8 лучших библиотек для изучения машинного обучения с языком Go

Язык Go – один из самых востребованных и востребованных языков программирования. Согласно нескольким опросам, GoLang, созданный Google, является одним из языков, которые разработчики хотят изучать.

Go или Golang сегодня популярен для разработки микросервисов. Продукты, написанные на Go, могут выдерживать большие нагрузки, позволяя разработчикам создавать приложения с высоконагруженными сервисами. Помимо этого Go разработчики получают огромные зарплаты, подробнее мы писали в этой статье. Хотя многие разработчики программного обеспечения предпочитают развертывать модели машинного обучения с помощью Golang, тенденции внедрения со временем изменились.

Мы представляем вам ТОП-8 библиотек для изучения машинного обучения с помощью Go language.

  1. GoLearn
    GoLearn-это библиотека машинного обучения “batteries included” для Go. Простота в сочетании с возможностью настройки – вот цель.
  2. Gorgonia
    Gorgonia-это библиотека, которая помогает облегчить машинное обучение в Go. Легко писать и оценивать математические уравнения, включающие многомерные массивы. Если это звучит как Theano или TensorFlow, то это потому, что идея очень похожа. В частности, библиотека довольно низкоуровневая, как Theano, но имеет более высокие цели, такие как Tensorflow.
  3. Goml
    goml-это библиотека машинного обучения, полностью написанная на Golang, которая позволяет среднему разработчику включать машинное обучение в свои приложения. (произносится как формат данных “toml”). В то время как модели включают традиционные интерфейсы пакетного обучения, goml включает в себя множество моделей, которые позволяют вам учиться в режиме онлайн, реактивным образом, передавая данные потокам, хранящимся на каналах. Библиотека включает в себя комплексные тесты, обширную документацию и чистый, выразительный, модульный исходный код. Вклад сообщества активно поощряется.
  4. eaopt
    gago теперь стал eaopt. Цель состоит в том, чтобы реализовать гораздо больше алгоритмов эволюционной оптимизации поверх существующей кодовой базы.
  5. Evo
    Evo-это фреймворк для реализации эволюционных алгоритмов в Go.
  6. goga
    goga решение генетический алгоритм написанных на Golang. Он используется и настраивается путем введения различных моделей поведения в основной объект генетического алгоритма. Основными инъекционными компонентами являются тренажер, селектор и материя.
  7. gogl
    gogl – это библиотека графов в Go. Его цель – предоставить простые унифицирующие интерфейсы и реализации алгоритмов графов и структур данных, которые могут масштабироваться от небольших графов до очень больших графов. gogl основан на предположении, что работа с графами может быть разложена на части, сосредоточившись в первую очередь на естественных ограничениях, установленных в теории графов.
  8. GoMind
    GoMind-это библиотека нейронных сетей, полностью написанная на Go. Он поддерживает только один скрытый слой (на данный момент). Сеть учится из обучающего набора, используя алгоритм обратного распространения.
Exit mobile version