Maschinelles Lernen (ML) ist auf dem Vormarsch und stark nachgefragt. Die führenden Organisationen wie HubSpot, IBM und Salesforce haben ML eingeführt und ihm sogar eine führende Rolle in ihren Betrieben eingeräumt. Laut GlobeNewswire, wurde die Größe des globalen ML-Marktes im Jahr 2021 auf fast 15 Milliarden US-Dollar geschätzt und ist es auch wird voraussichtlich von 2021 bis 2030 mit einer CAGR von mehr als 38 Prozent wachsen.
Heute wird ein Großteil der Forschung und Entwicklung für maschinelle Lernwerkzeuge in Python, C/C++, Java und. NETZ. Dazu gehören Datensätze, Algorithmen, Bibliotheken usw. Während diese Sprachen der Community in dieser Zeit gute Dienste geleistet haben, lässt die Qualität des darin entwickelten Codes (insbesondere C/C++) viel zu wünschen übrig. Einige Entwickler hatten die Erfahrung, einen Algorithmus zu testen, der zum Beispiel mit Python entwickelt wurde, der reproduzierbar sein sollte, aber aufgrund eines Speicherlecks sehr schnell scheiterte.
Rust, eine neue Programmiersprache, die bei den Entwicklern an Bedeutung gewinnt Community, wurde von Grund auf so konzipiert, dass es speichersicher ist, ohne zu restriktiv zu sein. Diese Sprache könnte bald das fehleranfällige C und C++ ersetzen, um die Backend-Logik von ML zu erstellen. Aber bevor wir tiefer in die Frage eintauchen, wie Rust bei der Entwicklung von ML-gestützter Software helfen kann, erinnern wir uns daran, was ML eigentlich ist.
Was ist maschinelles Lernen?
ML ist ein Teilgebiet der Informatik die sich auf Algorithmen und statistische Modelle konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen. Solche Modelle können jede Art von Daten verarbeiten. Dies können Text, Ton, Bilder und Videos sein.
Das ultimative Ziel von ML ist es, dass der Computer in der Lage ist, Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage vergangener Ereignisse zu treffen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Programmiersprachen, bei denen Programmierer jeden Schritt im Prozess spezifizieren müssen, sind Algorithmen für maschinelles Lernen in der Lage, ihr Verhalten basierend auf den von ihnen verarbeiteten Daten anzupassen.
Das bedeutet, dass sie sich schneller anpassen können als herkömmliche Programmierung Sprachen und treffen Sie Entscheidungen auf der Grundlage ihrer bisherigen Leistung. Dies macht ML nützlich für Aufgaben wie Bilderkennung oder Entscheidungsfindung (z. B. herauszufinden, welcher Anzeigentext am besten funktioniert).
Warum die Programmiersprache Rust großartig für die Entwicklung von ML-Apps ist
Rust ist eine Programmiersprache, die in den letzten Jahren an Popularität gewonnen hat. Laut State of the Developer Nation von SlashData wuchs die Zahl der Rust-Programmierer von 600.000 im ersten Quartal 2020 auf 2,2 Millionen im gleichen Zeitraum des Jahres 2022.
Rust ist eine großartige Programmiersprache für Maschinen Lernanwendungsentwicklung, da es Sicherheitsgarantien bietet, was bedeutet, dass Sie sich keine Gedanken über Speicherbeschädigungsfehler oder andere Fehler machen müssen. Ein solcher Vorteil vereinfacht das Erstellen komplexer Apps mit Rust im Vergleich zu C++ oder C#.
Rust bietet auch einige einzigartige Funktionen wie Musterabgleich, Eigentümerschaft und Typrückschluss, die Ihren Code leichter lesbar und verständlich machen.
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Um das Beste aus Rust für die Implementierung von ML herauszuholen, können Sie Low-Level-Bibliotheken und Toolkits wie das Linfa-Toolkit verwenden.
Linfa: Rust-Toolkit für maschinelles Lernen
Linfa ist ein Toolkit für maschinelles Lernen, das auf Rust aufbaut. Sie bietet eine Sammlung von Algorithmen und Datenstrukturen für viele Bereiche des maschinellen Lernens, darunter Klassifizierung, Regression, Clustering, Dimensionsreduktion und Empfehlungssysteme.
Die Bibliothek ist für umfangreiche Anwendungen in der realen Welt konzipiert. Es verwendet das Typsystem von Rust, um die Speichersicherheit zu erzwingen und eine bessere Leistung zu bieten.
Linfa hat ein modulares Design, bei dem jeder Algorithmus auf Wunsch separat von anderen Modulen verwendet werden kann. Es hat auch eine High-Level-API, die es einfach macht, es in Anwendungen zu verwenden, die in anderen Sprachen wie Python oder Java geschrieben sind.
Linfas Ziel ist es, Entwicklern das Erstellen komplexer Tools für maschinelles Lernen zu erleichtern, ohne dass dies erforderlich ist sich um Low-Level-Details wie Speicherverwaltung oder Garbage Collection zu kümmern. Es enthält eine Reihe vorgefertigter Hochleistungsimplementierungen gängiger Algorithmen, von standardmäßigen maschinellen Lernmodellen wie der logistischen Regression bis hin zu exotischeren Modellen wie neuronalen Netzen und Support-Vektor-Maschinen.
Was ist logistische Regression?
Die logistische Regression ist eine Art ML-Algorithmus, der die Wahrscheinlichkeit vorhersagt, dass ein Ereignis eintritt. Der Algorithmus wird bei der binären Klassifizierung verwendet, bei der Eingaben als „Merkmale“ bezeichnet werden und die Ausgabe ein einzelner Wert zwischen null und eins ist. Einfach gesagt, Sie können diesen Algorithmus verwenden, um vorherzusagen, ob das bestimmte Ereignis eintritt oder nicht. Beispielsweise könnte ein logistisches Regressionsmodell verwendet werden, um vorherzusagen, ob eine Person ein Produkt online kaufen wird oder nicht.
Die logistische Regression hilft, Modelle für maschinelles Lernen auf der Grundlage vergangener Daten zu erstellen und sie zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse zu verwenden. Dies unterscheidet sich von vielen anderen maschinellen Lernalgorithmen, da es häufig für Klassifizierungsprobleme und nicht für Vorhersageaufgaben verwendet wird (z. B. um vorherzusagen, wie viel jemand für einen Artikel ausgeben wird).
Wenn Sie in die logistische Regression eintauchen möchten und ML-Algorithmen, Awesome Machine Learning helfen Ihnen dabei, Frameworks, Bibliotheken und andere nützliche Dinge zu erkunden. Und lesen Sie den Artikel von Yalantis, wenn Sie daran interessiert sind, die Rust-Webserver-Frameworks kennenzulernen.
Tipps für die Entwicklung von Rust-Anwendungen für maschinelles Lernen
Hier sind einige Tipps für die Entwicklung einer grundlegenden Anwendung für maschinelles Lernen in Rust:
Verwenden Sie Strukturen zum Erstellen von Modellen anstelle von Objekten. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie nicht versehentlich mehrere Instanzen desselben Modells erstellen, und Sie können statische Methoden verwenden, anstatt sie als Funktionen zu implementieren. Verwenden Sie Vereinigungstypen zum Darstellen verschiedener Klassen von Eingaben (z. B. kategorisch oder numerisch). Dadurch können Sie unnötige Typkonvertierungen vermeiden, wenn Sie Eingabedaten lesen oder Ergebnisse wieder auf die Festplatte schreiben. Minimieren Sie die Verwendung von dynamischem Speicher (malloc), da dieser aufgrund seiner nativen Unterstützung für Speichersicherheit leicht Segmentierungsfehler in Rust-Programmen verursachen kann. Verwenden Sie die statischen Analysetools von Rust, um sicherzustellen, dass Sie nicht gegen Best Practices verstoßen oder Fehler einführen, wenn Sie Codebasen umgestalten oder neue Funktionen zu bestehenden Projekten hinzufügen.
Fazit
Rust ist eine relativ neue Programmiersprache, die unter Entwicklern schnell an Popularität gewonnen hat. Es ist auf Geschwindigkeit und die direkte Verwendung als Teil eines Webstacks ausgelegt, was es wirklich großartig für die Datenverarbeitung wie dieses macht. Und genau deshalb eignet es sich hervorragend für ML-Apps. Wir hoffen, dass dieser Artikel die Vorteile der Verwendung von Rust zur Entwicklung von ML-Apps aufgezeigt hat und Sie vielleicht sogar feststellen, dass Sie es für Ihr nächstes Projekt verwenden!