Golang AI開発: アプリケーションにAIを統合する

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みなさんこんにちは。プログラマーのファントムです。

将来の世代のために素晴らしいアプリケーションを開発したいとお考えなら、まず頭に浮かぶのは人工知能です。人間の知能を模倣する機械以上に魅力的なものは何でしょうか。固定観念を打ち破り、優れた AI アプリケーションを立ち上げる準備ができているなら、Go は試してみる価値があります。

Golang AI アプリケーションには驚くべき可能性があります。驚異的な速度、簡単なデバッグ、同時実行性、ML、ディープラーニング、強化学習用の優れたライブラリなどの独自の機能を備えています。 Golang プログラミング言語における AI の注目すべき例を知るには、このブログをお読みください。 Golang 言語を使用して AI 対応アプリケーションを開発すると、ビジネスと開発プロセスにどのようなメリットがもたらされるかを学びます。

導入

人工知能は、人間の生活を大幅に楽にする驚くべき応用によって 21 世紀を彩ってきました。ライフスタイル、対人関係、仕事やビジネスのやり方など、AI はすべてを変えました。 AI アプリケーションは、顧客がユーザーエクスペリエンスを向上させ、財務計画を強化し、インタラクティブ性や健康へのアクセス性などを高めるのに役立ちます。

そのため、過去 10 年間で、開発者は Golang AI 開発に目を向けるようになりました。これは、Golang がビジネスアプリケーションに AI を実装するための最適なプログラミング言語であるためです。 IDC の新しい全世界支出レポートによると、企業は 2022 年までに認知システムと AI システムに 776 億ドルを費やすと予想しています。

ソフトウェアやハードウェアの開発企業だけでなく、AIも人間の生活の範囲をはるかに超えて広がっています。

AIのメリットを活用する業界

米国と英国の業界では、顧客が最新技術のメリットを享受できるように、アプリケーションに AI を実装しています。以下は、ビジネスアプリケーションで AI を使用している業界分野です。

ゴランアイ

ヘルスケア: ヘルスケアアプリケーションに AI が追加されると、さまざまなヘルスケアサービスが普及します。患者データのマイニング、正確な診断、新薬の発見、薬物管理、ロボット手術などは、数ある AI ヘルスケアサービスの一部です。 IBM Watson は、ヘルスケア業界で人工知能を活用した最良の例です。ヘルスケア分野で AI とビッグデータを活用するもう 1 つのプラットフォームは、医薬品発見のための人工知能 (AIDD) です。
小売業と電子商取引: 独自の戦略とマーケティングモデルがほとんどの小売消費者を引き付けます。 AI は、洗練されたアルゴリズムに基づいて、顧客が好みや関心に合った関連性のある便利な製品を見つけるのに役立ちます。 AI 支援ライブチャットボットは、顧客の最も一般的な問題を即座に解決できるため、救世主となります。人工知能は、小売業や電子商取引の分野で顧客体験を向上させる上で重要な役割を果たします。
フードテック: **農業、キッチン、食品業界では、優れた AI テクノロジーにより大きな変革と利便性が生まれています。人工知能により、ロボットシェフ、食品の自動選別、農場の状態管理などが可能になります。スマートトラクターと収穫機により、農家は作物の収穫量の可能性を最大限に高めることができます。
銀行および金融サービス: AI 支援ロボアドバイザーが人間の仕事を引き継ぎ、計算時間を短縮し、正確なアドバイスを提供しています。さらに、AI チャットボットは保険の顧客体験を向上させます。この優れたテクノロジーのデジタルインテリジェンスは、主要なデータの側面を分析することで不正な取引を検出し、防止します。
物流と輸送: AI は、予測分析と機械学習アルゴリズムを通じて、サプライチェーン管理業界をシームレスに変革しました。配送、梱包、仕分け、出荷、迅速な配達のほか、自動運転車、交通管理、最短/最も簡単なルートの検出にも役立ちます。
旅行: 旅行業界は、顧客の行動や旅行パターンを予測できる AI テクノロジーの恩恵を受けています。 AI チャットボットにより、顧客を分類し、24 時間年中無休で正確な応答を提供できます。顧客体験が大幅に向上します。
不動産: AI はブローカーに戦略的な推論を提供することで、不動産取引の効率性と有効性を確立するのに役立ちます。 24時間365日体制のAIチャットボットにより、お客様はあらゆる質問に回答し、満足のいく旅行体験を得ることができます。 AI ボットは、不動産を購入、売却、または賃貸したい顧客をブローカーが正確に見つけるのに役立ちます。
エンターテインメント: アクティビティと視聴履歴に基づいて、AI アルゴリズムがユーザーが視聴する可能性が最も高いものを提案します。さらに、テレビ制作者や放送局は、顧客が何に、いつ興味を持っているかを明確に把握できるようになります。エンターテインメント業界における AI のその他の使用例としては、ストーリーボードスクリプト、クリエイティブコンテンツ、デジタル効果、エンゲージメントモデルなどがあります。
製造業: 協働ロボットは、人間が命令を出すと同時にそれに従うことを可能にすることで、大きな変化をもたらしています。 AI により、生産設備の予測メンテナンスが可能になり、潜在的な生産障害を検出し、製品の品質が向上します。

さまざまな分野や業界における AI の大きな可能性について読んだ後、AI 向けのトッププログラミング言語について知りたいと思うかもしれません。

Python vs Go: AI ベースのアプリケーションに最適なのはどちらでしょうか?

今後の AI プロジェクトを開始する前に、最適な AI プログラミング言語が何であるかを知りたいと思うでしょう。もちろん、AI アプリケーションを開発するための最も人気のある言語である Python については聞いたことがあるでしょう。

AI 分野の最新情報と、AI アプリケーションの開発に Golang が Python に取って代わる理由について説明します。

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GolangがPythonに取って代わる

Python は、そのシンプルな構文、便利なライブラリ、そして初心者に優しい魅力的な性質により、長い間人気のある選択肢となっています。しかし、AI 開発者は、AI に Python を使用すると重大な欠点があることを認識しています。これらの欠点のいくつかは次のとおりです。

速度: Python は動的に型付けされ解釈される言語であるため、実行速度が遅くなります。実行時に各変数にデータ型が割り当てられるため、アプリケーションの実行には長い時間がかかります。 Python にはマルチコア処理がありません。

グローバルインタープリタロック: Python の GIL は、マルチスレッド機能とは異なり、1 つのスレッドを同時に実行できるようにし、シングルスレッド動作のパフォーマンスを向上させます。このため、大規模なエンジニアリングプロジェクトでは Python は適切な選択肢とは言えません。結局、アプリのユーザーは待機時間を費やす必要があり、これは評判に良くありません。

C/C++ の使用: Tensorflow、Numpy、Pandas などの Python の AI および機械学習ライブラリは、C および C++ で記述されています。速度と並行性の問題を克服するには、Python は他のプログラミング言語の助けを必要とします。

さて、AI アプリケーションを開発するための次に人気が出る言語である Golang について見ていきましょう。

Golangについて

Google のエンジニア 3 人、Rob Pike、Ken Thompson、Robert Grismer は、現代のコンピューティングのニーズを満たすために Golang (Go) 言語を開発しました。 Golang は汎用言語として設計され、障壁を打ち破り、AI アプリケーション開発に適した言語であることが証明されました。

最近、AI 開発者は Golang の優れた機能に注目しており、この言語の人気が高まっています。 Google は 10 年以上前に Golang をリリースし、開発者はその恩恵を受けています。 Go は、効率的なソフトウェアを構築するためのオープンソースプログラミング言語です。 Golang での AI 開発は、現在では世界中で標準的かつ主流となっています。

American Express、Netflix、Uber、Dropbox、Twitter、Salesforce、Twitch などは、Golang プログラミング言語を使用している有名企業の一部です。 Golangを使用して、これらの大企業のような次世代エンタープライズソリューションを構築する方法について読んでください[1]。

Golang が AI アプリケーションに最適な選択肢である理由は何ですか?

Golang の数学計算パフォーマンスは Python の 20 ～ 30 倍優れており、適切な ML アルゴリズムとライブラリを備えています。 goroutine による並行処理をサポートしているため、クラウド配信に適しています。メモリ安全機能により、メモリ関連のエラーが排除されます。

AI 開発に適した Go の顕著な特徴と特性は次のとおりです。

シンプルなエラー処理と高速デバッグ

AI アプリケーションが人間の知性と卓越性に匹敵するには、自発的な入力と出力が必要です。 Golang は、ML ライブラリ、ディープラーニング、強化学習からパイプラインのすべての部分を提供します。また、NLP、GPU アクセラレーションディープラーニングスタック、テンソル演算も含まれます。そうは言っても、Go で作成された AI アプリケーションは機能が豊富で洗練されています。

Golang AI アプリケーション開発では入力と出力がほぼ同時に行われるため、エラーが発生する可能性は低く、デバッグも容易になります。

無私な囲碁ライブラリ

Go ライブラリは Golang 言語自体で記述されているため、AI 開発者は他の言語を選択する必要がありません。 Golang は、Go ライブラリを使用してプロフェッショナルな AI アプリケーションを開発する際の開発者の利便性を考慮します。

驚異的なスピードと正確さ

Golang を使用すると、AI 開発者は複数の同時リクエストを同時に処理できるため、AI アプリケーションの速度が向上します。 Golang のシンプルな構文と並行性モデルのおかげで、Golang AI アプリケーションの高速性と正確性が保証されます。

広範囲に及ぶ

現時点では、Golang が提供するライブラリは限られており、規模も小さいです。ただし、これらのライブラリは継続的に成長、拡張しており、コンサルティングのさまざまな分野でさまざまな AI アプリケーションを作成できます。 Go言語が提供するAIサービスライブラリには、データ処理用のGoLearn、データ転送用のGoML、バイナリ分類用のHectorなどがあります。

スケーラビリティとコンピューティング

Python と比較すると、Golang は数学的および論理的計算において大きな可能性を秘めています。複雑な数式は、Python よりも Golang の方がはるかに簡単かつ高速に解くことができます。これにより、Golang は拡張可能なプログラミング言語になります。 AI アプリケーションに Golang を使用すると、レポートやアクションにすぐにアクセスできるようになります。

シンプルさと読みやすさ

ミニマリスト的なアプローチを念頭に置いて Go のアルゴリズムを策定します。 Golang AI 開発者が AI アルゴリズムを実装する場合、最小限のアプローチにより、コードがすっきりとわかりやすくなります。ただし、一部の Golang AI アプリケーションでは再帰アルゴリズムで速度が低下します。

ご存知のとおり、Golang を使用して AI アプリケーションを開発することによるすべての利点を実際に活用する必要があります。

Golang AI ML ライブラリ

AI アプリケーションに優れたサービスを提供するためによく使用される優れた Golang ライブラリをいくつか確認します。

A. 一般的な機械学習ライブラリ

一般的な機械学習ライブラリ

B. ニューラルネットワーク

ニューラルネットワーク

C. 線形代数

線形代数

D. 確率分布

確率分布

E. 決定木

決定木

F. ベイズ分類器

ベイズ分類器

G. 推奨エンジン

推奨エンジン

Golang AIアプリケーションのアイデア

AI ソフトウェアとテクノロジーをビジネス戦略の一部に組み込む準備ができている場合、またはビジネスに AI を使用する興味深いアイデアやプロジェクトがある場合、上で説明したように、Golang が最適な選択肢になります。

AI アプリケーション開発に関する魅力的なアイデアをお持ちですか? ぜひ試してみてください。

結論は

Bacancy Technology[2]には、常に最新のトレンドを把握している経験豊富で知識豊富な技術専門家がいます。名声と富に向けて大きな一歩を踏み出したいなら、AI はあなたの最良の友であり、Golang ほどあなたをサポートする優れた方法はありません。競合他社や他の市場動向があなたの後を追わないように努めてください。

よくある質問: