julia

Palabras para Julia ( Parte 2/n)

Introducción ¿Qué os parecería tener un modelo guardado y un binario en linux que tomando como parámetros el modelo y el dataset a predecir guardara las predicciones en un csv? Y todo eso que funcione en cualquier Linux, de forma que puedas copiar esa aplicación de un Ubuntu a un EC2 con amazon linux (un centos) y que funcione igual sin tener que tener Julia instalado en el EC2.

Palabras para Julia ( Parte 1/n)

A pesar del título, no voy a hablar sobre la excelente canción de los Suaves, sino del lenguaje de programación Julia. Ya en otra entrada del blog de hace un par de años comparé glmer con INLA y la librería MixedModels. Por aquel entonces la versión de Julia era la 1.0.3, ya va por la 1.6.2. Debido a reciente entrada de Carlos dónde apostaba por Julia para el larguísimo plazo, he decidido echarle un vistazo un poco más en profundidad.

glmer vs julia vs INLA

Hablábamos el otro día mi amigo Carlos y yo sobre los modelos mixtos y el uso de lme4, Stan o INLA. Total, que el problema es que queríamos un atajo que permitiera tener una estimación de los efectos aleatorios en un tiempo menor que lo que queda hasta el fin del universo. Pues nada, investigando vi que existía una librería en Julia llamada MixedModels y que es del autor de lme4 así que me puse a probar a ver si es verdad el lema de Julia, “tan rápido como C, tan fácil como Python”.