¿Hay una biblioteca nativa escrito en Julia de aprendizaje automático?

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He empezado a utilizar Julia.I leer que es más rápido que C. Hasta ahora he visto algunas librerías como KNET y Flux, pero ambos son de profundo aprendizaje. También hay un comando Pycall tu uso de Python dentro de Julia.

Pero estoy interesado en la máquina de aprendizaje también. Así que me gustaría utilizar SVM, Random Forest, KNN, XGBoost, etc, pero en Julia.

¿Hay una biblioteca nativa escrito en Julia de aprendizaje automático?

Gracias

Publicado el 09/10/2019 a las 18:50
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Una gran cantidad de algoritmos son simplemente disponible utilizando paquetes dedicados. Al igual que BayesNets.jl

Por "aprendizaje de la máquina clásica" MLJ.jl que es un marco Julia Machine Learning pura, está escrito por el Instituto Alan Turing con un desarrollo muy activo.

Para redes neuronales Flux.jl es el camino a seguir en Julia. También muy activa, la GPU y dedique todas las combinaciones exóticas que existen en el ecosistema como Julia DiffEqFlux.jl un paquete que combina Flux.jl y DifferentialEquations.jl.

Sólo esperar a que Zygote.jl un paquete de diferenciación automática de fuente a fuente que será una especie de backend para Flux.jl

Por supuesto, si usted está más seguro con herramientas Python ML todavía tiene TensorFlow.jl y ScikitLearn.jl , pero OP pedirá paquetes Julia puras y esos son sólo envoltorios de Julia de los paquetes de Python.

Respondida el 10/10/2019 a las 18:24
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Echar un vistazo a esta aplicación kNN y esto para XGboost .

Existen implementaciones de SVM, pero sin mantener un anticuado (búsqueda de SVM .jl). Pero, en realidad, pensar en otros algoritmos para mucho mejores cualidades de predicción y el rendimiento del modelo de construcción. Echar un vistazo a la OLS (mínimos cuadrados ortogonales) y OFR (ortogonal de regresión hacia delante) clase algoritmo. Es fácil encontrar descripciones detalladas de algoritmo, fácil de código en cualquier lenguaje adecuado. Sin embargo, actualmente no existe una aplicación Julia soy consciente de. He encontrado sólo implementaciones de Matlab e hice mi propia aplicación java, hace algunos años. Tengo planes para portarlo a Julia, pero que no tiene actualmente ninguna prioridad y puede durar varios años. Mientras tanto - ¿por qué no la codificación por su cuenta? Que no encontrará en cualquier otro idioma por lo que es más fácil de codificar un prototipo y convertirlo en un algoritmo de producción altamente eficiente funcionamiento de carga pesada en un GPGPU CUDA habilitado.

Recomiendo este bastante nueva publicación, para empezar: la identificación no lineal utilizando la regresión ortogonal hacia adelante con la regularización óptimo anidada

Respondida el 15/10/2019 a las 22:12
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He encontrado esta biblioteca:

https://scikitlearnjl.readthedocs.io/en/latest/python/

Pero parece que no es nativo de Julia. Por lo que será lento.

Respondida el 10/10/2019 a las 16:38
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