Als u uw allereerste machine learning project aan het maken bent, vraagt u zich waarschijnlijk af hoe u een taal kunt kiezen met zoveel goede opties. Ondanks het feit dat de populaire taal Python eenvoudig en gemakkelijk te gebruiken is, kunt u overwegen om geavanceerde technologie te kiezen. Dit artikel zal u helpen de voordelen te begrijpen van het vertrouwen op Go voor uw machine learning projecten.

Waarom machine learning?

Kunstmatige intelligentie en Machine Learning-oplossingen worden steeds populairder naarmate ingenieurs werken aan nieuwe benaderingen. Volgens een Stack Overflow-onderzoek in 2019 heeft slechts 7,9% van de programmeurs wereldwijd kennis en vaardigheden op expertniveau rond machine learning en big data. (Bron)
Deze grote kloof beperkt de toekomstperspectieven op het gebied van Machine Learning. Volgens sommige experts zal 2021 een fantastische boost geven op het gebied van Machine Learning en Artificial Intelligence, omdat deze technologieën snellere besluitvaardigheden zullen hebben dan voorheen.
Daarom zul je als Machine Learning engineer tal van kansen vinden. Met deze geringe concurrentie op de markt heb je echter een grotere kans om een levensveranderende ruimte in te vullen. Bovendien zal de betaling ongelooflijk zijn voor machine learning experts.

Wat is GoLang?

Golang of Go is een taal met toenemende populariteit, vooral voor Machine Learning projecten. Google introduceerde deze taal in 2009 met vergelijkbare syntaxis en regelingen als C. Volgens beweringen van veel ontwikkelaars is Go de eenentwintigste-eeuwse versie van C.

Waarom Golang gebruiken?

Een decennium na de lancering wordt Go razend populair door zijn flexibele en gemakkelijk te begrijpen taal. Er zijn echter nog tal van andere voordelen van deze geavanceerde taal. Hieronder zullen we de taken begrijpen die je met Golang kan uitvoeren:
– Machine leren
– Grote gegevens
– Commando-regel scripting
– Web ontwikkeling
– Multimedia bewerken
– Clouddiensten
– Netwerkserverapplicaties

GoLang en machinaal leren

GoLang is een efficiënte, gemakkelijk te gebruiken en schone taal. Echter, de machine learning gemeenschap ondersteunt Go niet zoals het zou moeten, ondanks de vele voordelen. Bijvoorbeeld, met Python, moet je een compiler downloaden om je codes te compileren op een werkruimte. Maar met GoLang hoef je geen compiler te downloaden. Tal van professionele ontwikkelaars ondersteunen de bibliotheken en gebruiken deze taal voor hun Machine Learning projecten. Als u begint met Go voor uw Machine Learning-componenten, zult u een grote toekomst op dit spoor hebben.

Waarom ML applicaties schrijven in Go?

GoLang is een uitstekende taal voor ontwikkelaars. U kunt ook een project met ML-componenten maken door GoLang te gebruiken. Er zijn echter verschillende beperkingen. Om te beginnen biedt het geen ondersteuning voor Caffe en TensorFlow. Maar deze deep learning frameworks werken goed met Python. Toch is er een reden om Go te gebruiken:
– De runtime en compilatie zijn aanzienlijk sneller.
– Gemakkelijke en leuke taal om codes te schrijven. De interface is cool en overzichtelijk, zodat u zich comfortabel kunt voelen bij het gebruik van de applicatie.
– Je zult plezier hebben met GoRoutine, events en channel.
– Het mechanisme is nieuw en veilig voor statische types met een enorme flexibiliteit. De interface en dynamiek zijn overweldigend.
– Je zult talloze GoLang bibliotheken vinden die je kans vergroten om bij te dragen aan Machine Learning projecten van hoge kwaliteit.

Voor- en nadelen van Go voor Machine Learning-projecten

– Voordelen

1. De infrastructuur van het project is opmerkelijk.
2. U hoeft niet alle gecompileerde bestanden te interpreteren
3. Om u te voorzien van een slimme bibliotheek
4. Ingebouwde sterke beveiliging
5. Ingebouwde testomgeving en automatische documentatie

– Nadelen

1. Het heeft geen virtuele machine
2. Geen veelzijdigheid
3. De weinige verzameling van bibliotheken.

Voordelen vanGoLang voor Machine Learning-componenten

Er zijn talrijke voordelen verbonden aan de keuze van Go voor machine learning. Het belangrijkste voordeel dat u moet overwegen over GoLang is dat het een gecompileerde taal is. Veel ontwikkelaars en programmeurs in Machine Learning hebben deze taal doorgenomen, en ze waren tevreden over het gebruik van GoLang voor projectontwikkeling. Hieronder vindt u enkele voordelen van het gebruik van Go voor Machine Learning:

1. Eenvoud

Een van de top redenen om GoLang te gebruiken is dat het eenvoud en handige functies biedt. Volgens sommige ontwikkelaars is Python ingewikkelder dan Go en een perfecte tool voor nieuwe ontwikkelaars als ze zich willen wagen in de wereld van Machine Learning.

2. Compilatiemogelijkheden

U kunt GoLang compileren in een enkele bibliotheek. Dit maakt GoLang anders dan Python, wat een niet-compileerbare taal is. U kunt de taal koppelen aan afhankelijke modules en bibliotheken en deze samenvoegen in een enkel binair bestand. Dit betekent dat u de afhankelijkheden niet meer op uw server hoeft te installeren. Deze taal vereenvoudigt dit probleem wanneer u uw gecompileerd bestand uploadt en begint te werken aan een machine-learningproject.

3. Snellere prestaties en Concurrency

GoLang bespaart u geheugen en CPU door gebruik te maken van een resource-efficiënte tool voor Concurrency. U gebruikt Go routines voor Concurrency met Go. Nu bespaart u op resources en kosten en kunt u genieten van de verbeterde en snelle prestaties.

4. Inheemse ondersteuning

De Go bibliotheek bevat al populaire tools voor Machine Learning. Deze tools zijn ingebouwd, zodat u geen bibliotheken van derden hoeft te gebruiken. Deze programmeertaal bevat kunstmatige native ondersteuning, dus uw hele applicatieontwikkelingsproces verloopt soepel en snel. Als je hulp nodig hebt, kun je die vragen aan de GoLang-gemeenschap.

5. IDE & debuggen

Het meest cruciale voordeel van het gebruik van Go is een top-kwaliteit IDE of Integrated Development Environment. De ontwikkelingswereld is erg competitief en agile. Echter, een IDE zal de ontwikkeling van apps versnellen, zodat u niet hoeft te streven in de markt. GoLang voorziet je van geweldige plugins en debugging tools, en een uitgebreide IDE.

6. Duidelijke Syntax

GoLang is rechttoe rechtaan en gemakkelijk omdat het een precieze syntax bevat. Wanneer je deze taal begint te gebruiken voor ontwikkeling, zul je geen enkel onderdeel vinden dat je tegenhoudt. Je kunt duidelijke en directe acties ondernemen en taken efficiënt uitvoeren. Na het analyseren van de functies en componenten van deze taal, zult u merken dat het nuttig, gemakkelijk en een ideale keuze is om een Machine Learning-model te maken.

Conclusie

Na het begrijpen van alle cruciale factoren, voors en tegens, kunt u beslissen of u wilt bijdragen aan de ontwikkeling van GoLang. Als je voor de eerste keer een Machine Learning project wilt maken, kun je zoeken naar tutorials en andere informatie over het gebruik van deze taal. U zult echter merken dat het relatief eenvoudiger en meer rechttoe rechtaan is dan Python. U kunt ook een ontwikkelaar inhuren met expertise in GoLang, zodat u direct een Machine Learning project kunt maken.