Jeśli tworzysz swój pierwszy w życiu projekt uczenia maszynowego, zapewne zastanawiasz się, jak wybrać język z tak wieloma opcjami brzmienia. Pomimo tego, że popularny język Python jest prosty i łatwy w użyciu, możesz rozważyć wybór zaawansowanej technologii. Ten artykuł pomoże Ci zrozumieć korzyści płynące z polegania na Go w Twoich projektach uczenia maszynowego.

Dlaczego uczenie maszynowe?

Rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego stają się coraz bardziej popularne, ponieważ inżynierowie pracują nad nowymi podejściami. Według ankiety Stack Overflow w 2019 roku, tylko 7,9% programistów na całym świecie posiada wiedzę i umiejętności na poziomie eksperckim otaczające uczenie maszynowe i big data. (Źródło)
Ta rozległa luka ogranicza przyszłe perspektywy w sferze uczenia maszynowego. Według niektórych ekspertów, rok 2021 zapewni fantastyczny impuls w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, ponieważ technologie te będą miały szybsze zdolności decyzyjne niż wcześniej.
Dlatego też znajdziesz wiele możliwości jako inżynier uczenia maszynowego. Jednak przy tak małej konkurencji na rynku, masz większą szansę na wypełnienie przestrzeni zmieniającej życie. Ponadto, zapłata będzie niesamowita dla ekspertów uczenia maszynowego.

Co to jest GoLang?

Golang lub Go to język o rosnącej popularności, zwłaszcza w projektach uczenia maszynowego. Google wprowadziło ten język w 2009 roku z podobną składnią i układami jak C. Według twierdzeń wielu programistów, Go jest dwudziestopierwszowieczną wersją C.

Dlaczego warto używać Golanga?

Dekadę po premierze, Go zyskuje ogromną popularność ze względu na swój elastyczny i łatwy do zrozumienia język. Istnieje jednak wiele innych korzyści płynących z używania tego zaawansowanego języka. Poniżej przedstawimy zadania, które można wykonać za pomocą Golanga:
– Uczenie maszynowe
– Big data
– Skryptowanie z linii poleceń
– Tworzenie stron internetowych
– Edycja multimediów
– Usługi w chmurze
– Aplikacje serwerów sieciowych

GoLang i uczenie maszynowe

GoLang jest wydajnym, łatwym w użyciu i czystym językiem. Jednak społeczność uczenia maszynowego nie wspiera Go tak, jak powinna, pomimo jego licznych zalet. Na przykład, w przypadku Pythona, musisz pobrać kompilator, aby skompilować swoje kody na obszarze roboczym. Ale w przypadku GoLang nie trzeba pobierać kompilatora. Liczni profesjonalni programiści wspierają biblioteki i używają tego języka do swoich projektów uczenia maszynowego. Kiedy zaczniesz od Go dla swoich komponentów Machine Learning, będziesz miał wspaniałą przyszłość na tej ścieżce.

Dlaczego warto pisać aplikacje ML w Go?

GoLang jest doskonałym językiem dla programistów. Możesz również stworzyć projekt z komponentami ML używając GoLang. Istnieją jednak różne ograniczenia. Na początek, nie wspiera Caffe i TensorFlow. Ale te frameworki głębokiego uczenia dobrze współpracują z Pythonem. Mimo to, są pewne powody, aby używać Go:
– Runtime i kompilacja są znacznie szybsze.
– Łatwy i przyjemny język do pisania kodów. Interfejs jest fajny i zorganizowany, więc możesz czuć się komfortowo używając aplikacji.
– Będziesz miał zabawę z GoRoutine, zdarzeniami i kanałem.
– Mechanizm jest nowy i bezpieczny dla statycznego typowania z ogromną elastycznością. Interfejs i dynamika są przytłaczające.
– Znajdziesz wiele bibliotek GoLang zwiększających Twoje szanse na przyczynienie się do wysokiej jakości projektów uczenia maszynowego.

Zalety i wady Go dla projektów uczenia maszynowego

– Zalety

1. Infrastruktura projektu jest godna uwagi.
2. Nie będziesz musiał interpretować wszystkich plików jako skompilowanych
3. Aby zapewnić Ci inteligentną bibliotekę
4. Wbudowane silne bezpieczeństwo
5. Wbudowane środowisko testowe i automatyczna dokumentacja

– Wady

1. Nie posiada maszyny wirtualnej
2. Brak uniwersalności
3. Mała kolekcja bibliotek.

Zalety Go dla komponentów uczenia maszynowego

Istnieje wiele korzyści z wyboru Go do uczenia maszynowego. Najbardziej znaczącą korzyścią, którą powinieneś rozważyć o GoLang jest to, że jest to język skompilowany. Wielu programistów i programistów w Machine Learning przeszło przez ten język i byli zadowoleni z używania GoLang do rozwoju projektu. Poniżej znajdziesz kilka korzyści płynących z używania Go do uczenia maszynowego:

1. Prostota

Jednym z najważniejszych powodów, aby użyć GoLang, że oferuje prostotę i wygodne funkcje. Według niektórych programistów, Python jest bardziej skomplikowany niż Go i jest idealnym narzędziem dla nowych programistów, jeśli chcą się zapuścić w świat Machine Learning.

2. Możliwości kompilacji

Możesz skompilować GoLang do pojedynczej biblioteki. To sprawia, że GoLang różni się od Pythona, który jest językiem niekompilowalnym. Możesz połączyć język z zależnymi modułami i bibliotekami i skompilować je w pojedynczym pliku binarnym. Oznacza to, że nie musisz już instalować tych zależności na swoim serwerze. Język ten upraszcza ten problem, ponieważ wgrywasz swój skompilowany plik i zaczynasz pracę nad projektem uczenia maszynowego.

3. Szybsza wydajność i współbieżność

GoLang oszczędza pamięć i CPU poprzez użycie zasobooszczędnego narzędzia do współbieżności. Będziesz używać procedur Go do współbieżności z Go. Teraz zaoszczędzisz na zasobach i kosztach i będziesz mógł cieszyć się zwiększoną i szybką wydajnością.

4. Natywne wsparcie

Biblioteka Go zawiera już popularne narzędzia do uczenia maszynowego. Narzędzia te są wbudowane, więc nie musisz korzystać z bibliotek innych firm. Ten język programowania zawiera sztuczne wsparcie natywne, więc cały proces tworzenia aplikacji jest płynny i szybki. Jeśli potrzebujesz pomocy, możesz zapytać społeczność GoLang.

5. IDE i debugowanie

Najważniejszą zaletą używania Go spośród wszystkich innych korzyści jest najwyższej jakości IDE, czyli zintegrowane środowisko programistyczne. Świat programistów jest bardzo konkurencyjny i zwinny. Jednak IDE przyspiesza tworzenie aplikacji, więc nie musisz zmagać się z rynkiem. GoLang zapewnia niesamowite wtyczki i narzędzia do debugowania, a także wszechstronne IDE.

6. Przejrzysta składnia

GoLang jest prosty i łatwy, ponieważ zawiera precyzyjną składnię. Kiedy zaczniesz używać tego języka do rozwoju, nie znajdziesz żadnego komponentu, który by cię powstrzymywał. Możesz podejmować jasne i bezpośrednie działania oraz wykonywać zadania w sposób efektywny. Po przeanalizowaniu funkcji i komponentów tego języka, przekonasz się, że jest on użyteczny, łatwy i idealny do tworzenia modeli uczenia maszynowego.

Wnioski

Po zrozumieniu wszystkich istotnych czynników, zalet i wad, możesz zdecydować, czy chcesz przyczynić się do rozwoju GoLang. Jeśli chcesz stworzyć projekt uczenia maszynowego po raz pierwszy, możesz poszukać tutoriali i innych informacji na temat używania tego języka. Jednakże, znajdziesz go stosunkowo łatwiej i bardziej prosto niż Python. Możesz również zatrudnić programistę z doświadczeniem w GoLang, abyś mógł od razu stworzyć projekt uczenia maszynowego.