Писать ML на плюсах -- это и правда один из видов растройства. Есть же обертки плюсового кода над более приятными языками, типо Python и R. scikit-learn, TensorFlow и куча других
раскрыть ветку (12)
Я сейчас занимаюсь деплойментом одного приложения на питоне с ml в одном учреждении. Если сковырнуть эту красивую высокоуровневую корочку, то под пакетами питона лежат скрученные синей изолентой сиплюсплюсные библиотеки. Да и производительность на больших данных оставляет желать лучшего. Так что для опеределенных задач cpp-реализация бывает полезна.
раскрыть ветку (4)
Python и R (и matlab, и julia, и многие другие) используются для прототипизирования моделей на высоком уровне. Потом все переписывается на cpp/go/что-то ещё строго типизированное.
раскрыть ветку (3)
Далеко не всегда. Часто это делают для обработки изображений и компьютерного зрения, где много независимых операция, которые грех не распаралелить. Но для нейросетей, пайплайнов, анализа данных, nlp, и других достаточно использовать питоновые либы, которые оборачивают тот же самый плюсовый код
Пишу сейчас собственную библиотеку, и я вам скажу - удачно.
Куда выше производительность и эффективнее потребление памяти.
IT-юмор
5.6K поста52.5K подписчиков
Правила сообщества
Не публикуем посты:
1) с большим количеством мата
2) с просьбами о помощи
3) не относящиеся к IT-юмору