Python, sem dúvida, é a principal linguagem de codificação na aprendizagem de máquinas. Devido à sua imensa popularidade, pode ajudá-lo a realizar numerosas tarefas e actividades. Além de Python, Julia está disponível para programadores que queiram projectos de aprendizagem de máquinas bem estabelecidos e únicos. Pode realizar numerosas actividades e algoritmos de desenho para estatística, modelação preditiva, e visualização, etc. No futuro, é provável que Júlia venha a assumir a posição de Python como a língua de desenvolvimento número um.
Júlia é uma ferramenta de análise surpreendente, poderosa e popular. Muitas das maiores corporações dependem dela para fins analíticos. Aqui estão alguns dos maiores gigantes que usam a Júlia:
– NASA
– Oracle
– Amazônia
– Facebook
– Disney
– Google
– IBM
– Microsoft
Se quiser iniciar a sua carreira em qualquer uma destas empresas como especialista em Aprendizagem Mecânica, deverá conhecer a Julia. Isto significa saber como pode realizar tarefas e actividades através desta linguagem de programação. Poderá perguntar-se por que razão esta aplicação não é corrente, apesar de muitas empresas de topo a utilizarem. O problema é sobre os tiroteios.

Júlia como uma linguagem em desenvolvimento

Júlia ainda é uma língua em desenvolvimento, mas está rapidamente a chegar a diferentes indústrias. Embora os criadores de Júlia estejam a trabalhar consistentemente para lançar novas actualizações e resolver os problemas, vários problemas ainda afectam a sua popularidade. Depois de tantas actualizações e mudanças, esta ferramenta está agora estável. A gramática de Júlia sofreu várias alterações para melhorar o desempenho e facilitar a sua memória.
A eficiência com Júlia é satisfatória. No entanto, é necessário aprender a escrever códigos em vez de os copiar-colar para Júlia. Se for novo em Júlia, terá de passar algum tempo a compreender os códigos para obter resultados e eficiência satisfatórios.

Aprendizagem mecânica em Júlia

– Python e Spark

Quando se sabe como conceber um projecto de aprendizagem de máquinas em Python, pode-se facilmente compreender o conceito com Julia, uma vez que ambas as línguas são semelhantes. Além disso, pode também incluir um grande poder manipulador de dados utilizando Júlia com Centelha. Se está a iniciar a sua carreira como cientista de dados, pode começar com Júlia. Júlia tem uma sintaxe semelhante à de Microsoft Basic e MATLAB, pelo que pode ser facilmente transferida para Júlia.

– Paralelismo

Os fabricantes conceberam a Julia como uma ferramenta de aprendizagem de máquinas, e ela ajuda na computação científica com um elevado nível de compatibilidade. Se quiser uma ferramenta para cálculos extensos e tarefas complicadas, pode começar a utilizar a Júlia. A Júlia permite realizar actividades com rapidez, utilizando C e C++ como complemento. Estas estruturas ajudá-lo-ão a construir um modelo fiável. Pode utilizar o Júlia para qualquer indústria, uma vez que as aplicações lhe permitem executar uma vasta gama de actividades. As aplicações de Júlia requerem sobretudo computação paralela e científica.

– Escalabilidade

Julia melhora drasticamente as suas capacidades informáticas. Além disso, Júlia é mais rápida e escalável do que R e Python. Pode criar grandes clusters com Júlia, mesmo que esteja a utilizar grandes dados num ambiente distribuído.
Júlia oferece-lhe numerosas estruturas e bibliotecas para que possa criar poderosos projectos de inteligência artificial e aprendizagem de máquinas. Bibliotecas como Flux.jl, MLBase.jl, e muitas outras estão integradas com a ferramenta que lhe permite realizar diferentes tarefas e actividades.

Top 7Libraries para aprendizagem de máquinas em Júlia

1. Fluxo

Pode utilizar esta biblioteca para os seus projectos de aprendizagem de máquinas e de aprendizagem profunda e criar modelos intuitivos e surpreendentes. Pode facilmente diferenciar e combinar outras bibliotecas de Julia com Flux. Aqui estão algumas das características de Flux:
– ONNX
– Apoio GPU
– Programação diferenciável
– Compilação de código de anseio

2. MLBase.jl

MLBase é uma incrível biblioteca que pode utilizar para a aprendizagem de máquinas em Júlia. MLBase não é um algoritmo ou ajuda na criação de um. Mas inclui várias ferramentas para apoiar várias actividades, tais como afinação de modelos, classificação baseada em pontuações, pré-processamento, métricas de avaliação de desempenho, e outras funções. Pode procurar ajuda na documentação do MLBase, pois inclui numerosos exemplos de código para cada ferramenta disponível na colecção da biblioteca.

3. ScikitLearn.jl

Também pode utilizar a biblioteca Scikit-learn para Julia. Os programadores utilizam esta biblioteca popularmente com Python. ScikitLearn permite implementar algoritmos e interface em Júlia. Além disso, fornece uma interface para treinar os seus modelos. Pode também usar os modelos, definir as ferramentas, avaliar e afinar o modelo.

4. TensorFlow.jl

Pode utilizar esta biblioteca como um invólucro de Julia e aprender TensorFlow. O invólucro também realiza várias outras actividades, tais como o pós-processamento rápido dos resultados, ingestão rápida dos seus dados (formatos comuns ou incomuns). Esta ferramenta permite-lhe efectuar estatísticas e cálculos de visualização para implementação vectorial.

5. Merlin

Merlin é uma estrutura Julia que se pode utilizar para modelos de aprendizagem profunda. Pode utilizar esta biblioteca flexível, rápida e compacta para conceber e utilizar o seu modelo de aprendizagem da máquina. Pode executar esta biblioteca em GPUs CUDA e CPU.

6. Mocha.jl

Esta estrutura de aprendizagem profunda inspirada no popular Caffe, que é uma estrutura C++, ajuda na execução de tarefas com Julia. Pode treinar redes neurais com a ajuda de Mocha. Esta é uma ferramenta eficiente e de resolução de gradientes. Pode pré-treinar o seu modelo com um modelo não supervisionado com a ajuda de auto-encoders.

7. Strada

Os componentes da biblioteca Strada baseiam-se na estrutura do Caffe. Pode utilizar esta biblioteca de código aberto para um projecto de aprendizagem profunda em Júlia. Pode utilizar esta biblioteca para conceber uma rede neural artificial convolutiva e recorrente para GPUs e CPUs. Esta biblioteca suporta características Caffe, e pode integrá-las com Julia. Além disso, encontrará esta biblioteca flexível.

Conclusão

A popularidade de Python reside no facto de ser simples de usar e de ter uma impressionante colecção de módulos e bibliotecas para trabalhar. Outra razão pela qual a maioria das pessoas sabe sobre Python é que está disponível há mais tempo. Contudo, Júlia é uma nova linguagem que precisa de mais atenção. Mas podemos ver um futuro mais brilhante à nossa frente, ou seja, a computação de dados.
Júlia é também uma ferramenta rápida e simples, semelhante a Python. No entanto, os programadores devem concentrar-se mais na compreensão desta linguagem e fazer alterações à perfeição. Se quiser juntar-se a Júlia e partilhar a sua contribuição para torná-la uma linguagem melhor, então deve definitivamente compreender o que Júlia está a oferecer.