Pergi bahasa dalam kecerdasan buatan: daripada pembelajaran mesin kepada pembelajaran mendalam

Bahasa Go digunakan secara meluas dalam kecerdasan buatan, termasuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Artikel tersebut memperkenalkan pustaka bahasa Go dalam pembelajaran mesin, seperti gonum dan scikit-go, dan menunjukkan kes praktikal menggunakan bahasa Go untuk melatih model regresi logistik. Selain itu, bahasa Go menyediakan rangka kerja pembelajaran mendalam seperti TensorFlow Lite dan xgboost, tetapi prestasi dan kebolehskalaan perlu dipertimbangkan. Secara ringkasnya, bahasa Go berkuasa, cekap dan mudah digunakan, menjadikannya sesuai untuk projek kecerdasan buatan, termasuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.

Go bahasa dalam kecerdasan buatan: daripada pembelajaran mesin kepada pembelajaran mendalam

Bahasa Go telah mendapat perhatian meluas dalam bidang kecerdasan buatan (AI) sejak beberapa tahun kebelakangan ini kerana keselarasannya, penaipan yang kuat dan ciri mudah alih yang menjadikannya menonjol. Artikel ini akan menggariskan aplikasi bahasa Go dalam pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, dan memperkenalkan kes praktikal.

Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin ialah bidang AI yang melibatkan melatih komputer untuk belajar secara automatik daripada data tanpa arahan pengaturcaraan yang jelas. Bahasa Go menyediakan banyak perpustakaan pembelajaran mesin, termasuk:

• [gonum](https://pkg.go.dev/gonum.org/v1/gonum): Menyediakan pakej berangka lanjutan untuk pengiraan matematik dan saintifik.
• [scikit-go](https://github.com/scikit-go/scikit-go): Diilhamkan oleh perpustakaan Python scikit-learn, ia menyediakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin.
• [goml](https://github.com/skelterjohn/goml): Mengandungi satu set algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan, seperti regresi logistik, mesin vektor sokongan dan pepohon keputusan.

Kes praktikal: Menggunakan bahasa Go untuk melatih model regresi logistik

Sekarang, mari kita gunakan bahasa Go untuk membina model regresi logistik mudah untuk meramalkan sama ada pelanggan akan membeli produk.

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))
}

Menjalankan kod ini akan mengeluarkan ramalan ciri baharu, iaitu beli atau tidak beli.

Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam ialah satu lagi bidang AI yang menggunakan rangkaian saraf berbilang lapisan untuk mempelajari corak yang kompleks. Bahasa Go juga menyediakan banyak rangka kerja pembelajaran mendalam, termasuk:

• [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/go): Versi mudah alih yang ringan dan penggunaan terbenam TensorFlow.
• [ONNX Runtime](https://github.com/microsoft/onnxruntime): Enjin inferens merentas platform yang digunakan untuk menggunakan model ONNX terlatih.
• [xgboost](https://github.com/dmlc/xgboost-go): Menyediakan perpustakaan untuk melaksanakan mesin penggalak kecerunan.

Model pembelajaran mendalam biasanya memerlukan sejumlah besar data dan sumber pengkomputeran untuk dilatih, jadi prestasi dan kebolehskalaan perlu dipertimbangkan apabila menggunakan bahasa Go untuk pembelajaran mendalam.

Kesimpulan

Bahasa Go menyediakan pembangun set alat dan perpustakaan yang berharga dalam bidang kecerdasan buatan. Ia berkuasa, cekap dan mudah digunakan, menjadikannya ideal untuk pembelajaran mesin dan projek pembelajaran mendalam. Memandangkan teknologi kecerdasan buatan terus berkembang, bahasa Go berkemungkinan akan terus memainkan peranan penting dalam bidang ini.

Atas ialah kandungan terperinci Pergi bahasa dalam kecerdasan buatan: daripada pembelajaran mesin kepada pembelajaran mendalam. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!