Golang en aprendizaje automático

Golang, también conocido como Go, es un lenguaje de programación creado por Google en 2007. En sintaxis, Golang es comparable a C, pero a diferencia de C, incluye características mejoradas como recolección de basura, seguridad de memoria y escritura estructural.

Golang, como Java y C++, permite a los usuarios disfrutar de concurrencias sencillas además de una velocidad superrápida. La concurrencia implica que los usuarios pueden ejecutar varios algoritmos o programas (incluido Golang en el aprendizaje automático) al mismo tiempo sin afectar el resultado.

Con esto en mente, realizaremos un examen más profundo de Golang y sopesaremos los beneficios y los inconvenientes de utilizar Golang para crear una canalización de ML básica. Python se utilizará como referencia. Además, brindaremos nuestra perspectiva personal sobre Golang en general, así como una conclusión sobre si Go podrá o no competir en la comunidad AI/ML durante algún tiempo. ‍

Lo que pensamos sobre Golang

Cada lenguaje de programación tiene ventajas y desventajas, y Golang no es una excepción. La fortaleza de Golang es su velocidad, simplicidad y ejecución rápida de código. Al mismo tiempo, Golang necesitará más trabajo de desarrollo que otros lenguajes de máquina como Python.

Sin duda, el lenguaje de máquina Go tiene potencial, pero llevó demasiado tiempo desarrollarlo y todavía no es un lenguaje dominante entre otros. Sin embargo, esto podría cambiar en el futuro. Una de las razones por las que Google inventó Golang en primer lugar fue para superar el desafío de escalabilidad actual; antes de eso, el tipo de hardware restringía los recursos. Go, en cambio, siempre será útil en cualquier día, en cualquier momento y en prácticamente cualquier dispositivo. La mayoría de los empresarios cometen el error de no construir sobre una base sólida. Cuando su base de usuarios crece, luchan por mantenerse al día debido al aumento del volumen de actividad. Debido a que permite huellas de memoria mínimas y funciones simultáneas, Golang puede abordar este problema. Libera a los desarrolladores de back-end de la carga de lidiar con consultas grandes.

Dropbox es un ejemplo fantástico; emplea Golang para brindar soporte a sus más de 500 millones de clientes en su red sin problemas. Golang también es una opción fantástica para construir sitios web de comercio electrónico, ya que puede manejar millones de visitantes cada mes. Las aplicaciones que hacen un uso intensivo de los recursos, como Terraform, Docker y Kubernetes, también usan Golang. También es útil para aplicaciones de ciencia de datos.

A pesar de las ventajas enumeradas anteriormente, Go no se recomienda para empresas que todavía están intentando verificar su concepto. No es una buena idea crear una demostración para inversores con prisa. Debido a que el tiempo que dedicará a adaptarse al código puede estar mejor invertido en otra parte de su empresa, sin embargo, cuando su negocio crezca, siempre puede pasar a Go.‍

Cosas que nos gustaron de Go

A pesar de un comienzo lento, el software Go ha tenido una aceptación masiva en los últimos años. Muchos ahora usan Go para crear sistemas back-end. Hay varias razones por las que las personas encuentran atractivo este ML, que incluyen:‍

Ir es rápido

Golang se creó pensando en la velocidad, para mejorar la velocidad de los idiomas actuales en ese momento. Inevitablemente superará los tiempos de ejecución virtuales o será interpretado porque es un código de máquina compilado. Las aplicaciones Go capturan datos rápidamente y con un binario mínimo. En promedio, la API tarda solo unos segundos en compilar y generar un archivo activo que tiene un poco más de 10 MB; esta es una característica útil.‍

Fácil de aprender

La gramática de este lenguaje de máquina es breve en comparación con otros lenguajes, lo que facilita su aprendizaje. Puedes memorizar todo el idioma. Esto acelerará su trabajo porque no tendrá que perder tiempo verificando elementos dos veces. Es realmente simple de leer y limpiar. Un programador que nunca haya usado Go y esté acostumbrado a la sintaxis de estilo C podrá entender lo que está pasando.‍

Tipos de interfaz

Go presenta una variedad de interfaces, brindando a los programadores más alternativas. También permite a los usuarios desacoplar dependencias en sus programas. Pueden comenzar con dependencias simuladas y luego progresar a lo real. Los usuarios pueden utilizar la interfaz para escribir una programación comprobable más modular. Este lenguaje también cuenta con una función de primera clase, que permite a los usuarios crear código en más de un estilo funcional.‍

Biblioteca estándar

El lenguaje incluye una biblioteca para programadores y científicos de datos. Este recurso incluye importantes rutinas incorporadas que, sin duda, serán útiles cuando el programador trabaje con varios tipos primitivos. Otros recursos ayudan a los usuarios a configurar un servidor web, utilizar criptografía, manejar E/S y manipular datos sin procesar.‍

Soporte de prueba

El soporte de prueba en Go está organizado como una biblioteca estándar. Los usuarios no requerirán dependencias adicionales. Por ejemplo, si nombra su archivo cosa.go. Continúe y escriba su prueba en un nuevo archivo llamado thing test.go, luego ejecútelo. Go completará el examen rápidamente. ‍

Herramientas de análisis estático

Contiene varias herramientas analíticas sobresalientes y sólidas. El gofmt es una herramienta muy útil que ayuda a los usuarios a formatear su código de acuerdo con el estilo estándar de Go. Esto simplificará la tarea al normalizar el proceso y permitir que el programador/equipo se concentre en el código. Todas las compilaciones incluyen además golint y vet, y si hay una advertencia, la compilación falla.‍

Recolección de basura

Los creadores de Golang lo diseñaron a propósito de manera más simple que otros lenguajes como C y C++. Los objetos que están relacionados dinámicamente se recolectan como basura. Puede utilizar punteros en Go, que es más seguro y no permite la aritmética de punteros. También permite a los usuarios emplear tipos de valores.‍

Modelo de concurrencia más fácil

La programación concurrente no es sencilla en general, pero es mucho más fácil que otros lenguajes de máquina con Dios. Es sencillo crear un subproceso ligero (Goroutine) y comunicarse con él a través de un "canal", y también permite patrones más complicados.‍

Cosas que no nos gustan

Como se dijo anteriormente, Go es un fantástico lenguaje de aprendizaje automático; tiene una sintaxis clara y fácil de entender, una ejecución rápida y una plétora de ventajas adicionales. No es, sin embargo, un lenguaje impecable. Hay varias desventajas, tales como:‍

Ausencia de genéricos

Este es el mayor defecto de Go; el lenguaje carece de genéricos; este es un inconveniente obvio para los programadores que vienen de Java. La falta de genéricos implica una menor cantidad de reutilización en el código del usuario. Si bien Go se ejecuta de manera efectiva si desea desarrollar métodos como "reducir", "mapear" o "filtrar" que funcionan en una sola forma de colección, los usuarios no podrán reutilizar dichas funciones en varios tipos de colecciones. Sin embargo, existe un método, pero es un procedimiento largo que podría impedir el trabajo.‍

Las interfaces son implícitas

Es ventajoso tener una interfaz. Las estructuras, por otro lado, implementan interfaces implícitamente en lugar de explícitamente. Esta puede ser una de las ventajas de Go, pero es difícil saber si una estructura implementa una interfaz simplemente con mirarla. Tendrá que intentar implementar el software antes de poder averiguarlo. Esto puede funcionar para una aplicación pequeña, pero los proyectos más grandes serán más difíciles.‍

Gestión de dependencia fracturada

Inicialmente, Go carecía de una gestión de paquetes sólida y oficial. El equipo de Go finalmente produjo un gran éxito después de años de insistencia por parte de sus miembros. Antes del lanzamiento, los consumidores empleaban una variedad de métodos para cerrar la brecha. Como resultado, la comunidad se ha vuelto fragmentada y compleja para los científicos de datos, los programadores y los recién llegados a Go. Además, prácticamente toda la gestión de paquetes está soportada a través de repositorios Git; sin embargo, esto está sujeto a cambios en cualquier momento. En comparación con Maven Central, que es una opción más permanente, Maven Central no destruirá ni cambiará una biblioteca de la que depende su proyecto.‍

Como instalar

Configuración

El primer paso es instalar los paquetes enumerados a continuación en su terminal.

Instale los paquetes GoNum y DataFrame, así como cualquier requisito adicional. GoNum y DataFrame son funciones bastante similares a NumPy de Python y normalmente se usan para manipular objetos DataFrame.

Descargue e instale el paquete GoLearn.

Sin duda, esto será útil; es una biblioteca de aprendizaje automático construida que debe tener a su disposición, similar a sklearn de Python. GoLearn permite a los usuarios editar rápidamente la matriz; también ayuda en el ajuste de modelos, el desarrollo de algoritmos ML y la división de datos para procedimientos de evaluación.

Ahora que la parte difícil ha terminado, ¡pasemos a las partes más agradables!

Marco de datos

Utilizaremos el conjunto de datos IRIS, que define las muchas formas de flores de iris. Puede obtener el conjunto de datos de IRIS ingresando el siguiente comando en su terminal:

Las dos fases precedentes son las más significativas, por lo que pasemos a las secciones más sencillas.

Manipulación de datos

Aquí se explica cómo realizar la manipulación de datos en Go.

subdividiendo

Para empezar, el procedimiento df.head() es la operación de creación de subconjuntos más básica en Python. También puede utilizar Ir para realizar el mismo trabajo.

Las dos primeras filas del DataFrame se muestran aquí.

Después de hacerlo, las dos primeras filas del DataFrame serán sss.

Aunque esto es similar a Python, no es tan técnico como este último. Sin embargo, si no está familiarizado con los muchos tipos de datos de Go, es posible que tenga problemas con esta función.

Filtración

Por ejemplo, si desea examinar solo el elemento principal del algoritmo genético de la especie Iris-versicolor, comience por filtrar las filas usando lo siguiente.

versicolorOnly := df.Filter(dataframe.F{ Colname: " Species", Comparator: "==", Comparando: "Iris-versicolor" }) fmt.Println(versicolorOnly)

¡Este método solo devolverá filas que contengan la especie Iris-versicolor!

Finalmente, la sintaxis de Go y Python difiere ligeramente. Cuando considera las operaciones muy simples de Go, esta modificación no es un problema importante. Sin embargo, la cantidad de palabras por programa es mayor en Perl que en Python.

¿Se puede usar Golang para el aprendizaje automático?

Los científicos de datos y los pioneros de la IA han creado una variedad de modelos para aprovechar el potencial de los algoritmos de aprendizaje automático en la ciencia de datos. Los desarrolladores han utilizado estos modelos para crear bibliotecas de software que puede usar para crear una solución de aprendizaje automático. Se puede acceder a las bibliotecas de aprendizaje automático en Go, al igual que en Python y Java. La biblioteca de aprendizaje automático Go, por otro lado, es más fácil de aprender y usar que Python. También tiene varias ventajas sobre Java, como la facilidad de uso, la eficiencia y la concurrencia, que lo hacen preferible en algunas circunstancias. Para resumir, los programas de aprendizaje automático de golang se pueden usar para crear sistemas escalables y sofisticados de ciencia de datos y aprendizaje automático. Para responder a la pregunta, pueden usar golang, así como otras tareas, como la encuesta de desbordamiento de pila.

Además, el aprendizaje automático de golang incluye una variedad de herramientas que ayudan a los científicos y programadores de datos a hacer que el proceso de desarrollo sea más fácil y eficiente. Estas herramientas incluyen:

Gofmt: Formatea automáticamente su código Go, mejorando en gran medida la legibilidad.

Gorun: esta herramienta se usa para agregar una 'línea de explosión' al código fuente para ejecutarlo, o para ejecutar explícitamente un archivo de código que es comparable a él. Al experimentar con el código de Python, los desarrolladores de Go suelen utilizarlo.

Goget: la utilidad Goget descarga bibliotecas de GitHub y las guarda en su GoPath para una fácil integración en su proyecto de aplicación.

Godoc: una herramienta para analizar el código fuente de Go, incluidos los comentarios y generar documentación HTML o de texto sin formato. La documentación generada está íntimamente relacionada con los códigos que cubre y puede explorarse con un solo clic.

¿Puedo usar Golang para la ciencia de datos?

Cuando se habla de ciencia de datos para desarrollar redes neuronales, los primeros nombres que vienen a la mente son Java, Python, C++, Swift, SQL y JavaScript.

Sin embargo, el campo de la ciencia de datos no se restringe a estos lenguajes.

Otros lenguajes de programación de código abierto están subiendo de manera gradual pero constante en la lista de los principales lenguajes de programación de código abierto. El lenguaje de programación Go es uno de esos lenguajes que se está convirtiendo rápidamente en la opción de estructura de marco de datos de un desarrollador.

Pensamiento final

En resumen, el lenguaje de programación Go o la sintaxis Go es un lenguaje excelente para desarrollar una canalización de aprendizaje automático; entre sus muchas ventajas está su intuición. Como desventaja, el lenguaje de máquina de Golang es más pequeño que el de Python.

Esto dificulta la resolución de problemas y la distinción automatizada puede ser molesta. Además, muchos de los paquetes de Go carecen de compatibilidad con GPU, lo que ralentiza el proceso de desarrollo de IA.

No solo eso, sino que hay un pequeño intercambio con varios tipos de software relacionado con el lenguaje de máquina. Por ejemplo, el paquete GoLearn incluye su propia clase de "Instancia" Dataframe, que puede o no ser compatible con el objeto DataFrame de GoTA o incluso con la clase de GoNum. Otro ejemplo es el lenguaje de programación creado por la biblioteca de aprendizaje automático.

No obstante, lo compensan con un paralelismo y una velocidad increíbles; si bien aún no están allí, tienen el potencial de reemplazar a Python en las aplicaciones de ML. Sin embargo, parece estar infrautilizado en términos de recuento de usuarios. La adopción de este lenguaje de máquina parece ser más lenta que la de sus competidores.

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