Le machine learning (ML) est en plein essor et est très demandé. Les principales organisations telles que HubSpot, IBM et Salesforce ont adopté le ML et lui ont même donné un rôle de premier plan dans leurs opérations. Selon GlobeNewswire, la taille du marché mondial du ML était estimée à près de 15 milliards de dollars en 2021 et est devrait se développer à un TCAC de plus de 38 % de 2021 à 2030.
Aujourd’hui, une grande partie de la recherche et du développement pour les outils d’apprentissage automatique est effectuée en Python, C/C++, Java et. RAPPORTER. Cela inclut les ensembles de données, les algorithmes, les bibliothèques, etc. Bien que ces langages aient bien servi la communauté pendant cette période, il y a beaucoup à désirer concernant la qualité du code développé en leur sein (en particulier C/C++). Certains développeurs ont eu l’expérience de tester un algorithme développé avec par exemple Python, censé être reproductible mais qui a échoué très rapidement à cause d’une fuite mémoire.
Rust, un nouveau langage de programmation qui gagne du terrain chez le développeur communauté, a été conçu à partir de zéro pour être sécurisé en mémoire sans être trop restrictif. Ce langage pourrait bientôt remplacer le C et le C++ sujets aux erreurs pour construire la logique principale de ML. Mais avant d’approfondir la manière dont Rust peut aider à développer des logiciels basés sur le ML, rappelons-nous ce qu’est réellement le ML.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
Le ML est un sous-domaine de l’informatique qui se concentre sur les algorithmes et les modèles statistiques qui permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir des données. De tels modèles peuvent exploiter tout type de données. Cela peut être du texte, du son, des images et de la vidéo.
L’objectif ultime du ML est que l’ordinateur puisse faire des prédictions sur les résultats futurs en fonction d’événements passés. Contrairement aux langages de programmation traditionnels, qui obligent les programmeurs à spécifier chaque étape du processus, les algorithmes d’apprentissage automatique sont capables d’ajuster leur comportement en fonction des données qu’ils traitent.
Cela signifie qu’ils peuvent s’adapter plus rapidement que la programmation traditionnelle. langues et prendre des décisions en fonction de leurs performances passées. Cela rend le ML utile pour des tâches telles que la reconnaissance d’images ou la prise de décision (par exemple, déterminer quelle copie publicitaire fonctionnera le mieux).
Pourquoi le langage de programmation Rust est idéal pour le développement d’applications ML
Rust est un langage de programmation qui gagne en popularité ces dernières années. Selon State of the Developer Nation by SlashData, le nombre de programmeurs Rust est passé de 600 000 au premier trimestre 2020 à 2,2 millions au cours de la même période de 2022.
Rust est un excellent langage de programmation pour machine apprendre le développement d’applications car il offre des garanties de sécurité, ce qui signifie que vous n’avez pas à vous soucier des bogues de corruption de mémoire ou d’autres erreurs. Un tel avantage simplifie la création d’applications complexes avec Rust par rapport à C++ ou C#.
Rust offre également des fonctionnalités uniques telles que la correspondance de modèles, la propriété et l’inférence de type qui rendent votre code plus facile à lire et à comprendre.
Pour tirer le meilleur parti de Rust pour la mise en œuvre du ML, vous pouvez utiliser des bibliothèques et des boîtes à outils de bas niveau comme la boîte à outils Linfa.
Linfa : boîte à outils Rust pour l’apprentissage automatique
Linfa est une boîte à outils d’apprentissage automatique construite sur Rust. Il fournit une collection d’algorithmes et de structures de données pour de nombreux domaines de l’apprentissage automatique, y compris la classification, la régression, le clustering, la réduction de la dimensionnalité et les systèmes de recommandation.
La bibliothèque est conçue pour des applications réelles à grande échelle. Il utilise le système de type de Rust pour renforcer la sécurité de la mémoire et fournir de meilleures performances.
Linfa a une conception modulaire où chaque algorithme peut être utilisé séparément des autres modules si vous le souhaitez. Il dispose également d’une API de haut niveau qui le rend facile à utiliser dans des applications écrites dans d’autres langages comme Python ou Java.
L’objectif de Linfa est de permettre aux développeurs de créer facilement des outils d’apprentissage automatique complexes sans avoir à se soucier des détails de bas niveau comme la gestion de la mémoire ou la récupération de place. Il est livré avec un certain nombre d’implémentations hautes performances prédéfinies d’algorithmes courants, des modèles d’apprentissage automatique standard tels que la régression logistique à des modèles plus exotiques tels que les réseaux de neurones et les machines à vecteurs de support.
Qu’est-ce que la régression logistique ?
La régression logistique est un type d’algorithme ML qui prédit la probabilité qu’un événement se produise. L’algorithme est utilisé dans la classification binaire, où les entrées sont appelées « caractéristiques » et la sortie est une valeur unique entre zéro et un. En termes simples, vous pouvez utiliser cet algorithme pour prédire si un événement particulier se produit ou non. Par exemple, un modèle de régression logistique pourrait être utilisé pour prédire si une personne achètera ou non un produit en ligne.
La régression logistique aide à créer des modèles d’apprentissage automatique basés sur des données passées et à les utiliser pour prédire les résultats futurs. Cela diffère de nombreux autres algorithmes d’apprentissage automatique, car il est souvent utilisé pour des problèmes de classification plutôt que pour des tâches de prédiction (par exemple, prédire combien quelqu’un dépensera pour un article).
Si vous souhaitez plonger dans la régression logistique et Les algorithmes ML, Awesome Machine Learning vous aideront à explorer les frameworks, les bibliothèques et d’autres éléments utiles. Et lisez l’article de Yalantis si vous souhaitez explorer les frameworks de serveur Web Rust.
Conseils pour développer des applications d’apprentissage automatique Rust
Voici quelques conseils pour développer une application d’apprentissage automatique de base dans Rust :
Utilisez des structures pour créer des modèles plutôt que des objets. Cela garantit que vous ne créez pas accidentellement plusieurs instances du même modèle et vous permet d’utiliser des méthodes statiques au lieu de les implémenter en tant que fonctions. Utilisez des types d’union pour représenter différentes classes d’entrées (telles que catégorielles ou numériques). Cela vous permet d’éviter les conversions de type inutiles lors de la lecture des données d’entrée ou de l’écriture des résultats sur le disque. Minimisez l’utilisation de la mémoire dynamique (malloc) car elle peut facilement provoquer des erreurs de segmentation dans les programmes Rust en raison de sa prise en charge native de la sécurité de la mémoire. Utilisez les outils d’analyse statique de Rust pour vous assurer que vous ne violez pas les meilleures pratiques ou n’introduisez pas de bogues lors de la refactorisation des bases de code ou de l’ajout de nouvelles fonctionnalités à des projets existants.
Conclusion
Rust est un langage de programmation relativement nouveau, qui a rapidement gagné en popularité parmi les développeurs. Il est conçu pour la vitesse et pour une utilisation directe dans le cadre d’une pile Web, ce qui le rend vraiment idéal pour le traitement de données, comme celui-ci. Et c’est précisément pourquoi il convient parfaitement aux applications ML. Nous espérons que cet article a démontré les avantages de l’utilisation de Rust pour développer des applications ML, et vous pourriez même vous retrouver à l’utiliser pour votre prochain projet !