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Golang (or Go) is a popular statically typed, compiled software development language. Designed and first introduced in 2009, Go is open-source and offers several capabilities making it ideal for creating system-level services. Built as the twenty-first century C programming language, Golang has many features that help developers build solutions. Error-checking, built-in testing, and automated documentation are just some of the many helpful components Go offers.

Big Data and Machine Learning

Go's launch in 2009 coincided with other trends that have shaped the way people work, learn, and communicate. Cloud computing, social media, mobility, and the exponential rise of Big Data have become core technologies that fuel the modern information economy. Together they have created a platform that has generated a vast amount of data. In the past ten years alone, the world has seen an exponential increase in the quantity and quality of information created, copied, captured, and consumed. Today's amount of data has also increased the building and adoption of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) solutions. As these technologies rely on vast amounts of information to build accurate models, the data created by these core technology waves have spawned the AI innovation we see today.

Golang Machine Learning

Data scientists and AI innovators have created various models to harness the power of Machine Learning. Developers have leveraged these models to build software libraries that you can leverage to assemble a Machine Learning solution. Go, like Python and Java, has several libraries you can utilize for Machine Learning. However, Go is faster than Python. It also has several benefits like ease of use, efficiency, and concurrency, making it better than Java in specific scenarios. The bottom line is that you can use Go to build robust, scalable Machine Learning solutions.

Golang Machine Learning Libraries

Go offers developers several Machine Learning libraries they can incorporate into their solutions. Combined with Go's features, these libraries can enable fast, robust, and efficient Machine Learning platforms.

GoLearn

GoLearn offers the ease of simplicity with the power of customization. This Machine Learning library implements its interfaces in the same manner as Python's Scikit-Learn. In addition, with helper functions for test-splitting and cross-validation, GoLearn provides the relevant resources developers need to manage their data integrity.

The library contains a combination of C++ and Golang code. However, native Go code is the predominant language, with C++ only used for the library's linear model. This Golang support enables developers to interact with many components directly, resulting in faster and more efficient code.

Gorgonia

Gorgonia is a Machine Learning graph computation-based library. It is built for performance and can scale across multiple servers. It also provides a platform for the exploration of non-standard deep-learning and neural network solutions. Some of the features it offers include neo-Hebbian learning, corner-cutting, and evolutionary algorithms.

Built on the Go platform, Gorgonia offers a seamless environment for Golang developers. The library's creators designed the platform to bridge the gap between the two processes of a typical Machine Learning solution, the experimental and deployment phases. Standard ML solutions use Python for the first stage and then refactor the code into C++ or something similar for performance. As Go is faster than Python and built on the same syntax as C++, the Gorgonia library simplifies this process with a single codebase for both phases.

eaopt

eaopt is another Machine Learning library written in Go. This solution leverages evolutionary optimization algorithms that minimize or maximize a function without using gradient information. eaopt offers several evolutionary algorithms that utilize a consistent API. This capability means that developers can write a single Machine Learning use case in Go and seamlessly integrate it with all the algorithms in the library.

This Go Machine Learning library also offers speciation and migration procedures. In addition, it provides native support for familiar genetic operators such as mutation, crossover, and selection. eaopt also offers parallel function evaluation that developers can use to improve the performance of their solution.

GoMind

GoMind is a neural network Machine Learning library. Written entirely in Go, this platform learns from a training set that uses a back-propagation algorithm. It supports activation functions such as Sigmoid, ReLU, and Leaky ReLU and can estimate the ideal number of hidden layer neurons.

GoMind does not have the depth and features of the more popular Machine Learning platforms like Scikit-Learn or Tensorflow. However, it is a sound library that offers a simple platform for training. Consequently, it allows Go developers to start Machine Learning without worrying about creating Python models and binding them with C or C++.

goml

goml is another Machine Learning library written in Golang. Its format and structure enable developers to integrate Machine Learning directly into their solutions. It offers several ML models, including generalized linear models, perception, clustering, and text classification.

goml also provides a set of features that simplify the process of integrating a Machine Learning solution. With modular source code, extensive documentation, comprehensive tests, and a clean and expressive code base, goml provides online and reactive learning functionality.

Goga

Goga is a genetic Machine Learning library created in Go. Its features allow developers to inject different behaviors into the main genetic algorithm object. Using three injectable components simulators, selectors, and mater, it offers the functionality needed to solve genome-related compatibility issues.

The library comes with several features that help researchers integrate its functionality into their solution, including a string and image matcher. In addition, it can take multiple inputs and present a correlated solution that depicts the union of the various input objects.

Golang Machine Learning Benefits

Software developers, data scientists, and engineers building Machine Learning solutions have the option of using several languages to achieve their goals. However, Go has several capabilities that make it an ideal candidate to build the next ML solution. Go's speed and performance are suitable for the CPU-intensive, high computation calculations AI solutions require. It is faster than Python, easier to use than other Machine Learning platforms, and offers several Machine Learning libraries.

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Golang(또는 Go)은 널리 사용되는 정적 유형의 컴파일된 소프트웨어 개발 언어입니다. 2009년에 설계되고 처음 도입된 Go 는 오픈 소스이며 시스템 수준 서비스 생성에 이상적인 여러 기능을 제공합니다. 21세기 C 프로그래밍 언어 로 구축된 Golang에는 개발자가 솔루션을 구축하는 데 도움이 되는 많은 기능이 있습니다. 오류 검사 , 기본 제공 테스트 및 자동화된 문서는 Go가 제공하는 많은 유용한 구성 요소 중 일부에 불과합니다.

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빅 데이터 및 기계 학습

2009년 Go의 출시는 사람들이 일하고 배우고 소통하는 방식을 형성한 다른 트렌드와 일치했습니다. 클라우드 컴퓨팅, 소셜 미디어, 이동성 및 빅 데이터의 기하급수적 증가는 현대 정보 경제를 촉진하는 핵심 기술이 되었습니다. 그들은 함께 방대한 양의 데이터를 생성한 플랫폼을 만들었습니다. 지난 10년 동안에 만 세계는 생성, 복사, 캡처 및 소비되는 정보의 양과 질이 기하급수적으로 증가했습니다. 오늘날의 데이터 양은 또한 인공 지능(AI) 의 구축 및 채택을 증가시켰습니다.및 기계 학습(ML) 솔루션. 이러한 기술은 정확한 모델을 구축하기 위해 방대한 양의 정보에 의존하기 때문에 이러한 핵심 기술 물결에 의해 생성된 데이터는 오늘날 우리가 보는 AI 혁신을 낳았습니다.

Golang 기계 학습

데이터 과학자와 AI 혁신가들은 기계 학습의 힘을 활용하기 위해 다양한 모델을 만들었습니다. 개발자는 이러한 모델을 활용하여 기계 학습 솔루션을 조립하는 데 활용할 수 있는 소프트웨어 라이브러리를 구축했습니다. Python 및 Java 와 마찬가지로 Go 에는 기계 학습에 활용할 수 있는 여러 라이브러리가 있습니다. 그러나 Go는 Python보다 빠릅니다 . 또한 사용 용이성, 효율성 및 동시성 과 같은 여러 이점이 있어 특정 시나리오에서 Java보다 낫습니다. 결론은 Go를 사용하여 강력하고 확장 가능한 기계 학습 솔루션을 구축할 수 있다는 것입니다.

Golang 기계 학습 라이브러리

Go는 개발자에게 솔루션에 통합할 수 있는 여러 기계 학습 라이브러리를 제공합니다. Go의 기능과 결합된 이러한 라이브러리는 빠르고 강력하며 효율적인 기계 학습 플랫폼을 가능하게 할 수 있습니다.

고런

GoLearn은 사용자 정의 기능으로 간편함을 제공합니다. 이 기계 학습 라이브러리는 Python의 Scikit-Learn 과 동일한 방식으로 인터페이스를 구현합니다 . 또한 테스트 분할 및 교차 검증을 위한 도우미 기능을 통해 GoLearn은 개발자가 데이터 무결성을 관리하는 데 필요한 관련 리소스를 제공합니다.

라이브러리에는 C++ 및 Golang 코드의 조합이 포함되어 있습니다. 그러나 기본 Go 코드가 지배적인 언어이며 C++는 라이브러리의 선형 모델에만 사용됩니다. 이 Golang 지원을 통해 개발자는 많은 구성 요소와 직접 상호 작용하여 더 빠르고 효율적인 코드를 작성할 수 있습니다.

고르고니아

Gorgonia 는 기계 학습 그래프 계산 기반 라이브러리입니다. 성능을 위해 구축되었으며 여러 서버에 걸쳐 확장할 수 있습니다. 또한 비표준 딥 러닝 및 신경망 솔루션 탐색을 위한 플랫폼을 제공합니다. 제공하는 일부 기능에는 신헤비안 학습, 코너 커팅 및 진화 알고리즘이 포함됩니다.

Go 플랫폼에 구축된 Gorgonia는 Golang 개발자를 위한 완벽한 환경을 제공합니다. 도서관의 제작자는 일반적인 기계 학습 솔루션의 두 프로세스인 실험 단계와 배포 단계 사이의 격차를 해소하기 위해 플랫폼을 설계했습니다. 표준 ML 솔루션은 첫 번째 단계에 Python을 사용한 다음 성능을 위해 코드를 C++ 또는 이와 유사한 것으로 리팩터링합니다. Go는 Python보다 빠르고 C++와 동일한 구문으로 구축되므로 Gorgonia 라이브러리는 두 단계에 대한 단일 코드베이스로 이 프로세스를 단순화합니다.

선택

eopt 는 Go로 작성된 또 다른 기계 학습 라이브러리입니다. 이 솔루션은 그래디언트 정보를 사용하지 않고 함수를 최소화하거나 최대화하는 진화 최적화 알고리즘을 활용합니다. eopt는 일관된 API를 활용하는 몇 가지 진화 알고리즘을 제공합니다. 이 기능은 개발자가 Go에서 단일 기계 학습 사용 사례를 작성하고 이를 라이브러리의 모든 알고리즘과 원활하게 통합할 수 있음을 의미합니다.

이 Go Machine Learning 라이브러리는 종분화 및 마이그레이션 절차도 제공합니다. 또한 돌연변이, 교차 및 선택과 같은 친숙한 유전 연산자에 대한 기본 지원을 제공합니다. eopt는 또한 개발자가 솔루션의 성능을 개선하는 데 사용할 수 있는 병렬 함수 평가를 제공합니다.

고마인드

GoMind 는 신경망 기계 학습 라이브러리입니다. 전적으로 Go로 작성된 이 플랫폼은 역전파 알고리즘을 사용하는 훈련 세트에서 학습합니다. Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU와 같은 활성화 기능을 지원하며 이상적인 은닉층 뉴런 수를 추정할 수 있습니다.

GoMind에는 Scikit-Learn 또는 Tensorflow 와 같이 널리 사용되는 기계 학습 플랫폼의 깊이와 기능이 없습니다 . 그러나 교육을 위한 간단한 플랫폼을 제공하는 사운드 라이브러리입니다. 결과적으로 Go 개발자는 Python 모델을 만들고 C 또는 C++로 바인딩하는 것에 대해 걱정하지 않고 기계 학습을 시작할 수 있습니다.

곰

goml은 Golang으로 작성된 또 다른 기계 학습 라이브러리입니다. 형식과 구조를 통해 개발자는 기계 학습을 솔루션에 직접 통합할 수 있습니다. 일반화 선형 모델, 인식, 클러스터링 및 텍스트 분류를 포함한 여러 ML 모델을 제공합니다.

goml은 또한 기계 학습 솔루션을 통합하는 프로세스를 단순화하는 일련의 기능을 제공합니다. 모듈식 소스 코드, 광범위한 문서, 포괄적인 테스트 및 명확하고 표현력이 풍부한 코드 기반을 통해 goml은 온라인 및 반응형 학습 기능을 제공합니다.

고가

Goga 는 Go에서 만든 유전자 기계 학습 라이브러리입니다. 그 기능을 통해 개발자는 기본 유전자 알고리즘 개체에 다른 동작을 주입할 수 있습니다. 3개의 주입 가능한 구성 요소 시뮬레이터, 선택기 및 물질을 사용하여 게놈 관련 호환성 문제를 해결하는 데 필요한 기능을 제공합니다.

라이브러리에는 문자열 및 이미지 일치자를 포함하여 연구원이 솔루션에 기능을 통합하는 데 도움이 되는 여러 기능이 함께 제공됩니다. 또한 여러 입력을 받아 다양한 입력 개체의 합집합을 나타내는 상관 솔루션을 제시할 수 있습니다.

Golang 기계 학습의 이점

기계 학습 솔루션을 구축하는 소프트웨어 개발자, 데이터 과학자 및 엔지니어는 목표를 달성하기 위해 여러 언어를 사용할 수 있습니다. 그러나 Go에는 차세대 ML 솔루션을 구축하기 위한 이상적인 후보가 되는 몇 가지 기능이 있습니다. Go의 속도와 성능은 AI 솔루션에 필요한 CPU 집약적이고 높은 계산 계산에 적합합니다. Python 보다 빠르고 다른 기계 학습 플랫폼보다 사용하기 쉬우며 여러 기계 학습 라이브러리를 제공합니다.