Python, bez wątpienia, jest wiodącym językiem kodowania w uczeniu maszynowym. Ze względu na jego ogromną popularność, może on pomóc w wykonywaniu wielu zadań i czynności. Oprócz Pythona, Julia jest dostępna dla deweloperów, którzy chcą mieć dobrze ugruntowane i unikalne projekty uczenia maszynowego. Możesz wykonywać liczne czynności i projektować algorytmy dla statystyki, modelowania predykcyjnego, wizualizacji itp. W przyszłości Julia prawdopodobnie przejmie pozycję Pythona jako języka programowania numer jeden.
Julia jest niesamowitym, potężnym i popularnym narzędziem analitycznym. Wiele z największych korporacji polega na niej w celach analitycznych. Oto kilku największych gigantów używających Julii:
– NASA
– Oracle
– Amazon
– Facebook
– Disney
– Google
– IBM
– Microsoft
Jeśli chcesz rozpocząć swoją karierę w którejś z tych firm jako specjalista od uczenia maszynowego, powinieneś poznać Julię. Oznacza to, że wiesz, jak możesz wykonywać zadania i działania za pomocą tego języka programowania. Możesz się zastanawiać, dlaczego ta aplikacja nie jest mainstreamowa, mimo że korzysta z niej wiele topowych firm. Problem tkwi właśnie w strzelaninach.

Julia jako język rozwijający się

Julia jest wciąż językiem rozwijającym się, ale szybko toruje sobie drogę do różnych branż. Mimo, że programiści Julii konsekwentnie pracują nad wydawaniem nowych aktualizacji i rozwiązywaniem problemów, różne problemy wciąż wpływają na jej popularność. Po tak wielu aktualizacjach i zmianach, narzędzie to jest obecnie stabilne. Gramatyka Julii przeszła różne zmiany, aby zwiększyć wydajność i ułatwić zapamiętywanie.
Efektywność pracy z Julią jest zadowalająca. Musisz jednak nauczyć się pisać kody, zamiast kopiować je do Julii. Jeśli jesteś nowy w Julii, musisz poświęcić trochę czasu na zrozumienie kodów, aby uzyskać zadowalające wyniki i wydajność.

Uczenie maszynowe w Julii

– Python i Spark

Kiedy wiesz, jak zaprojektować projekt uczenia maszynowego w Pythonie, możesz łatwo zrozumieć koncepcję z Julią, ponieważ oba języki są podobne. Co więcej, możesz również włączyć moc manipulowania big-data, używając Julii z Sparkiem. Jeśli zaczynasz swoją karierę jako data scientist, możesz zacząć od Julii. Julia ma podobną składnię jak Microsoft Basic i MATLAB, więc możesz łatwo przenieść się do Julii.

– Równoległość

Producenci zaprojektowali Julię jako narzędzie do uczenia maszynowego, a to pomaga w obliczeniach naukowych z wysokim poziomem kompatybilności. Jeśli chcesz mieć narzędzie do rozległych obliczeń i skomplikowanych zadań, możesz zacząć używać Julii. Julia umożliwia wykonywanie działań z prędkością przy użyciu C i C++ jako dodatków. Te frameworki pomogą Ci zbudować niezawodny model. Możesz używać Julii w każdej branży, ponieważ jej aplikacje pozwalają na wykonywanie szerokiego zakresu działań. Aplikacje Julii w większości wymagają obliczeń równoległych i naukowych.

– Skalowalność

Julia drastycznie zwiększa możliwości obliczeniowe użytkownika. Co więcej, Julia jest szybsza i bardziej skalowalna niż R i Python. Z Julią można tworzyć duże klastry, nawet jeśli używasz big data w środowisku rozproszonym.
Julia oferuje liczne frameworki i biblioteki, dzięki którym można tworzyć potężne projekty z zakresu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Biblioteki takie jak Flux.jl, MLBase.jl i wiele innych są wbudowane w to narzędzie umożliwiając wykonywanie różnych zadań i czynności.

7 najlepszych bibliotek do uczenia maszynowego w Julii

1. Flux

Możesz użyć tej biblioteki do swoich projektów związanych z uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem oraz tworzyć intuicyjne i niesamowite modele. Możesz łatwo rozróżnić i połączyć inne biblioteki z Julii z Flux. Oto niektóre z cech Fluxa:
– ONNX
– Obsługa GPU
– Programowanie różnicowe
– Skompilowany kod żądny

2. MLBase.jl

MLBase jest niesamowitą biblioteką, którą możesz wykorzystać do uczenia maszynowego w Julii. MLBase nie jest algorytmem ani nie pomaga w jego tworzeniu. Ale zawiera różne narzędzia do wspierania różnych działań, takich jak strojenie modelu, klasyfikacja oparta na wynikach, przetwarzanie wstępne, metryki oceny wydajności i inne funkcje. Możesz szukać pomocy w dokumentacji MLBase, ponieważ zawiera ona liczne przykłady kodu dla każdego narzędzia dostępnego w kolekcji biblioteki.

3. ScikitLearn.jl

Możesz również skorzystać z biblioteki Scikit-learn dla Julii. Programiści używają tej biblioteki popularnie z Pythonem. ScikitLearn pozwala na implementację algorytmów i interfejsów w Julii. Ponadto zapewnia interfejs do trenowania modeli. Możesz również korzystać z modeli, ustawiać narzędzia, oceniać i dostrajać model.

4. TensorFlow.jl

Możesz użyć tej biblioteki jako wrappera dla Julii i nauczyć się TensorFlow. Wrapper wykonuje również różne inne czynności, takie jak szybkie post-processing wyników, szybkie pobieranie danych (w popularnych lub nietypowych formatach). Narzędzie to umożliwia wykonywanie statystyk i obliczeń wizualizacyjnych dla implementacji vectored.

5. Merlin

Merlin to framework Julia, który można wykorzystać do tworzenia modeli głębokiego uczenia. Możesz skorzystać z tej elastycznej, szybkiej i kompaktowej biblioteki, aby zaprojektować i wykorzystać swój model uczenia maszynowego. Możesz uruchomić tę bibliotekę na procesorach graficznych CUDA i CPU.

6. Mocha.jl

Ten framework głębokiego uczenia inspirowany popularnym Caffe, który jest frameworkiem C++, pomaga w wykonywaniu zadań z Julią. Za pomocą Mocha można trenować sieci neuronowe. Jest to wydajne i gradientowe narzędzie do rozwiązywania zadań. Możesz wstępnie wytrenować swój model bez nadzoru za pomocą auto-encoderów.

7. Strada

Komponenty biblioteki Strada są oparte na frameworku Caffe. Możesz użyć tej biblioteki open-source do projektu głębokiego uczenia w Julii. Możesz użyć tej biblioteki do zaprojektowania sztucznej sieci neuronowej konwolwentowej i rekurencyjnej dla procesorów graficznych i CPU. Ta biblioteka obsługuje funkcje Caffe i można je zintegrować z Julią. Co więcej, znajdziesz tę bibliotekę elastyczną.

Podsumowanie

Popularność Pythona wynika z faktu, że jest on prosty w użyciu i posiada imponującą kolekcję modułów i bibliotek, na których można pracować. Innym powodem, dla którego większość ludzi wie o Pythonie jest to, że jest on dostępny od dłuższego czasu. Julia jest jednak nowym językiem, który wymaga więcej uwagi. Widzimy jednak przed nią świetlaną przyszłość, czyli obliczenia na danych.
Julia jest również szybkim i prostym narzędziem podobnym do Pythona. Jednak programiści powinni bardziej skupić się na zrozumieniu tego języka i wprowadzać zmiany, aby go udoskonalić. Jeśli chcesz dołączyć do Julii i wnieść swój wkład, aby uczynić ją lepszym językiem, to powinieneś zrozumieć, co oferuje Julia.