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Julia pourrait accélérer le développement d’app nécessitant des mathématiques complexes.

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Le machine learning est en train de transformer le paysage technologique mondial comme aucune autre technologie ne l’avait fait avant. De Facebook à Netflix, Amazon, Siri en passant par Google Maps, cette technologie fournit aux entreprises de nombreux modèles et solutions de prévision basés sur les données. Cela leur permet d’engager les utilisateurs avec des services personnalisés et d’optimiser leurs processus pour obtenir un retour sur investissement plus élevé.

La collecte des données est un point crucial, un rapport sur le sujet laisse penser que 12,5% du temps du personnel est consacré à la collecte et à la gestion des données dans les entreprises. En automatisant ce processus via machine learning, Amazon a réduit de 225% le temps de traitement. L’apprentissage automatique a de nombreux impacts chez Netflix, il l’utilise pour façonner leur catalogue de films et d’émissions de télévision en apprenant des caractéristiques qui assurent le succès du contenu. Il l’utilise aussi pour optimiser la production de films et d’émissions de télévision pour une croissance plus rapide.

À mesure que les systèmes d’apprentissage automatique se complexifient, les chercheurs ont de plus en plus besoin de langages différentiables dans lesquels ils peuvent simplement écrire leurs algorithmes sous forme de code. La syntaxe mathématique de Julia en fait un moyen idéal d’exprimer des algorithmes tels qu’ils sont écrits dans des documents.

Julia

Quand on parle de langages sous-jacents au développement du machine learning, plusieurs langages de programmation sont devenus des vedettes et ont apporté leur contribution au marché en plein essor du ML en tant que service (MLaaS) Il devrait connaître une croissance avec un TCAC de 43% entre 2019-2024.

Les développeurs de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique du monde entier choisissent souvent Julia pour sa vitesse, ses performances, sa syntaxe et sa facilité d’utilisation, en particulier pour l’informatique parallèle et distribuée, notamment les GPU et les TPU. Julia est toutefois l’un des langages apparus comme l’une des meilleures solutions sur ce sujet. Il a été publié en 2012, développée et incubée au MIT et compte plus de 700 contributeurs open source, 1 900 packages enregistrés, 41 000 stars de GitHub et deux millions de téléchargements.Il est également utilisé dans plus de 700 universités !

C’est un langage de programmation open source dynamique, utilisé pour la réalisation d’analyses numériques et de calculs complexe. Julia propose de multiples fonctionnalités et ce qui la rend populaire sur le marché, c’est que certains disent que c’est le mélange parfait de C, Python, Ruby, MATLAB et R. Cela signifie que les développeurs de Machine Learning et les experts en données peuvent profiter de la vitesse de C avec le dynamisme de Ruby, la convivialité de Python, la capacité statistique de R et la puissance mathématique de MATLAB.

En raison de ces caractéristiques, il est devenu un élément central des modèles économiques de diverses marques populaires telles que Intel, Disnep, la NASA, Alibaba et Tencent. Non seulement cela, il est devenu le 4ème langage de programmation le plus apprécié par les développeurs ML.

À la suite de son taux d’adoption et de ses fonctionnalités, IL a enregistré un bond significatif de la 50ème à la 39ème position dans le TIOBE Programming Community Index 2019 récemment publié. Le classement le plaçait même au-dessus de Kotlin, le langage de développement d’applications Android natif officiel. Le rapport HackerRank 2019, montre que 11,5% des développeurs manifesteraient de l’intérêt pour Julia d’ici la fin de cette année. Julia a aussi d’autres atouts

– Programmation Web – côté client et côté serveur,
– Traitement d’image et apprentissage en profondeur,
– Ecrire des UI,
– Gestion des risques,
– Construire des solutions basées sur la santé, en particulier celles liées à la médecine de précision et à la génomique,
– Créer des logiciels et des outils basés sur l’AR,
– L’intégration matérielle, et
– Voitures autonomes et impression 3D.

À lire :
10 raisons pour lesquelles vous devriez apprendre Julia
– Le Wikibook de Julia
– Lancer Julia dans votre navigateur !
– Nombreuses ressources sur Julia

Santé

La rétinopathie diabétique est une maladie des yeux qui touche plus de 126 millions de diabétiques et représente plus de 5% des cas de cécité dans le monde. Le dépistage et le diagnostic opportuns peuvent aider à prévenir la perte de vision chez des millions de diabétiques dans le monde. IBM et Julia Computing ont analysé les images du fond d’œil fournies par les hôpitaux Drishti Eye et ont mis au point une solution d’apprentissage en profondeur permettant de diagnostiquer et de soigner les yeux de milliers d’Indiens en milieu rural.