Fugu-MT 論文翻訳(概要): The State of Julia for Scientific Machine Learning

論文の概要: The State of Julia for Scientific Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10908v1
Date: Mon, 14 Oct 2024 01:43:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-16 14:00:27.176754
Title: The State of Julia for Scientific Machine Learning
Title（参考訳）: 科学機械学習におけるユリアの現状
Authors: Edward Berman, Jacob Ginesin,
Abstract要約: Juliaの機能とエコシステムを現代的に見て、言語の現状を評価し、その生存可能性と落とし穴について論じます。私たちはコミュニティに、さらなる採用を妨げているJuliaの言語レベルの問題に対処するよう呼びかけています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Julia has been heralded as a potential successor to Python for scientific machine learning and numerical computing, boasting ergonomic and performance improvements. Since Julia's inception in 2012 and declaration of language goals in 2017, its ecosystem and language-level features have grown tremendously. In this paper, we take a modern look at Julia's features and ecosystem, assess the current state of the language, and discuss its viability and pitfalls as a replacement for Python as the de-facto scientific machine learning language. We call for the community to address Julia's language-level issues that are preventing further adoption.
Abstract（参考訳）: Juliaは、科学的な機械学習と数値コンピューティングのためのPythonの後継として、エルゴノミクスとパフォーマンスの改善を誇っている。 2012年にJuliaが登場し、2017年に言語目標が宣言されて以来、そのエコシステムと言語レベルの機能は飛躍的に成長してきた。本稿では、Juliaの機能とエコシステムを現代的に見て、言語の現状を評価し、事実上の科学機械学習言語であるPythonの代替として、その生存可能性と落とし穴について論じる。私たちはコミュニティに、さらなる採用を妨げているJuliaの言語レベルの問題に対処するよう呼びかけています。

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