OSS×クラウド最新TOPICS 2019年4月10日 10:56
科学計算処理向けの高水準/動的プログラミング言語「Julia」の便利な機械学習ライブラリを紹介。
Juliaは「実行速度」と「記述性」の両立を目指したテクニカルコンピューティングのためのハイレベルで高性能な科学技術計算向けプログラミング言語。
「高度なコンパイラ」「分散並列実行」「高い数値精度」「広範な数学関数ライブラリ連携」を提供する。
→OSSxCloudNews →オープンソースの言語/Juliaとは
Fluxは、MLソリューションの構築に必要な機能が満載されている軽量フレームワーク。「データフレーム」や「微分方程式ソルバー」などの他のJuliaコンポーネントと一緒に使用できる。
https://fluxml.ai/Flux.jl/stable/
Knetは学習フレームワークとしてGPU操作をサポートしており、動的計算グラフを使用して実行される自動微分をサポートしている。
https://github.com/denizyuret/Knet.jl
MLBase.jlはMLで使用される特定のアルゴリズムを実装していないが、MLプログラムの構築を支援するための便利なツールを数多く提供する。
https://mlbasejl.readthedocs.io/en/latest/
TensorFlow.jlは、最も人気のあるGoogleのMLフレームワーク「TensorFlow」のラッパーとして機能する。
https://github.com/malmaud/TensorFlow.jl
ScikitLearn.jlは、Scikit学習ライブラリのJuliaバージョン。「ハイパーパラメーターチューニング」「フィーチャユニオンとパイプライン」「交差検定」などの機能を提供する。
https://github.com/cstjean/ScikitLearn.jl
以上、下記URLからの要約
https://opensourceforu.com/2019/03/the-best-machine-learning-libraries-in-julia/
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