Станет ли Юлия императрицей мира искусственного интеллекта?
Искусственный интеллект похож на очередной ураган. Когда это произошло, это изменило жизнь каждого ……… Произошла революция …… принесла большие надежды ……. Создал устрашающее будущее ……. И как катастрофа отняла много рабочих мест, заменив их на элитные и продвинутые. Таким образом, он оказывает огромное влияние на все сферы жизни. Но ИИ - это не симуляция, как люди думают. Дело вовсе не в интеллекте. Все дело в том, как математика влияет на нашу жизнь. В настоящее время мы слышим новости о Data Science (DS) , искусственном интеллекте (AI) , машинном обучении (ML) , глубоком обучении (DL) и так далее. Так чем же они отличаются друг от друга?
Создание бизнеса из имеющихся или существующих данных называется D ata Science . Он включает в себя анализ данных, обнаружение проблемы или проблемы, выработку возможного решения и последующее его применение. Реализация алгоритма на основе того, что подумает специалист по данным для поиска решения, а затем, наконец, их выполнение с использованием набора программных кодов, таких как Julia, Python, Java и т. Д., Называется машинным обучением . Итак, машинное обучение - это автоматизация науки о данных. А применение машинного обучения называется искусственным интеллектом .
ИИ не заменяет рабочую силу. Скорее, он направлен на расширение возможностей каждого мужчины и женщины. Эта технология позволяет решать задачи, которые ни люди, ни машины не могут сделать самостоятельно. Разум, существующий в этих машинах, - это то, что скармливает им их создатель. И, конечно же, он будет существовать только в пределах того, насколько человеческий мозг способен мыслить. Мы помогаем этим машинам исследовать вещи и делать выводы, выполняя необходимые вычисления. Когда машинам предоставляется набор входных данных и желаемый результат, обучение выполняется по-разному. Это может быть обучение с учителем, обучение без учителя или обучение с подкреплением. Чтобы узнать больше о типах обучения, обратитесь к статье Типы обучения в машинном обучении .
Однако к основным задачам относятся:
Итак, искусственный интеллект - это набор математических алгоритмов, которые позволяют нам заставлять компьютеры находить те очень глубокие закономерности, о существовании которых мы, возможно, не знали, если бы нам не приходилось жестко их кодировать вручную.
В Julia вы не кодируете математику, код сам по себе является математикой. - Алан Эдельман
Языки программирования - это среда для общения между двумя сторонами - человеком с машиной, машиной с человеком, машиной с машиной и человеком с человеком, как предпочтительнее. Язык Julia стал причиной внезапного роста индустрии программирования, потому что он смог создать сообщество, которое думает вместе. В отличие от других языков, Джулия обладает этой сверхспособностью объединять людей в разных сферах, помогая им сотрудничать. при разработке Юлии учитывается качество общения и компетенции людей.
Границы моего языка означают пределы моего мира. -Людвиг Витгенштейн
Разработчики Джулии-Вирал Б. Шах, Алан Эдельман, Джефф Безансон, Стефан Карпински и Кено Фишер хотят создать язык, общий для обычного человека. Следовательно, он стал универсальным .
Почему Юля?
1. Людям нужен был простой для понимания язык. Такие языки, как Python и Julia, разработаны таким образом, чтобы они выглядели более понятными для человека. И, следовательно, их довольно легко выучить.
2. Он обеспечивает высокую производительность и высокую производительность . Иногда языкам, которые проще кодировать, не хватает производительности, и если нам требуется высокая производительность, мы должны быть блестящими программистами. Джулия была разработана для решения обеих проблем и поиска общего решения. Люди, работающие над разными вещами с помощью Julia, могут внести свой вклад в продуктивность пользователей как единую цель.
3. Еще одной серьезной проблемой была скорость. Python был языком, работающим над интерпретатором. Тогда как Джулия - компилируемый язык. Компиляторы используются для перевода всего кода сразу. Переводчики выполняют построчное исполнение. (См .: Разница между компилятором и интерпретатором ) При использовании Python для кодирования алгоритмов машинного обучения иногда нам действительно приходится сталкиваться с проблемой их стиля выполнения. Вот пример. Если у нас есть значение по умолчанию, установленное в конце кода, и оно имеет какое-то отношение к другим операторам в коде, интерпретатор иногда генерирует ошибку, даже если в логике программиста нет ошибки. Так что есть случаи, когда компилятор побеждает интерпретатор в анализе кода, скорости и выполнении. Вы можете получить больше информации о недостатках языка Python в статье Недостатки Python .
4. Программное обеспечение . Сложная взаимосвязанная планета требует большего от программного обеспечения. Развитие машинного обучения внесло фундаментальные изменения в способ разработки программного обеспечения. А когда дело доходит до машинного обучения, Джулия очень предпочтительна по многим причинам. Джулия может творить магию своим кодом в математическом мире, который мы существуем, иметь дело с линейной алгеброй, различными странными типами данных и новыми парадигмами программирования. Машинное обучение - это математика в процессе вычислений для поиска закономерностей в данных, будь то структурированные или неструктурированные. Это помогает исследовать закономерности с помощью математики, не кодируя их вручную.
5. Работа с предположениями : как мы можем создавать фрагменты программы для вопросов с логическим обоснованием? Легче ли создать алгоритм, который может вычислить количество прядей в волосе? Легче ли создать программу, которая может вычислить вес всех существ в воде? Все эти взятые значения данных могут отличаться, и, следовательно, получаемый результат тоже. Сейчас Джулия расправляет крылья в области науки о климате, где она может находить решения для спасения нашей матери-Земли.
В общем, язык родился как принцесса, а сейчас его обучают, чтобы стать правителем. Тем не менее в мире искусственного интеллекта есть случаи, когда Python пересматривает Julia из-за наличия богатых библиотек Python. Но технологии быстро развиваются, и однажды Джулия станет лидером в области вычислений общего назначения. Разработчики машинного обучения владеют математическим языком и поддерживают свой уровень понимания данных и числовых абстракций. Юлия способна обеспечить полную оптимизацию от начала до конца.