Se state creando il vostro primo progetto di apprendimento automatico, probabilmente vi state chiedendo come scegliere un linguaggio con così tante opzioni sonore. Nonostante il popolare linguaggio Python sia semplice e facile da usare, potreste considerare di scegliere una tecnologia avanzata. Questo articolo vi aiuterà a capire i vantaggi di affidarsi a Go per i vostri progetti di machine learning.

Perché l’apprendimento automatico?

L’intelligenza artificiale e le soluzioni di Machine Learning stanno diventando sempre più popolari man mano che gli ingegneri lavorano verso nuovi approcci. Secondo un sondaggio Stack Overflow del 2019, solo il 7,9% dei programmatori di tutto il mondo ha conoscenze e competenze di livello esperto che circondano l’apprendimento automatico e i big data. (Fonte)
Questo ampio divario limita le prospettive future nel regno del Machine Learning. Secondo alcuni esperti, il 2021 darà una fantastica spinta nei campi del Machine Learning e dell’Intelligenza Artificiale, poiché queste tecnologie avranno capacità decisionali più veloci di prima.
Questo è il motivo per cui troverai numerose opportunità come ingegnere di Machine Learning. Tuttavia, con questa poca concorrenza nel mercato, hai una maggiore possibilità di occupare uno spazio che ti cambierà la vita. Inoltre, il pagamento sarà incredibile per gli esperti di machine learning.

Cos’è GoLang?

Golang o Go è un linguaggio con una crescente popolarità, soprattutto per i progetti di Machine Learning. Google ha introdotto questo linguaggio nel 2009 con sintassi e disposizioni simili al C. Secondo le affermazioni di molti sviluppatori, Go è la versione del XXI secolo del C.

Perché usare Golang?

Un decennio dopo il lancio, Go sta diventando estremamente popolare grazie al suo linguaggio flessibile e facile da capire. Tuttavia, ci sono numerosi altri vantaggi di questo linguaggio avanzato. Di seguito, capiremo i compiti che è possibile eseguire con Golang:
– Apprendimento automatico
– Grandi dati
– Scripting a riga di comando
– Sviluppo web
– Montaggio multimediale
– Servizi cloud
– Applicazioni server di rete

GoLang e l’apprendimento automatico

GoLang è un linguaggio efficiente, facile da usare e pulito. Tuttavia, la comunità di apprendimento automatico non supporta Go come dovrebbe, nonostante i suoi numerosi vantaggi. Per esempio, con Python, devi scaricare un compilatore per compilare i tuoi codici su un’area di lavoro. Ma con GoLang, non è necessario scaricare un compilatore. Numerosi sviluppatori professionisti supportano le librerie e usano questo linguaggio per i loro progetti di Machine Learning. Quando iniziate con il Go per i vostri componenti di Machine Learning, avrete un grande futuro su questa pista.

Perché scrivere applicazioni ML in Go?

GoLang è un linguaggio eccellente per gli sviluppatori. Puoi anche creare un progetto con componenti ML usando GoLang. Tuttavia, ci sono varie limitazioni. Per cominciare, non supporta Caffe e TensorFlow. Ma questi framework di deep learning funzionano bene con Python. Eppure, c’è qualche ragione per usare Go:
– Il runtime e la compilazione sono significativamente più veloci.
– Un linguaggio facile e divertente per scrivere codici. L’interfaccia è fresca e organizzata, quindi potete sentirvi a vostro agio usando l’applicazione.
– Vi divertirete con GoRoutine, eventi e canali.
– Il meccanismo è nuovo e sicuro per la tipizzazione statica con un’enorme flessibilità. L’interfaccia e la dinamica sono travolgenti.
– Troverete numerose librerie GoLang che aumentano le vostre possibilità di contribuire a progetti di Machine Learning di qualità.

Vantaggi e svantaggi di Go per progetti di Machine Learning

– Vantaggi

1. L’infrastruttura del progetto è notevole.
2. Non sarà necessario interpretare tutti i file compilati
3. Per fornirvi una libreria intelligente
4. Forte sicurezza incorporata
5. Ambiente di test incorporato e documentazione automatica

– Svantaggi

1. Non ha una macchina virtuale
2. Nessuna versatilità
3. La poca collezione di librerie.

Vantaggi di GoLang per i componenti di apprendimento automatico

Ci sono numerosi vantaggi nello scegliere Go per l’apprendimento automatico. Il vantaggio più significativo che dovreste considerare di GoLang è che è un linguaggio compilato. Molti sviluppatori e programmatori nel Machine Learning sono passati attraverso questo linguaggio, e sono stati felici di usare GoLang per lo sviluppo del progetto. Di seguito, troverete alcuni vantaggi dell’utilizzo di Go per il Machine Learning:

1. Semplicità

Uno dei motivi principali per usare GoLang è che offre semplicità e caratteristiche convenienti. Secondo alcuni sviluppatori, Python è più complicato di Go e uno strumento perfetto per i nuovi sviluppatori se vogliono avventurarsi nel mondo del Machine Learning.

2. Capacità di compilazione

È possibile compilare GoLang in una singola libreria. Questo rende GoLang diverso da Python, che è un linguaggio non compilabile. È possibile collegare il linguaggio a moduli e librerie dipendenti e comprenderli in un unico file binario. Questo significa che non è più necessario installare le dipendenze sul vostro server. Questo linguaggio semplifica questo problema in quanto si carica il file compilato e si inizia a lavorare su un progetto di apprendimento automatico.

3. Prestazioni più veloci e concorrenza

GoLang vi fa risparmiare memoria e CPU utilizzando uno strumento efficiente in termini di risorse per la Concurrency. Userai le routine di Go per la Concurrency con Go. Ora, si risparmia sulle risorse e sui costi e si arriva a godere di prestazioni migliorate e veloci.

4. Supporto nativo

La libreria Go include già strumenti popolari per l’apprendimento automatico. Questi strumenti sono integrati, quindi non è necessario utilizzare librerie di terze parti. Questo linguaggio di programmazione include il supporto nativo artificiale, quindi l’intero processo di sviluppo dell’applicazione è fluido e veloce. Se hai bisogno di aiuto, puoi chiedere alla comunità GoLang.

5. IDE e Debug

Il beneficio più cruciale dell’uso di Go, tra tutti gli altri, è un IDE o ambiente di sviluppo integrato di alta qualità. Il mondo dello sviluppo è molto competitivo e agile. Tuttavia, un IDE accelererà lo sviluppo dell’app, in modo da non dover lottare sul mercato. GoLang vi fornisce plugin e strumenti di debug incredibili, e un IDE completo.

6. Sintassi chiara

GoLang è semplice e diretto perché include una sintassi precisa. Quando iniziate ad usare questo linguaggio per lo sviluppo, non troverete nessun componente che vi trattiene. Puoi intraprendere azioni chiare e dirette ed eseguire compiti in modo efficiente. Dopo aver analizzato le caratteristiche e i componenti di questo linguaggio, lo troverete utile, facile e una scelta ideale per creare un modello di Machine Learning.

Conclusione

Dopo aver compreso tutti i fattori cruciali, i pro e i contro, potete decidere se volete contribuire allo sviluppo di GoLang. Se volete creare un progetto di Machine Learning per la prima volta, potete cercare tutorial e altre informazioni sull’uso di questo linguaggio. Tuttavia, lo troverete relativamente più facile e diretto di Python. Potete anche assumere uno sviluppatore con esperienza in GoLang in modo da poter creare immediatamente un progetto di Machine Learning.