Julia vs Python: ¿Qué lenguaje de programación determinará el aprendizaje automático en 2019?

            
                                                                             
            
            

Julia emergió en 2018 como uno de los lenguajes de programación de más rápido crecimiento, muy apreciada por su enfoque de combinar las fortalezas de varios lenguajes principales .

    
        

Habiendo tenido recientemente la versión 1.0 quienes están detrás de Julia ahora tienen ambiciones para que se convierta en el idioma de elección en el campo de aprendizaje automático (ML).

Ayudar a comprender que la meta es Flux una biblioteca de software de aprendizaje automático para Julia diseñada para facilitar la escritura del código ML, para simplificar el proceso de capacitación y ofrecer ciertos beneficios de rendimiento marcos rivales en aceleradores de hardware como GPU y TPU de Google [Tensor Processing Units].

Hoy en día, los lenguajes Python y R normalmente dominan el aprendizaje automático, con Python sigue siendo el lenguaje de programación de más rápido crecimiento en términos de popularidad para desarrolladores, impulsado en gran parte por la fuerza de su marcos y bibliotecas de aprendizaje automático .

Dicho esto, el equipo detrás de Julia dice que su lenguaje está bien posicionado para crear algoritmos diferenciables – el nombre dado al código procesal de datos que se puede usar para construir las redes neuronales utilizado en aprendizaje automático .

VER: Guía del líder de TI para el futuro de la inteligencia artificial (Tech Pro Research)

“Necesitamos un idioma para escribir algoritmos diferenciables, y Flux considera que Julia es este lenguaje “, el equipo de Julia escribe en una publicación de blog .

“Diseñada desde cero para computación matemática y numérica, Julia es excepcionalmente adecuada para expresar algoritmos de ML. Mientras tanto, su combinación de diseño moderno y nuevas ideas en el compilador hace que sea más fácil abordar el alto nivel. -las necesidades de rendimiento del ML de vanguardia “.

La biblioteca Flux amplía el compilador de Julia con varias herramientas enfocadas en ML, según el blog, que admite gradientes de primera clase para lograr un mejor equilibrio entre el rendimiento y el control del desarrollador, solo compilación de kernel CUDA para GPU en cada momento, lotes automáticos para reducir los gastos generales durante el entrenamiento y optimizaciones para ejecutar en los TPU de Google.

El equipo dice que Julia con Flux, junto con la próxima opción de lenguaje de programación diferenciable Myia y la reciente Swift para Tensorflow pronto podría desafiar los marcos y enfoques de aprendizaje automático establecidos .

“Creemos que el futuro del aprendizaje automático se basa en el lenguaje y la tecnología de compilación, y en particular, en la extensión de idiomas nuevos o existentes para satisfacer las altas demandas de la investigación de LD”, escriben, agregando esos idiomas que ” la diferenciación, la vectorización y el hardware exótico “impulsarán” muchos avances en la ciencia “.

“Hay un largo camino por recorrer antes de que estas herramientas de próxima generación – Myia, Swift / TF y Flux – estén tan listas para la producción como sus homólogos de marco existentes, TensorFlow, PyTorch y Knet “dice el equipo de Julia.

“Pero si está abriendo nuevos caminos en ML, bien podría ser su mejor apuesta. Pruébelos y vea cómo es el futuro del aprendizaje automático”.

Julia llegó a la versión 1.0 a principios de este año, los usuarios del lenguaje en general se mostraron positivos acerca de cómo había progresado, aunque a algunos todavía les preocupaba el estado de su manejo de errores y documentación inútil .

El ingeniero de aprendizaje de máquinas fue la categoría de empleo de más rápido crecimiento en los cinco años hasta 2017, según LinkedIn y hay un número creciente de disponibles para los desarrolladores que quieran para especializarse en el campo .

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                                            Imagen: Zapp2Photo, Getty Images / iStockphoto
                                        

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