哪种编程语言将在2019年统治机器学习?.doc
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1、哪种编程语言将在2019年统治机器学习?在发布1.0版本后,Julia团队现在希望让它成为机器学习领域的首选语言。同时,Python和R语言通常在机器学习中占主导地位,在开发人员普及方面,Python仍然是增长最快的编程语言。Julia成为2018年发展最快的编程语言之一,因为它结合了几种主要语言的优势而备受推崇。同时,Python依然在使用范围方面占据着巨大优势,并且热度一直保持着上升趋势。那么,哪种编程语言将在2019年统治机器学习?来看下分析吧。Julia风头正劲,适合制作可微分算法首先来看看风头正劲的Julia。Julia于2012年发布,由麻省理工学院(MIT)的计算机科学和人工智能
2、实验室(CSAIL)开发和孵化,是一种免费的开源语言。目前,Julia已经推出1.0版本,Julia现在有希望成为机器学习(ML)领域的首选语言。麻省理工学院教授Alan Edelman说:“Julia 1.0的发布标志着Julia现在已经准备好通过将Python和R语言的高效率和易用性与C +的闪电般速度相结合来改变技术世界。”能帮助Julia实现这一目标的是Flux,这是一款面向Julia的机器学习软件库,旨在使ML代码更易于编写,同时简化训练流程,并且与竞争框架相比,能提供在GPU和Google TPU等硬件加速器上的某些性能优势。Julia背后的团队表示,他们的语言非常适合制作可微分算
3、法这是一种程序性的、数据驱动的代码,可用于构建机器学习中使用的神经网络。Julia团队在博客文章中写道:我们需要一种语言来编写可区分的算法,而Flux将帮助Julia成为满足这类需求的语言。Julia非常适合用于数学和数值计算,并且非常适合表达ML算法。同时,它融合了现代设计和编译器中的新思想,可以更容易满足前沿的高性能需求。根据Julia团队的博客文章,Flux库使用各种专注ML工具扩展了Julia的编译器,从而支持一流梯度,在性能和开发人员控制之间取得更好的平衡;为GPU及时进行CUDA内核编译,在训练期间进行自动批量处理,以减少开销;在Google TPU上进行优化运行。该团队表示,Fl
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