.