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줄리아 vs. 파이썬··· 데이터 과학과 '케미' 좋은 언어는?

파이썬의 여러 응용 분야 가운데 아마도 데이터 애널리틱스가 가장 크고 중요할 것이다. 파이썬 진영에는 과학 컴퓨팅과 데이터 분석 작업을 신속하고 편리하게 해주는 라이브러리, 툴, 애플리케이션이 즐비하다.  그러나 과학 컴퓨팅, 머신러닝, 데이터 채굴, 대규모 선형 대수학, 분산 및 병렬 컴퓨팅에 특화된 줄리아 언어(Julia language)를 이용하는 개발자에게 파이썬은 충분히 빠르지도 편리하지도 않다. 줄리아는 과학자와 데이터 애널리스트에게 빠르고 편리한 개발뿐 아니라 눈부신 실행 속도 역시 제공하는 것을 목표로 한다.    줄리아란?  줄리아(Julia)는 2009년 4인 팀에 의해 개발되고 2012년 일반에 공개되었다. 이는 파이썬과 여타 언어, 그리고 과학 컴퓨팅 및 데이터 프로세싱에 쓰이는 애플리케이션의 단점에 대처하도록 의도되었다. 팀은 “우리는 욕심이 많다”라고 말했다. 그들은 더 많은 것을 원했다.    우리는 개방적인 라이선스의 오픈소스 언어를 원한다. 우리는 루비(Ruby)의 역동성과 C의 속도를 원한다. 우리는 리스프(Lisp)처럼 진정한 매크로를 가지면서도 매트랩(Matlab)처럼 명확하고 익숙한 수학적 표기를 가진 단일한 언어를 원한다. 우리는 파이썬처럼 일반 프로그래밍에서 쓰일 수 있고, R 언어처럼 통계를 위해 간편하고, 펄(Perl)처럼 자연스러운 문자열 처리가 가능하고, 매트랩처럼 선형 대수학에 강점이 있고, 프로그램을 셸로서 탁월하게 접합할 수 있는 무언가를 원한다. 이는 배우기가 쉬우면서도 진지한 해커를 만족시키는 것이어야 한다. 인터랙티브하고 컴파일도 가능해야 한다.  (그리고 물론 C 언어처럼 빨라야 한다).  줄리아가 위의 열망을 구현하는 몇 가지 방법을 소개한다.  • 인터프리터가 아닌 컴파일러 언어. 줄리아는 런타임 성능을 높이기 위해 LLVM 컴파일러 프레임워크를 이용해 적시에 컴파일된다...

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2020.05.29

파이썬의 여러 응용 분야 가운데 아마도 데이터 애널리틱스가 가장 크고 중요할 것이다. 파이썬 진영에는 과학 컴퓨팅과 데이터 분석 작업을 신속하고 편리하게 해주는 라이브러리, 툴, 애플리케이션이 즐비하다.  그러나 과학 컴퓨팅, 머신러닝, 데이터 채굴, 대규모 선형 대수학, 분산 및 병렬 컴퓨팅에 특화된 줄리아 언어(Julia language)를 이용하는 개발자에게 파이썬은 충분히 빠르지도 편리하지도 않다. 줄리아는 과학자와 데이터 애널리스트에게 빠르고 편리한 개발뿐 아니라 눈부신 실행 속도 역시 제공하는 것을 목표로 한다.    줄리아란?  줄리아(Julia)는 2009년 4인 팀에 의해 개발되고 2012년 일반에 공개되었다. 이는 파이썬과 여타 언어, 그리고 과학 컴퓨팅 및 데이터 프로세싱에 쓰이는 애플리케이션의 단점에 대처하도록 의도되었다. 팀은 “우리는 욕심이 많다”라고 말했다. 그들은 더 많은 것을 원했다.    우리는 개방적인 라이선스의 오픈소스 언어를 원한다. 우리는 루비(Ruby)의 역동성과 C의 속도를 원한다. 우리는 리스프(Lisp)처럼 진정한 매크로를 가지면서도 매트랩(Matlab)처럼 명확하고 익숙한 수학적 표기를 가진 단일한 언어를 원한다. 우리는 파이썬처럼 일반 프로그래밍에서 쓰일 수 있고, R 언어처럼 통계를 위해 간편하고, 펄(Perl)처럼 자연스러운 문자열 처리가 가능하고, 매트랩처럼 선형 대수학에 강점이 있고, 프로그램을 셸로서 탁월하게 접합할 수 있는 무언가를 원한다. 이는 배우기가 쉬우면서도 진지한 해커를 만족시키는 것이어야 한다. 인터랙티브하고 컴파일도 가능해야 한다.  (그리고 물론 C 언어처럼 빨라야 한다).  줄리아가 위의 열망을 구현하는 몇 가지 방법을 소개한다.  • 인터프리터가 아닌 컴파일러 언어. 줄리아는 런타임 성능을 높이기 위해 LLVM 컴파일러 프레임워크를 이용해 적시에 컴파일된다...

2020.05.29

'인공지능과 환상 궁합' 프로그래밍 언어 10선

광범위한 분야에서 성장하는 인공지능은 다양한 프로그래밍 언어로 작성될 수 있다. 많은 프로그래밍 언어 가운데 어떤 것이 향후 추진할 AI 프로젝트에 적합한지 파악하기는 어렵다.  AI를 프로그래밍하는 데 도움이 되는 프로그래밍 언어 10가지를 소개한다.  1. 줄리아 줄리아(Julia)는 제프 베잔슨, 스테판 카핀스키, 비랄 B. 샤, 앨런 에델만이 2009년에 공동으로 개발한 범용 프로그래밍 언어이다. 줄리아는 속도를 높이기 위해 별도의 컴파일 작업을 필요로 하지 않는 고성능 수치 해석 및 계산 과학으로 설계되었다. 이를 위해 줄리아는 종종 파이썬의 속도 문제에 대한 해결책으로 간주되기도 한다. 간단한 구문과 깊은 수학적 기반 덕분에 줄리아는 데이터 분석가 등을 위한 사용자 친화적인 프로그래밍 언어가 되었다. 또한 머신러닝과 AI를 위한 프레임워크인 플럭스(Flux)도 포함된다. 줄리아의 수학 구문과 결합하여 알고리즘을 논문으로 쓰는 이상적인 방법을 제공한다. 줄리아는 텐서플로, MXNet과 같은 다른 머신러닝 프레임워크도 지원한다. 2. 하스켈 하스켈(Haskell)은 엄격하지 않은 의미 체계와 강력한 정적 유형을 사용하도록 설계된 표준화된 범용 프로그래밍 언어이다. 1990년에 처음 개발된 하스켈은 학계에서 주로 사용되었지만 AT&T, 페이스북, 구글 등의 산업계 프로젝트에서 쓰인 사례도 몇 가지 있다. 하스켈은 미란다 프로그래밍 언어의 의미를 기반으로 하며 효율적인 라이브러리가 AI 알고리즘을 표현할 수 있도록 한다. 또한 AI 및 많은 다른 분야에 적용할 수 있는 프로그래밍 언어 연구의 유명한 분야인 임베디드 도메인 특정 언어도 지원한다. 3. R 여기서 소개된 프로그래밍 언어들과는 달리 R은 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 고유한 프로그래밍 언어이자 무료 오픈소스 소프트웨어 환경이다. 로스 이하카와 로버트 젠틀맨이 1993년에 설계한 R은 통계 소프트웨...

구글 프롤로그 LISP 하스켈 줄리아 NLP 매트랩 매스웍스 텐서플로 챗봇 R C++ 프로그래밍 언어 파이썬 자연어 처리 IBM 자바 오라클 AIML

2018.10.24

광범위한 분야에서 성장하는 인공지능은 다양한 프로그래밍 언어로 작성될 수 있다. 많은 프로그래밍 언어 가운데 어떤 것이 향후 추진할 AI 프로젝트에 적합한지 파악하기는 어렵다.  AI를 프로그래밍하는 데 도움이 되는 프로그래밍 언어 10가지를 소개한다.  1. 줄리아 줄리아(Julia)는 제프 베잔슨, 스테판 카핀스키, 비랄 B. 샤, 앨런 에델만이 2009년에 공동으로 개발한 범용 프로그래밍 언어이다. 줄리아는 속도를 높이기 위해 별도의 컴파일 작업을 필요로 하지 않는 고성능 수치 해석 및 계산 과학으로 설계되었다. 이를 위해 줄리아는 종종 파이썬의 속도 문제에 대한 해결책으로 간주되기도 한다. 간단한 구문과 깊은 수학적 기반 덕분에 줄리아는 데이터 분석가 등을 위한 사용자 친화적인 프로그래밍 언어가 되었다. 또한 머신러닝과 AI를 위한 프레임워크인 플럭스(Flux)도 포함된다. 줄리아의 수학 구문과 결합하여 알고리즘을 논문으로 쓰는 이상적인 방법을 제공한다. 줄리아는 텐서플로, MXNet과 같은 다른 머신러닝 프레임워크도 지원한다. 2. 하스켈 하스켈(Haskell)은 엄격하지 않은 의미 체계와 강력한 정적 유형을 사용하도록 설계된 표준화된 범용 프로그래밍 언어이다. 1990년에 처음 개발된 하스켈은 학계에서 주로 사용되었지만 AT&T, 페이스북, 구글 등의 산업계 프로젝트에서 쓰인 사례도 몇 가지 있다. 하스켈은 미란다 프로그래밍 언어의 의미를 기반으로 하며 효율적인 라이브러리가 AI 알고리즘을 표현할 수 있도록 한다. 또한 AI 및 많은 다른 분야에 적용할 수 있는 프로그래밍 언어 연구의 유명한 분야인 임베디드 도메인 특정 언어도 지원한다. 3. R 여기서 소개된 프로그래밍 언어들과는 달리 R은 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 고유한 프로그래밍 언어이자 무료 오픈소스 소프트웨어 환경이다. 로스 이하카와 로버트 젠틀맨이 1993년에 설계한 R은 통계 소프트웨...

2018.10.24

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