O aprendizado de máquina (ML) está em ascensão e em alta demanda. As organizações líderes como HubSpot, IBM e Salesforce adotaram o ML e até deram a ele um papel de liderança em suas operações. De acordo com GlobeNewswire, o tamanho do mercado global de ML foi estimado em quase US$ 15 bilhões em 2021 e é projetado para expandir em um CAGR de mais de 38% de 2021 a 2030.
Atualmente, grande parte da pesquisa e desenvolvimento de ferramentas de aprendizado de máquina está sendo feita em Python, C/C++, Java e. LÍQUIDO. Isso inclui conjuntos de dados, algoritmos, bibliotecas etc. Embora essas linguagens tenham servido bem à comunidade durante esse período, há muito a desejar em relação à qualidade do código desenvolvido nelas (especialmente C/C++). Alguns desenvolvedores tiveram a experiência de testar um algoritmo desenvolvido usando, por exemplo, Python, que deveria ser reproduzível, mas falhou muito rapidamente devido a um vazamento de memória.
Rust, uma nova linguagem de programação que está ganhando força no desenvolvedor community, foi projetado do zero para proteger a memória sem ser muito restritivo. Essa linguagem pode substituir em breve C e C++ propensos a erros para criar a lógica de back-end do ML. Mas antes de nos aprofundarmos em como o Rust pode ajudar a desenvolver software habilitado para ML, vamos nos lembrar o que ML realmente é.
O que é aprendizado de máquina?
ML é um subcampo da ciência da computação que se concentra em algoritmos e modelos estatísticos que permitem que os computadores aprendam com os dados. Tais modelos podem operar qualquer tipo de dados. Isso pode ser texto, som, imagens e vídeo.
O objetivo final do ML é que o computador seja capaz de fazer previsões sobre resultados futuros com base em eventos passados. Ao contrário das linguagens de programação tradicionais, que exigem que os programadores especifiquem cada etapa do processo, os algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de ajustar seu comportamento com base nos dados que processam.
Isso significa que eles podem se adaptar mais rapidamente do que a programação tradicional idiomas e tomar decisões com base em seu desempenho no passado. Isso torna o ML útil para tarefas como reconhecimento de imagem ou tomada de decisão (por exemplo, descobrir qual cópia do anúncio terá melhor desempenho).
Por que a linguagem de programação Rust é ótima para o desenvolvimento de aplicativos ML
Rust é uma linguagem de programação que vem ganhando popularidade nos últimos anos. De acordo com o State of the Developer Nation da SlashData, o número de programadores Rust cresceu de 600 mil no primeiro trimestre de 2020 para 2,2 milhões no mesmo período de 2022.
Rust é uma ótima linguagem de programação para máquinas aprendendo o desenvolvimento de aplicativos porque fornece garantias de segurança, o que significa que você não precisa se preocupar com bugs de corrupção de memória ou outros erros. Essa vantagem simplifica a criação de aplicativos complexos com Rust em comparação com C++ ou C#.
Rust também oferece alguns recursos exclusivos, como correspondência de padrões, propriedade e inferência de tipo, que tornam seu código mais fácil de ler e entender.
Para obter o máximo do Rust para implementar ML, você pode usar bibliotecas e kits de ferramentas de baixo nível, como o kit de ferramentas Linfa.
Linfa: kit de ferramentas Rust para aprendizado de máquina
Linfa é um kit de ferramentas de aprendizado de máquina construído sobre o Rust. Ele fornece uma coleção de algoritmos e estruturas de dados para muitas áreas de aprendizado de máquina, incluindo classificação, regressão, agrupamento, redução de dimensionalidade e sistemas de recomendação.
A biblioteca foi projetada para aplicativos do mundo real em grande escala. Ele usa o sistema de tipos do Rust para reforçar a segurança da memória e fornecer melhor desempenho.
O Linfa tem um design modular onde cada algoritmo pode ser usado separadamente de outros módulos, se desejado. Ele também possui uma API de alto nível que facilita o uso em aplicativos escritos em outras linguagens, como Python ou Java.
O objetivo do Linfa é tornar mais fácil para os desenvolvedores criar ferramentas complexas de aprendizado de máquina sem ter que se preocupar com detalhes de baixo nível, como gerenciamento de memória ou coleta de lixo. Ele vem com várias implementações pré-construídas de alto desempenho de algoritmos comuns, desde modelos padrão de aprendizado de máquina, como regressão logística, até modelos mais exóticos, como redes neurais e máquinas de vetor de suporte.
O que é regressão logística?
A regressão logística é um tipo de algoritmo de ML que prevê a probabilidade de ocorrência de um evento. O algoritmo é usado na classificação binária, onde as entradas são conhecidas como “características” e a saída é um valor único entre zero e um. Simplificando, você pode usar esse algoritmo para prever se o evento específico acontecerá ou não. Por exemplo, um modelo de regressão logística pode ser usado para prever se uma pessoa comprará ou não um produto on-line.
A regressão logística ajuda a criar modelos de aprendizado de máquina com base em dados anteriores e usá-los para prever resultados futuros. Isso difere de muitos outros algoritmos de aprendizado de máquina porque geralmente é usado para problemas de classificação em vez de tarefas de previsão (por exemplo, prever quanto alguém gastará em um item).
Se você quiser mergulhar na regressão logística e Algoritmos de ML, Awesome Machine Learning ajudará você a explorar estruturas, bibliotecas e outras coisas úteis. E leia o artigo de Yalantis se estiver interessado em explorar os frameworks de servidor web Rust.
Dicas para desenvolver aplicativos de aprendizado de máquina Rust
Aqui estão algumas dicas para desenvolver um aplicativo básico de aprendizado de máquina em Rust:
Use structs para construir modelos em vez de objetos. Isso garante que você não crie acidentalmente várias instâncias do mesmo modelo e permite usar métodos estáticos em vez de implementá-los como funções. Use tipos de união para representar diferentes classes de entradas (como categóricas ou numéricas). Isso permite evitar conversões de tipo desnecessárias ao ler dados de entrada ou gravar resultados de volta no disco. Minimize o uso de memória dinâmica (malloc), pois pode facilmente causar falhas de segmentação em programas Rust devido ao seu suporte nativo para segurança de memória. Use as ferramentas de análise estática do Rust para garantir que você não esteja violando as melhores práticas ou introduzindo bugs ao refatorar bases de código ou adicionar novos recursos a projetos existentes.
Conclusão
Rust é uma linguagem de programação relativamente nova, que vem ganhando popularidade rapidamente entre os desenvolvedores. Ele é projetado para velocidade e para uso direto como parte de uma pilha da web, tornando-o realmente ótimo para processamento de dados, como este. E é exatamente por isso que é uma ótima opção para aplicativos de ML. Esperamos que este artigo tenha demonstrado os benefícios de usar o Rust para desenvolver aplicativos de ML, e você pode até usá-lo em seu próximo projeto!