Applications d'apprentissage automatique Golang : création d'algorithmes intelligents et de solutions basées sur les données

Utilisez l'apprentissage automatique dans Golang pour développer des algorithmes intelligents et des solutions basées sur les données : installez la bibliothèque Gonum pour les algorithmes et utilitaires d'apprentissage automatique. Régression linéaire utilisant le modèle LinearRegression de Gonum, un algorithme d'apprentissage supervisé. Entraînez le modèle à l'aide de données d'entraînement, qui contiennent des variables d'entrée et des variables cibles. Prédisez les prix de l’immobilier en fonction de nouvelles caractéristiques, à partir desquelles le modèle extraira une relation linéaire.

Application d'apprentissage automatique Golang : création d'algorithmes intelligents et de solutions basées sur les données

Introduction

Dans l'ère actuelle axée sur les données, l'apprentissage automatique (ML) est devenu une technologie indispensable nous permettant d'extraire. des informations à partir des données et créer des algorithmes intelligents. L'utilisation de Golang pour l'apprentissage automatique permet des applications ML hautes performances et évolutives. Dans ce didacticiel, nous examinerons en profondeur comment utiliser les bibliothèques d'apprentissage automatique populaires dans Golang pour créer des algorithmes intelligents et des solutions basées sur les données.

Installer la bibliothèque

Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque d'apprentissage automatique de Golang. Nous vous recommandons d'utiliser la [bibliothèque Gonum](https://pkg.go.dev/gonum.org/v1/gonum), qui fournit une large gamme d'algorithmes et d'utilitaires ML. Exécutez la commande suivante pour installer :

go get gonum.org/v1/gonum

Cas pratique : régression linéaire

En tant que cas pratique, nous allons créer une application qui utilise l'algorithme de régression linéaire pour prédire les prix des logements. La régression linéaire est un algorithme d'apprentissage supervisé qui apprend une relation linéaire entre les variables d'entrée et une variable cible.

Définir le modèle

Tout d'abord, nous devons définir un LinearRegression 模型，可以使用 gonum 库中的 regression package :

import (
    "gonum.org/v1/gonum/mat"
    "gonum.org/v1/gonum/stat/regression"
)

type LinearRegression struct {
    model *regression.LinearRegression
}

Entraîner le modèle

Ensuite, nous entraînons le modèle avec les données d'entraînement. Les données de formation contiennent les caractéristiques des maisons (telles que la superficie en pieds carrés, le nombre de chambres) et les prix des logements.

func (r *LinearRegression) Train(data [][]float64, labels []float64) error {
    if len(data) == 0 || len(labels) == 0 {
        return errors.New("invalid data or labels")
    }

    x := mat.NewDense(len(data), len(data[0]))
    y := mat.NewVecDense(len(labels), labels)

    for i, row := range data {
        for j, value := range row {
            x.Set(i, j, value)
        }
    }

    r.model = regression.LinearRegression{}
    if err := r.model.Fit(x, y); err != nil {
        return err
    }

    return nil
}

Prédire les prix de l'immobilier

Une fois le modèle formé, nous pouvons utiliser de nouvelles fonctionnalités pour prédire les prix de l'immobilier :

func (r *LinearRegression) Predict(input []float64) (float64, error) {
    if len(input) != len(r.model.Predictors()) {
        return 0, errors.New("invalid input size")
    }

    x := mat.NewVecDense(len(input), input)
    return r.model.Predict(x), nil
}

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons appris à utiliser les bibliothèques d'apprentissage automatique dans Golang pour construire algorithmes intelligents. Nous illustrons le processus de formation et de prédiction du modèle en créant un cas pratique d'un modèle de régression linéaire. Golang, avec ses hautes performances et son évolutivité, est idéal pour créer des applications ML afin de résoudre des problèmes complexes du monde réel.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!