ワイ「突然やがDeep Learning勉強するで！」
ワイ「早速ググるで^^」
記事「機械学習とDeep Learningの違いは～MLはニューラルネットが～」
ワイ「全部おんなじような内容の記事しかないやんけ お前それしか言えんのかよ、、」
ワイ「もっと違う情報くれや、、」
記事「Juliaなんて言語がDeep Learning出来るで」
ワイ「Julia..?知らん情報ktkr！これいうのを求めてたんや！！」
ワイ「Juliaってなんや？」
記事「JuliaっていうのはPython/C/MATLAB/R/Perl/Rubyのいいとこどりをした言語やで」
ワイ「めちゃくちゃ色んな言語からとってきてるやんけ」
ワイ「欲張りさんやな」
記事「一番の特徴はその処理速度の速さやで 例えばforの速度比較なんかは100倍ほどやで(参考記事)」
ワイ「なるほどな 処理速度が速いから機械学習にも使用されるんやな」
ワイ「Pythonは重い言語として有名やからなぁ、、」
記事「おまけにJupyter Notebookにも対応してるし、並列処理がやりやすいで」
ワイ「聞けば聞くほどいい言語やな」
ワイ「Juliaの記法について勉強するで！」
記事「Juliaは高級言語だからPythonと記法はほぼ一緒やで」
a = 1.0
b = a + 2.0
println(b)#3.0
ワイ「型推論までしてくれるのはええな」
ワイ「高級言語ｻﾏｻﾏやで」
記事「しかもJuliaはこんな書き方も出来るで」
c = 2a + b
println(c)#5.0
α = π
ほげ = 4im#4i
ワイ「わざわざ2*aって書かんでええのは滅茶苦茶便利やな」
ワイ「しかもギリシャ文字も日本語なんかも使えるんか」
ワイ「珍しい言語やなぁ」
記事「三角関数や行列の機能も充実してるで！」
ワイ「ええやん 気に入ったわ」
記事「JuliaとPythonの関係についてお話します」
記事「JuliaとPythonの相性は抜群なんや」
ワイ「まあ記法は似てるからな Pythonにコード移行しやすいとかそんなんか？」
記事「Pythonのコードをそのままimportできるで」
ワイ「相性抜群というかほぼ一心同体やんけ、、」
記事「例えばJuliaでNumpyを使いたいときはこんな感じやで」
using Pkg
Pkg.add("PyCall")
using PyCall
np = pyimport("numpy")
x = np.array([1,2])
#-------something do---------
ワイ「ホンマに原文ママ使えるんやな、、びっくりやで、、」
ワイ「Juliaのデメリットとかはないんか？」
ワイ「いいとこばっかり聞いてるけどデメリットももちろんあるんやろ？」
記事「そもそもPythonよりは使用人口が少ないから情報収集がしにくいで」
ワイ「もはや逆にPythonがデカすぎるんやろ、、」
ワイ「公式リファレンス読む練習にはなりそうやな（ポジティブ」
記事「あとは使用できるライブラリがまだ少ないで」
ワイ「ここはPythonとの大きな違いやな」
ワイ「まあでもPythonのライブラリそのままimport出来るならそこまで問題でもないかもしれんな」
ワイ「まとめやで^^」
ワイ「Juliaについて色々知ることが出来たわ（小並感」
ワイ「取り合えずJuliaは処理速度が速くてPythonとの連携が素晴らしいんやな！」
ワイ「今後はJuliaで最適化問題とかモデル予測制御とか挑戦したいﾝｺﾞね」
ワイ「ほなまた
」