Python, без сомнения, является ведущим языком кодирования в машинном обучении. Благодаря своей огромной популярности он может помочь вам в выполнении множества задач и видов деятельности. Кроме Python, Julia доступен для разработчиков, которые хотят иметь хорошо зарекомендовавшие себя и уникальные проекты в области машинного обучения. Вы можете выполнять многочисленные задания и разрабатывать алгоритмы для статистики, прогнозного моделирования, визуализации и т.д. Вполне вероятно, что в будущем Джулия займет позицию разработчика номер один на Python.
Джулия – удивительный, мощный и популярный аналитический инструмент. Многие крупнейшие корпорации полагаются на него в аналитических целях. Вот некоторые ведущие гиганты, использующие Джулию:
– NASA
– Oracle
– Amazon
– Фейсбук
– Дисней
– Google
– IBM
– Microsoft
Если вы хотите начать свою карьеру в любой из этих компаний в качестве специалиста по машинному обучению, вы должны узнать о Джулии. Это означает знание того, как с помощью этого языка программирования можно выполнять задачи и виды деятельности. Вы можете задаться вопросом, почему это приложение не является мейнстримом, несмотря на то, что многие ведущие компании используют его. Проблема в перестрелках.

Джулия как развивающийся язык

Юлия все еще является развивающимся языком, но он быстро прокладывает свой путь в различные отрасли промышленности. Хотя разработчики Julia постоянно работают над выпуском новых обновлений и решением проблем, различные проблемы все еще влияют на его популярность. После стольких обновлений и изменений, этот инструмент теперь стабилен. Грамматика Julia претерпела различные изменения, чтобы улучшить производительность и сделать ее более легкой для запоминания.
Эффективность работы с Джулией удовлетворительная. Тем не менее, вы должны научиться писать коды вместо того, чтобы копировать-вставить их Джулии. Если вы новичок в Юлии, вы должны потратить некоторое время, чтобы понять коды для удовлетворительных результатов и эффективности.

Машинное обучение в Юлии

– Питон и Искра

Когда вы знаете, как спроектировать компьютерный учебный проект на Python, вы можете легко понять концепцию с Джулией, так как оба языка схожи. Кроме того, вы также можете использовать возможности работы с большими данными, используя Julia с технологией Spark. Если вы начинаете свою карьеру в качестве специалиста по работе с данными, вы можете начать с Джулии. У Джулии похожий синтаксис, как у Microsoft Basic и MATLAB, поэтому вы можете легко перенести его на Джулию.

– Параллелизм

Производители спроектировали Julia как инструмент обучения на станке, и она помогает в научных вычислениях с высоким уровнем совместимости. Если вам нужен инструмент для обширных вычислений и сложных задач, вы можете начать использовать Julia. Julia позволяет вам выполнять работы со скоростью, используя C и C++ в качестве дополнения. Эти фреймворки помогут вам построить надежную модель. Вы можете использовать Julia для любой отрасли промышленности, так как приложения позволяют выполнять широкий спектр работ. Приложения Julia в основном требуют параллельных и научных вычислений.

– Масштабируемость

Джулия значительно расширяет ваши вычислительные возможности. Более того, Джулия быстрее и масштабируема, чем R и Python. С помощью Julia можно создавать большие кластеры, даже если вы используете большие данные в распределенной среде.
Julia предлагает вам многочисленные фреймворки и библиотеки, так что вы можете создавать мощные проекты искусственного интеллекта и машинного обучения. Такие библиотеки, как Flux.jl, MLBase.jl и многие другие, встроены в инструмент, позволяющий выполнять различные задачи и действия.

Топ 7 библиотек для машинного обучения в Julia

1. Флюс

Вы можете использовать эту библиотеку для своих проектов по машинному обучению и глубокому изучению и создавать интуитивно понятные и удивительные модели. Вы можете легко отличить и объединить другие библиотеки от Julia с Flux. Вот некоторые из функций Flux:
– ONNX
– поддержка GPU
– Дифференцируемое программирование
– Скомпилированный код

2. MLBase.jl

MLBase – это удивительная библиотека, которую вы можете использовать для машинного обучения в Julia. MLBase – это не алгоритм и не помощь в его создании. Но она включает в себя различные инструменты для поддержки различных видов деятельности, таких как настройка модели, классификация на основе оценок, препроцессинг, метрики оценки производительности и другие функции. Вы можете обратиться за помощью в документацию по MLBase, так как она включает в себя множество примеров кода для каждого инструмента, доступного в коллекции библиотеки.

3. ScikitLearn.jl

Вы также можете использовать библиотеку Scikit-learn для Джулии. Разработчики используют эту библиотеку популярно на Python. ScikitLearn позволяет вам реализовать алгоритмы и интерфейс в Джулии. Более того, она предоставляет интерфейс для обучения ваших моделей. Вы также можете использовать модели, настраивать инструменты, оценивать и настраивать модель.

4. TensorFlow.jl

Вы можете использовать эту библиотеку как обертку Julia и изучать TensorFlow. Обертка также выполняет различные другие действия, такие как быстрая постобработка результатов, быстрое проглатывание ваших данных (распространенные или редкие форматы). Этот инструмент позволяет выполнять статистические и визуализационные расчеты для векторной реализации.

5. Мерлин

Мерлин – это каркас Джулии, который вы можете использовать для моделей глубокого обучения. Вы можете воспользоваться этой гибкой, быстрой и компактной библиотекой для проектирования и использования вашей модели машинного обучения. Вы можете запускать эту библиотеку на графических процессорах CUDA и CPU.

6. Mocha.jl

Эта основа для глубокого изучения, вдохновленная популярным фреймворком Caffe, который представляет собой C++, помогает в выполнении задач с Джулией. Вы можете обучать нейронные сети с помощью Mocha. Это эффективный и градиентный инструмент для решения задач. С помощью автокодировщиков вы можете предварительно обучить вашу модель с помощью неуправляемой модели.

7. Страда

Компоненты библиотеки “Страда” основаны на каркасе Caffe. Вы можете использовать эту библиотеку с открытым исходным кодом для глубокого учебного проекта в Юлии. Вы можете использовать эту библиотеку для проектирования конволюционной и рекуррентной искусственной нейронной сети для GPU и CPU. Эта библиотека поддерживает функции Caffe, и вы можете интегрировать их с Джулией. Более того, вы найдете эту библиотеку гибкой.

Заключение

Популярность Python объясняется тем, что он прост в использовании и имеет внушительную коллекцию модулей и библиотек для работы. Другая причина, по которой большинство людей знают о Python, заключается в том, что он был доступен в течение более длительного времени. Тем не менее, Джулия – это новый язык, который нуждается в большем внимании. Но мы видим более светлое будущее, т.е. вычисления данных.
Джулия также является быстрым и простым инструментом, похожим на Python. Однако разработчики должны больше внимания уделять пониманию этого языка и вносить изменения в его совершенство. Если вы хотите присоединиться к Джулии и поделиться своим вкладом, чтобы сделать его лучшим языком, то вы определенно должны понимать, что предлагает Джулия.