Passer au langage en intelligence artificielle : du machine learning au deep learning

Le langage Go est largement utilisé dans l'intelligence artificielle, notamment dans l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. L'article présente les bibliothèques du langage Go dans l'apprentissage automatique, telles que gonum et scikit-go, et montre un cas pratique d'utilisation du langage Go pour former un modèle de régression logistique. De plus, le langage Go fournit des frameworks d'apprentissage en profondeur tels que TensorFlow Lite et xgboost, mais les performances et l'évolutivité doivent être prises en compte. En résumé, le langage Go est puissant, efficace et facile à utiliser, ce qui le rend adapté aux projets d'intelligence artificielle, notamment l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

Le langage Go dans l'intelligence artificielle : de l'apprentissage automatique à l'apprentissage profond

Le langage Go a attiré une grande attention dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) ces dernières années en raison de sa concurrence, de son typage fort et de ses caractéristiques de portabilité qui le rendent ressortir. Cet article présentera l’application du langage Go dans le machine learning et le deep learning, et présentera un cas pratique.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un domaine de l'IA qui implique d'entraîner les ordinateurs à apprendre automatiquement à partir de données sans instructions de programmation explicites. Le langage Go fournit de nombreuses bibliothèques d'apprentissage automatique, notamment :

• [gonum](https://pkg.go.dev/gonum.org/v1/gonum) : fournit un package numérique avancé pour les calculs mathématiques et scientifiques.
• [scikit-go](https://github.com/scikit-go/scikit-go) : Inspiré de la bibliothèque Python scikit-learn, il fournit divers algorithmes d'apprentissage automatique.
• [goml](https://github.com/skelterjohn/goml) : contient un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés, tels que la régression logistique, les machines vectorielles de support et les arbres de décision.

Cas pratique : Utiliser le langage Go pour entraîner un modèle de régression logistique

Utilisons maintenant le langage Go pour construire un modèle de régression logistique simple afin de prédire si un client achètera un produit.

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))
}

L'exécution de ce code affichera la prédiction de la nouvelle fonctionnalité, c'est-à-dire acheter ou ne pas acheter.

Deep Learning

Le deep learning est un autre domaine de l'IA qui utilise plusieurs couches de réseaux neuronaux pour apprendre des modèles complexes. Le langage Go fournit également de nombreux frameworks d'apprentissage en profondeur, notamment :

• [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/go) : une version de déploiement mobile et intégrée légère de TensorFlow.
• [ONNX Runtime](https://github.com/microsoft/onnxruntime) : un moteur d'inférence multiplateforme utilisé pour déployer des modèles ONNX entraînés.
• [xgboost](https://github.com/dmlc/xgboost-go) : Fournit une bibliothèque pour implémenter des machines d'amélioration de dégradé.

Les modèles d'apprentissage profond nécessitent généralement une grande quantité de données et de ressources informatiques pour s'entraîner, les performances et l'évolutivité doivent donc être prises en compte lors de l'utilisation du langage Go pour l'apprentissage profond.

Conclusion

Le langage Go offre aux développeurs un ensemble précieux d'outils et de bibliothèques dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il est puissant, efficace et facile à utiliser, ce qui le rend idéal pour les projets d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. À mesure que la technologie de l’intelligence artificielle continue de se développer, le langage Go continuera probablement à jouer un rôle important dans ce domaine.

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!