Wenn Sie Ihr allererstes Projekt für maschinelles Lernen erstellen, fragen Sie sich wahrscheinlich, wie Sie eine Sprache mit so vielen fundierten Optionen wählen können. Obwohl Python eine beliebte Sprache ist, die einfach und leicht zu bedienen ist, sollten Sie sich für eine fortschrittliche Technologie entscheiden. In diesem Artikel erfahren Sie, welche Vorteile es hat, für Ihre Machine-Learning-Projekte auf Go zu setzen.

Warum maschinelles Lernen?

Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden immer beliebter, da Ingenieure an neuen Ansätzen arbeiten. Laut einer Stack Overflow-Umfrage im Jahr 2019 verfügen nur 7,9 % der Programmierer weltweit über Expertenwissen und -fähigkeiten rund um maschinelles Lernen und Big Data. (Quelle)
Diese große Lücke schränkt die Zukunftsperspektiven im Bereich des Machine Learning ein. Einigen Experten zufolge wird das Jahr 2021 einen fantastischen Aufschwung im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz bringen, da diese Technologien über schnellere Entscheidungsfähigkeiten als bisher verfügen werden.
Aus diesem Grund werden Sie als Machine Learning Engineer zahlreiche Möglichkeiten vorfinden. Bei dieser geringen Konkurrenz auf dem Markt haben Sie eine größere Chance, eine lebensverändernde Stelle zu besetzen. Außerdem wird die Bezahlung für Machine-Learning-Experten unglaublich gut sein.

Was ist GoLang?

Golang oder Go ist eine Sprache mit zunehmender Beliebtheit, insbesondere für Machine-Learning-Projekte. Google hat diese Sprache im Jahr 2009 eingeführt, mit ähnlichen Syntaxen und Anordnungen wie C. Nach Aussagen vieler Entwickler ist Go die Version von C des einundzwanzigsten Jahrhunderts.

Warum Golang verwenden?

Ein Jahrzehnt nach der Einführung erfreut sich Go aufgrund seiner flexiblen und leicht verständlichen Sprache großer Beliebtheit. Es gibt jedoch zahlreiche weitere Vorteile dieser fortschrittlichen Sprache. Im Folgenden werden wir die Aufgaben verstehen, die Sie mit Golang durchführen können:
– Maschinelles Lernen
– Große Daten
– Kommandozeilen-Scripting
– Web-Entwicklung
– Multimedia-Bearbeitung
– Cloud-Dienste
– Netzwerk-Server-Anwendungen

GoLang und maschinelles Lernen

GoLang ist eine effiziente, einfach zu verwendende und saubere Sprache. Allerdings wird Go von der Community für maschinelles Lernen nicht so unterstützt, wie es sein sollte, trotz seiner zahlreichen Vorteile. Zum Beispiel müssen Sie bei Python einen Compiler herunterladen, um Ihre Codes auf einem Workspace zu kompilieren. Aber mit GoLang müssen Sie keinen Compiler herunterladen. Zahlreiche professionelle Entwickler unterstützen die Bibliotheken und verwenden diese Sprache für ihre Machine Learning-Projekte. Wenn Sie mit Go für Ihre Machine-Learning-Komponenten beginnen, werden Sie eine große Zukunft auf diesem Weg haben.

Warum ML-Anwendungen in Go schreiben?

GoLang ist eine hervorragende Sprache für Entwickler. Sie können auch ein Projekt mit ML-Komponenten erstellen, indem Sie GoLang verwenden. Allerdings gibt es verschiedene Einschränkungen. Für den Anfang unterstützt es nicht Caffe und TensorFlow. Diese Deep-Learning-Frameworks arbeiten aber gut mit Python zusammen. Dennoch gibt es einige Gründe, Go zu verwenden:
– Die Laufzeit und Kompilierung sind deutlich schneller.
– Die Sprache ist einfach und macht Spaß, Codes zu schreiben. Die Oberfläche ist cool und übersichtlich, so dass Sie sich bei der Anwendung wohlfühlen können.
– Sie werden viel Spaß mit GoRoutine, Events und Channel haben.
– Der Mechanismus ist neu und sicher für statische Typisierung mit enormer Flexibilität. Die Oberfläche und die Dynamik sind überwältigend.
– Sie werden zahlreiche GoLang-Bibliotheken finden, die Ihre Chance erhöhen, zu hochwertigen Machine-Learning-Projekten beizutragen.

Vorteile und Nachteile von Go für Machine-Learning-Projekte

– Die Vorteile

1. Die Infrastruktur des Projekts ist bemerkenswert.
2. Sie müssen nicht alle Dateien als kompiliert interpretieren
3. Ihnen eine intelligente Bibliothek zur Verfügung zu stellen
4. Eingebaute starke Sicherheit
5. Eingebettete Testumgebung und automatische Dokumentation

– Benachteiligungen

1. Es verfügt nicht über eine virtuelle Maschine
2. Keine Vielseitigkeit
3. Die kleine Sammlung von Bibliotheken.

Vorteile vonGoLang für Komponenten für maschinelles Lernen

Es gibt zahlreiche Vorteile, Go für maschinelles Lernen zu wählen. Der wichtigste Vorteil, den Sie bei GoLang berücksichtigen sollten, ist, dass es sich um eine kompilierte Sprache handelt. Viele Entwickler und Programmierer im Bereich des maschinellen Lernens haben sich mit dieser Sprache auseinandergesetzt und waren froh, GoLang für die Projektentwicklung zu verwenden. Im Folgenden finden Sie einige Vorteile der Verwendung von Go für maschinelles Lernen:

1. Einfachheit

Einer der Hauptgründe, GoLang zu verwenden, ist die Einfachheit und die komfortablen Funktionen, die es bietet. Einigen Entwicklern zufolge ist Python komplizierter als Go und ein perfektes Werkzeug für neue Entwickler, wenn sie sich in die Welt des maschinellen Lernens wagen wollen.

2. Kompilierungsfähigkeiten

Sie können GoLang zu einer einzigen Bibliothek kompilieren. Damit unterscheidet sich GoLang von Python, das eine nicht kompilierbare Sprache ist. Sie können die Sprache mit abhängigen Modulen und Bibliotheken verknüpfen und sie in einer einzigen Binärdatei zusammenfassen. Das bedeutet, dass Sie die Abhängigkeiten nicht mehr auf Ihrem Server installieren müssen. Diese Sprache vereinfacht dieses Problem, da Sie Ihre kompilierte Datei hochladen und mit der Arbeit an einem maschinellen Lernprojekt beginnen können.

3. Schnellere Leistung und Gleichzeitigkeit

GoLang spart Ihnen Speicher und CPU, indem es ein ressourceneffizientes Tool für Concurrency verwendet. Sie verwenden Go-Routinen für Concurrency mit Go. So sparen Sie Ressourcen und Kosten und kommen in den Genuss der verbesserten und schnellen Performance.

4. Native Unterstützung

Die Go-Bibliothek enthält bereits beliebte Tools für maschinelles Lernen. Diese Tools sind eingebaut, sodass Sie keine Bibliotheken von Drittanbietern verwenden müssen. Diese Programmiersprache enthält eine künstliche native Unterstützung, sodass der gesamte Prozess der Anwendungsentwicklung reibungslos und schnell verläuft. Wenn Sie Hilfe benötigen, können Sie die GoLang-Community fragen.

5. IDE & Fehlersuche

Der wichtigste Vorteil bei der Verwendung von Go von allen anderen Vorteilen ist eine erstklassige IDE oder integrierte Entwicklungsumgebung. Die Entwicklerwelt ist sehr wettbewerbsfähig und agil. Eine IDE wird jedoch die App-Entwicklung beschleunigen, so dass Sie sich nicht auf dem Markt abmühen müssen. GoLang bietet Ihnen erstaunliche Plugins und Debugging-Tools sowie eine umfassende IDE.

6. Klare Syntax

GoLang ist geradlinig und einfach, weil es eine präzise Syntax enthält. Wenn Sie anfangen, diese Sprache für die Entwicklung zu verwenden, werden Sie keine Komponente finden, die Sie zurückhält. Sie können klare und direkte Aktionen durchführen und Aufgaben effizient erledigen. Nachdem Sie die Funktionen und Komponenten dieser Sprache analysiert haben, werden Sie feststellen, dass sie nützlich, einfach und eine ideale Wahl für die Erstellung eines Machine Learning-Modells ist.

Fazit

Nachdem Sie alle entscheidenden Faktoren, Vor- und Nachteile verstanden haben, können Sie entscheiden, ob Sie sich an der Entwicklung von GoLang beteiligen möchten. Wenn Sie zum ersten Mal ein Machine Learning-Projekt erstellen möchten, können Sie nach Tutorials und anderen Informationen zur Verwendung dieser Sprache suchen. Sie werden jedoch feststellen, dass sie vergleichsweise einfacher und unkomplizierter ist als Python. Sie können auch einen Entwickler mit Erfahrung in GoLang anheuern, damit Sie sofort ein Machine Learning-Projekt erstellen können.