Голанг в машинном обучении

Golang, также известный как Go, — это язык программирования, созданный Google в 2007 году. По синтаксису Golang сравним с C, но, в отличие от C, включает расширенные функции, такие как сборка мусора, безопасность памяти и структурная типизация.

Golang, как и Java и C++, позволяет пользователям наслаждаться простым параллелизмом в дополнение к сверхвысокой скорости. Параллелизм подразумевает, что пользователи могут выполнять различные алгоритмы или программы (включая Golang в машинном обучении) одновременно, не влияя на результат.

Имея это в виду, мы проведем более глубокое изучение Golang, а также взвесим преимущества и недостатки использования Golang для создания базового конвейера машинного обучения. Python будет использоваться в качестве эталона. Кроме того, мы представим наш личный взгляд на Golang в целом, а также сделаем вывод о том, сможет ли Go какое-то время конкурировать в сообществе AI/ML. ‍

Что мы думаем о Голанге

У каждого языка программирования есть свои преимущества и недостатки, и Golang не исключение. Сильной стороной Golang является его скорость, простота и быстрое выполнение кода. В то же время для разработки Golang потребуется больше усилий, чем для других машинных языков, таких как Python.

Без сомнения, у машинного языка Go есть потенциал, но его разработка заняла слишком много времени, и он до сих пор не является доминирующим языком среди других. Однако это может измениться в будущем. Одна из причин, по которой Google изобрела Golang, в первую очередь заключалась в том, чтобы преодолеть текущую проблему масштабируемости; до этого ресурсы аппаратного типа ограничивались. Go же всегда будет полезен в любой день, в любое время и практически на любом устройстве.

Большинство предпринимателей совершают ошибку, не имея прочной основы. Когда их пользовательская база растет, они изо всех сил пытаются не отставать от серверной части из-за увеличения объема активности. Поскольку он обеспечивает минимальное потребление памяти и параллельные функции, Golang может решить эту проблему. Это избавляет разработчиков бэкенда от работы с большими запросами.

Dropbox — фантастический пример; он использует Golang для бесперебойной поддержки более 500 миллионов клиентов в своей сети. Golang также является фантастическим выбором для создания веб-сайтов электронной коммерции, поскольку он может обрабатывать миллионы посетителей каждый месяц. Ресурсоемкие приложения, такие как Terraform, Docker и Kubernetes, также используют Golang. Это также полезно для приложений науки о данных.

Несмотря на перечисленные выше преимущества, Go не рекомендуется фирмам, которые все еще пытаются проверить свою концепцию. Не рекомендуется создавать демо для инвесторов в спешке. Поскольку время, которое вы потратите на адаптацию кода, может быть лучше потрачено в другом месте вашей фирмы, однако, когда ваш бизнес вырастет, вы всегда можете перейти на Go.‍

Что нам понравилось в Go

Несмотря на вялый старт, программное обеспечение Go в последние годы получило широкое признание. Многие разработчики программного обеспечения теперь используют Go для создания серверных систем. Есть несколько причин, по которым люди находят это машинное обучение привлекательным, в том числе:‍

Перейти быстро

Golang был создан с учетом скорости, чтобы улучшить скорость современных языков в то время. Это неизбежно превзойдет время виртуального выполнения или будет интерпретировано, потому что это скомпилированный машинный код. Приложения Go собирают данные быстро и с минимальным двоичным кодом. В среднем API компилируется и генерирует активный файл размером чуть более 10 МБ всего за несколько секунд; это полезная функция.‍

Легко учить

Грамматика этого машинного языка короче по сравнению с другими языками, что упрощает его изучение. Вы можете запомнить весь язык. Это ускорит вашу работу, потому что вам не придется тратить время на перепроверку элементов. Это действительно просто читать и чистить. Программист, который никогда не использовал Go и привык к синтаксису в стиле C, сможет понять, что происходит.‍

Типы интерфейсов

Go имеет множество интерфейсов, предоставляя программистам больше возможностей. Это также позволяет пользователям отделять зависимости в своих программах. Они могут начать с фиктивных зависимостей, а затем перейти к реальным. Пользователи могут использовать интерфейс для написания более модульного, тестируемого программирования. Этот язык также имеет первоклассную функцию, которая позволяет пользователям создавать код более чем в одном функциональном стиле.‍

Стандартная библиотека

Язык включает в себя библиотеку, которую могут использовать программисты и специалисты по данным. Этот ресурс включает в себя важные встроенные процедуры, которые, несомненно, пригодятся программисту, когда он имеет дело с различными видами примитивов. Другие ресурсы помогают пользователям настроить веб-сервер, использовать криптографию, обрабатывать ввод-вывод и управлять необработанными данными.‍

Поддержка тестирования

Поддержка тестирования в Go организована в виде стандартной библиотеки. Пользователям не потребуются никакие дополнительные зависимости. Например, если вы назовете свой файл thing.go. Идите вперед и напишите свой тест в новом файле с именем thing test.go, а затем выполните его. Go быстро сдаст экзамен. ‍

Инструменты статического анализа

Он содержит различные выдающиеся и сильные аналитические инструменты. gofmt — очень удобный инструмент, помогающий пользователям форматировать свой код в соответствии со стандартным стилем Go. Это упростит задачу за счет нормализации процесса и позволит программисту/команде сконцентрироваться на коде. Все билды дополнительно включают golint и vet, и если есть предупреждение, билд не работает.‍

Вывоз мусора

Создатели Golang специально разработали его проще, чем другие языки, такие как C и C++. Объекты, которые динамически связаны, удаляются. Вы можете использовать указатели в Go, что более безопасно и не допускает арифметики указателей. Это также позволяет пользователям использовать типы значений.‍

Упрощенная модель параллелизма

Параллельное программирование в целом не простое, но оно намного проще, чем другие машинные языки с Богом. Легко создать легкий поток (горутин) и взаимодействовать с ним через «канал», а также можно использовать более сложные шаблоны.‍

Вещи, которые нам не нравятся

Как было сказано ранее, Go — фантастический язык машинного обучения; он имеет простой для понимания синтаксис, быстрое выполнение и множество дополнительных преимуществ. Однако это не безупречный язык. Существуют различные недостатки, такие как:‍

Отсутствие дженериков

Это самый большой недостаток Go; в языке отсутствуют дженерики; это очевидный недостаток для программистов, перешедших с Java. Отсутствие дженериков подразумевает меньшее количество повторных использований в пользовательском коде. Хотя Go работает эффективно, если вы хотите разработать такие методы, как «сокращение», «отображение» или «фильтр», которые работают с одной формой коллекции, пользователи не смогут повторно использовать такие функции для нескольких типов коллекций. Однако метод есть, но это длительная процедура, которая может затруднить работу.‍

Интерфейсы являются неявными

Удобно иметь интерфейс. Структуры, с другой стороны, реализуют интерфейсы неявно, а не явно. Это может быть одним из преимуществ Go, но трудно понять, реализует ли структура интерфейс, просто взглянув на нее. Вам придется попробовать реализовать программное обеспечение, прежде чем вы сможете узнать. Это может сработать для небольшого приложения, но с большими проектами будет сложнее.‍

Расколотое управление зависимостями

Изначально в Go не было надежного официального управления пакетами. Команда Go в конечном итоге создала годэп после многих лет настойчивых усилий со стороны ее участников. До выпуска потребители использовали различные методы, чтобы преодолеть разрыв. В результате сообщество стало раздробленным и сложным для специалистов по данным, программистов и новичков в Go. Кроме того, практически все управление пакетами поддерживается через репозитории Git; однако это может быть изменено в любое время. По сравнению с Maven Central, который является более постоянным вариантом, Maven Central не уничтожит и не изменит библиотеку, от которой зависит ваш проект.‍

Как настроить

Настраивать

Первый шаг — установить пакеты, перечисленные ниже, в ваш терминал.

Установите пакеты GoNum и DataFrame, а также любые дополнительные требования. GoNum и DataFrame — это функции, которые очень похожи на NumPy в Python и обычно используются для управления объектами DataFrame.

Загрузите и установите пакет GoLearn.

Это, несомненно, пригодится; это встроенная библиотека машинного обучения, которую вы должны иметь в своем распоряжении, похожая на sklearn в Python. GoLearn позволяет пользователям быстро редактировать матрицу; он также помогает в подборе модели, разработке алгоритмов машинного обучения и разделении данных для процедур оценки.

Теперь, когда сложная часть позади, давайте перейдем к более приятным частям!

кадр данных

Мы будем использовать набор данных IRIS, который определяет множество форм цветков ириса. Вы можете получить набор данных IRIS, введя следующую команду в свой терминал:

Два предыдущих этапа являются наиболее значимыми, поэтому перейдем к более простым разделам.

Манипуляция данными

Вот как выполнять манипуляции с данными в Go.

Разделение

Начнем с того, что процедура df.head() является самой простой операцией подмножества в Python. Вы также можете использовать Go для выполнения той же работы.

Здесь отображаются первые две строки DataFrame.

После этого первые две строки DataFrame будут sss.

Хотя он похож на Python, он не такой технический, как последний. Однако, если вы не знакомы со многими типами данных Go, у вас могут возникнуть проблемы с этой функцией.

Фильтрация

Например, если вы хотите изучить только основной элемент генетического алгоритма видов Iris-versicolor, начните с фильтрации строк, используя следующее.

versicolorOnly := df.Filter(dataframe.F{Colname: "Species", Comparator: "==", Comparando: "Iris-versicolor"}) fmt.Println(versicolorOnly)

Этот метод будет возвращать только строки, содержащие виды Iris-versicolor!

Наконец, синтаксис Go и Python немного отличается. Если принять во внимание очень простые операции Go, эта модификация не представляет большой проблемы. Однако количество слов на программу в Perl больше, чем в Python.

Можно ли использовать Golang для машинного обучения?

Исследователи данных и пионеры в области ИИ создали ряд моделей, чтобы использовать потенциал алгоритмов машинного обучения в науке о данных. Разработчики использовали эти модели для создания программных библиотек, которые можно использовать для создания решения для машинного обучения. Библиотеки машинного обучения доступны в Go так же, как в Python и Java. С другой стороны, библиотеку машинного обучения Go легче изучить и использовать, чем Python. Он также имеет несколько преимуществ по сравнению с Java, таких как простота использования, эффективность и параллелизм, что делает его предпочтительным в некоторых обстоятельствах. Подводя итог, программы машинного обучения Golang можно использовать для создания масштабируемых и сложных систем обработки данных и машинного обучения. Чтобы ответить на вопрос, конечно, golang может использоваться [разработчиками машинного обучения] (https://techreviewer.co/top-machine-learning-companies), а также другими задачами, такими как переполнение стека [разработчиками программного обеспечения] (https: //techreviewer.co/top-software-development-companies).

Кроме того, машинное обучение Golang включает в себя множество инструментов, которые помогают специалистам по обработке и анализу данных и программистам упростить и повысить эффективность процесса разработки. Эти инструменты включают в себя:

Gofmt: автоматически форматирует ваш код Go, значительно улучшая его читабельность.

Gorun: Этот инструмент используется для добавления строки bang в исходный код для его запуска или для явного выполнения файла кода, сравнимого с ним. При экспериментировании с кодом Python разработчики Go обычно используют его.

Goget: Утилита Goget загружает библиотеки GitHub и сохраняет их в GoPath для легкой интеграции в проект вашего приложения.

Godoc: инструмент для анализа исходного кода Go, включая комментарии, и создания документации в формате HTML или обычного текста. Сгенерированная документация тесно связана с кодами, которые она охватывает, и может быть изучена одним щелчком мыши.

Могу ли я использовать Golang для науки о данных?

Говоря о науке о данных для разработки нейронных сетей, первыми на ум приходят названия Java, Python, C++, Swift, SQL и JavaScript.

Однако область науки о данных не ограничивается этими языками.

Другие языки программирования с открытым исходным кодом постепенно, но неуклонно поднимаются в списке лучших языков программирования с открытым исходным кодом. Язык программирования Go — один из таких языков, который быстро становится предпочтительным выбором структуры фрейма данных разработчика.

Заключительная мысль

Подводя итог, можно сказать, что язык программирования Go или синтаксис Go — отличный язык для разработки конвейера машинного обучения; Среди его многочисленных преимуществ — интуитивность. С другой стороны, машинный язык Golang меньше, чем у Python.

Это затрудняет устранение неполадок, а автоматическое распознавание может раздражать. Кроме того, во многих пакетах Go отсутствует поддержка графического процессора, что замедляет процесс разработки ИИ.

Не только это, но и небольшой обмен с различными видами программного обеспечения, связанного с машинным языком. Например, пакет GoLearn включает в себя собственный класс «Экземпляр» Dataframe, который может быть или не быть совместимым с объектом GoTA DataFrame или даже с классом GoNum. Другой пример — язык программирования, созданный библиотекой машинного обучения.

Тем не менее, они компенсируют это параллелизмом и невероятной скоростью; хотя их еще нет, они могут заменить Python в приложениях машинного обучения. Однако с точки зрения количества пользователей он, по-видимому, недоиспользуется. Принятие этого машинного языка выглядит медленнее, чем у его конкурентов.

Также опубликовано [Здесь] (https://techreviewer.co/blog/golang-machine-learning)