Go Language in der künstlichen Intelligenz: vom maschinellen Lernen zum Deep Learning

Go-Sprache wird häufig in der künstlichen Intelligenz verwendet, einschließlich maschinellem Lernen und Deep Learning. Der Artikel stellt die Bibliotheken der Go-Sprache im maschinellen Lernen vor, wie z. B. Gonum und Scikit-Go, und zeigt einen praktischen Fall der Verwendung der Go-Sprache zum Trainieren eines logistischen Regressionsmodells. Darüber hinaus bietet die Go-Sprache Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow Lite und xgboost, allerdings müssen Leistung und Skalierbarkeit berücksichtigt werden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Go-Sprache leistungsstark, effizient und einfach zu verwenden ist und sich daher für Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz, einschließlich maschinellem Lernen und Deep Learning, eignet.

Go-Sprache in der künstlichen Intelligenz: vom maschinellen Lernen zum Deep Learning

Go-Sprache hat in den letzten Jahren im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) aufgrund ihrer Parallelität, starken Typisierung und Portabilitätseigenschaften, die sie ausmachen, große Aufmerksamkeit erlangt auffallen. In diesem Artikel wird die Anwendung der Go-Sprache beim maschinellen Lernen und Deep Learning beschrieben und ein praktischer Fall vorgestellt.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Bereich der KI, bei dem es darum geht, Computern beizubringen, ohne explizite Programmieranweisungen automatisch aus Daten zu lernen. Die Go-Sprache bietet viele Bibliotheken für maschinelles Lernen, darunter:

• [gonum](https://pkg.go.dev/gonum.org/v1/gonum): Bietet ein erweitertes numerisches Paket für mathematische und wissenschaftliche Berechnungen.
• [scikit-go](https://github.com/scikit-go/scikit-go): Inspiriert von der Python-Bibliothek scikit-learn, bietet es verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen.
• [goml](https://github.com/skelterjohn/goml): Enthält eine Reihe häufig verwendeter Algorithmen für maschinelles Lernen, wie z. B. logistische Regression, Support-Vektor-Maschinen und Entscheidungsbäume.

Praktischer Fall: Verwendung der Go-Sprache zum Trainieren eines logistischen Regressionsmodells

Lassen Sie uns nun die Go-Sprache verwenden, um ein einfaches logistisches Regressionsmodell zu erstellen, um vorherzusagen, ob ein Kunde ein Produkt kaufen wird.

package main

import (
    "gonum.org/v1/gonum/stat/distuv"
    "math"
    "time"
)

func main() {
    // 准备数据
    features := [][]float64{{0.1, 0.2}, {0.3, 0.4}, {0.5, 0.6}, {0.7, 0.8}}
    labels := []float64{0, 1, 1, 0}

    // 训练逻辑回归模型
    w := []float64{0.1, 0.2}
    b := 0.3
    lr := 0.01
    for i := 0; i < 100; i++ {
        //计算预测值
        var pred []float64
        for _, feature := range features {
            p := logistic(w[0]*feature[0] + w[1]*feature[1] + b)
            pred = append(pred, p)
        }

        // 更新权重和偏差
        for j := 0; j < len(w); j++ {
            var grad float64
            for k := 0; k < len(features); k++ {
                grad += (pred[k] - labels[k]) * features[k][j]
            }
            w[j] -= lr * grad
        }
        b -= lr * math.Sum((pred, labels)) / float64(len(features))
    }

    // 预测新数据
    feature := []float64{0.4, 0.5}
    p := logistic(w[0]*feature[0] + w[1]*feature[1] + b)
    if p >= 0.5 {
        fmt.Println("预测为 1")
    } else {
        fmt.Println("预测为 0")
    }
}

//逻辑函数
func logistic(x float64) float64 {
    return 1 / (1 + math.Exp(-x))
}

Das Ausführen dieses Codes gibt die Vorhersage der neuen Funktion aus, d. h. kaufen oder nicht kaufen.

Deep Learning

Deep Learning ist ein weiterer Bereich der KI, der mehrere Schichten neuronaler Netze nutzt, um komplexe Muster zu lernen. Die Go-Sprache bietet auch viele Deep-Learning-Frameworks, darunter:

• [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/go): Eine leichte mobile und eingebettete Bereitstellungsversion von TensorFlow.
• [ONNX Runtime](https://github.com/microsoft/onnxruntime): Eine plattformübergreifende Inferenz-Engine zur Bereitstellung trainierter ONNX-Modelle.
• [xgboost](https://github.com/dmlc/xgboost-go): Stellt eine Bibliothek zum Implementieren von Gradienten-Boosting-Maschinen bereit.

Deep-Learning-Modelle erfordern normalerweise eine große Menge an Daten und Rechenressourcen zum Trainieren. Daher müssen Leistung und Skalierbarkeit berücksichtigt werden, wenn die Go-Sprache für Deep Learning verwendet wird.

Fazit

Die Go-Sprache bietet Entwicklern einen wertvollen Satz an Tools und Bibliotheken im Bereich der künstlichen Intelligenz. Es ist leistungsstark, effizient und einfach zu bedienen und eignet sich daher ideal für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Projekte. Da sich die Technologie der künstlichen Intelligenz weiterentwickelt, wird die Go-Sprache in diesem Bereich wahrscheinlich weiterhin eine wichtige Rolle spielen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGo Language in der künstlichen Intelligenz: vom maschinellen Lernen zum Deep Learning. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!