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人工知能における Go 言語: 機械学習から深層学習まで

WBOY

リリース： 2024-04-08 11:45:02

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Go 言語は、機械学習や深層学習などの人工知能で広く使用されています。この記事では、gonum や scikit-go などの機械学習における Go 言語のライブラリを紹介し、Go 言語を使用してロジスティック回帰モデルをトレーニングする実際の例を示します。さらに、Go 言語は TensorFlow Lite や xgboost などの深層学習フレームワークを提供しますが、パフォーマンスとスケーラビリティを考慮する必要があります。要約すると、Go 言語は強力で効率的で使いやすいため、機械学習や深層学習などの人工知能プロジェクトに適しています。

人工知能における Go 言語: 機械学習から深層学習まで

Go 言語は、近年人工知能 (AI) の分野で広く注目を集めています。それは、同時実行性、強力な型指定、移植性などの機能で際立っているからです。この記事では、Go言語の機械学習やディープラーニングへの応用について概説し、実践事例を紹介します。

機械学習

機械学習は、明示的なプログラミング命令なしでデータから自動的に学習するようにコンピューターをトレーニングする AI の分野です。 Go 言語は、次のような多くの機械学習ライブラリを提供します。

[gonum](https://pkg.go.dev/gonum.org/v1/gonum): 数学的および科学的コンピューティングを提供します。高度な数値パッケージを提供します。。
[scikit-go](https://github.com/scikit-go/scikit-go): Python scikit-learn ライブラリからインスピレーションを得た、さまざまな機械学習アルゴリズムを提供します。
[goml](https://github.com/skelterjohn/goml): ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、デシジョンツリーなど、一般的に使用される機械学習アルゴリズムのセットが含まれています。

実践的なケース: Go 言語を使用したロジスティック回帰モデルのトレーニング

次に、Go 言語を使用して、顧客が製品を購入するかどうかを予測する単純なロジスティック回帰モデルを構築しましょう。

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))
}

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このコードを実行すると、新機能の予測、つまり買うか買わないかが出力されます。

ディープラーニング

ディープラーニングは、多層ニューラルネットワークを使用して複雑なパターンを学習する AI のもう 1 つの分野です。 Go 言語は、次のような多くの深層学習フレームワークも提供します。

[TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/go): TensorFlow の軽量モバイルおよび組み込みバージョンデプロイバージョン。
[ONNX ランタイム](https://github.com/microsoft/onnxruntime): トレーニングされた ONNX モデルをデプロイするために使用されるクロスプラットフォーム推論エンジン。
[xgboost](https://github.com/dmlc/xgboost-go): 勾配ブースティングマシンを実装するためのライブラリを提供します。

ディープラーニングモデルは通常、トレーニングに大量のデータとコンピューティングリソースを必要とするため、ディープラーニングに Go 言語を使用する場合はパフォーマンスとスケーラビリティを考慮する必要があります。