Golang 機械学習アプリケーション: インテリジェントなアルゴリズムとデータ駆動型ソリューションの構築

Golang で機械学習を使用してインテリジェントなアルゴリズムとデータ駆動型ソリューションを開発する: 機械学習アルゴリズムとユーティリティ用の Gonum ライブラリをインストールします。 Gonum の LinearRegression モデル、教師あり学習アルゴリズムを使用した線形回帰。入力変数とターゲット変数を含むトレーニング データを使用してモデルをトレーニングします。新しい特徴に基づいて住宅価格を予測し、モデルはそこから線形関係を抽出します。

Golang 機械学習アプリケーション: インテリジェントなアルゴリズムとデータ駆動型ソリューションの構築

はじめに

現在のデータ駆動型の時代において、機械学習 (ML) は、抽出を可能にする不可欠なテクノロジーとなっています。データから洞察を引き出し、インテリジェントなアルゴリズムを構築します。機械学習に Golang を使用すると、高性能でスケーラブルな ML アプリケーションが可能になります。このチュートリアルでは、Golang で人気の機械学習ライブラリを使用して、インテリジェントなアルゴリズムとデータ駆動型のソリューションを構築する方法を詳しく説明します。

ライブラリをインストールする

まず、Golangの機械学習ライブラリをインストールする必要があります。幅広い ML アルゴリズムとユーティリティを提供する [Gonum ライブラリ](https://pkg.go.dev/gonum.org/v1/gonum) を使用することをお勧めします。次のコマンドを実行してインストールします。

go get gonum.org/v1/gonum

実際のケース: 線形回帰

実際のケースとして、線形回帰アルゴリズムを使用して住宅価格を予測するアプリケーションを構築します。線形回帰は、入力変数とターゲット変数の間の線形関係を学習する教師あり学習アルゴリズムです。

モデルを定義する

まず、LinearRegression 模型，可以使用 gonum 库中的 regressionパッケージを定義する必要があります:

import (
    "gonum.org/v1/gonum/mat"
    "gonum.org/v1/gonum/stat/regression"
)

type LinearRegression struct {
    model *regression.LinearRegression
}

モデルをトレーニングする

次に、トレーニングデータを使用してモデルをトレーニングします。トレーニング データには、住宅の特徴 (平方フィート、寝室の数など) と住宅価格が含まれています。

func (r *LinearRegression) Train(data [][]float64, labels []float64) error {
    if len(data) == 0 || len(labels) == 0 {
        return errors.New("invalid data or labels")
    }

    x := mat.NewDense(len(data), len(data[0]))
    y := mat.NewVecDense(len(labels), labels)

    for i, row := range data {
        for j, value := range row {
            x.Set(i, j, value)
        }
    }

    r.model = regression.LinearRegression{}
    if err := r.model.Fit(x, y); err != nil {
        return err
    }

    return nil
}

住宅価格の予測

モデルがトレーニングされたら、新機能を使用して住宅価格を予測できます:

func (r *LinearRegression) Predict(input []float64) (float64, error) {
    if len(input) != len(r.model.Predictors()) {
        return 0, errors.New("invalid input size")
    }

    x := mat.NewVecDense(len(input), input)
    return r.model.Predict(x), nil
}

結論

このチュートリアルでは、Golang で機械学習ライブラリを使用して構築する方法を学びました。スマートなアルゴリズム。線形回帰モデルの実際のケースを作成することで、モデルのトレーニングと予測のプロセスを説明します。 Golang は、高いパフォーマンスとスケーラビリティを備えており、現実世界の複雑な問題を解決する ML アプリケーションを構築するのに最適です。

以上がGolang 機械学習アプリケーション: インテリジェントなアルゴリズムとデータ駆動型ソリューションの構築の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。