Dzięki temu językowi programowania projektowanie aplikacji wspierających maszynowe uczenie będzie bardzo łatwe
- Janusz Chustecki,
- 30.10.2019, godz. 10:05
Informatycy z firmy Google zaprezentowali prototypowy język noszący nazwę Dex, projektując go z myślą o budowaniu aplikacji wykorzystujących maszynowe uczenie. Jak wiadomo, technologia maszynowego uczenia wymaga wykonywania wielu operacji na macierzach. Można nawet powiedzieć, że jest to kamień węgielny matematyki stosowanej w tego typu aplikacjach. Dlatego język Dex nadaje się idealnie do budowania takich aplikacji.
Jak można przeczytać w artykule opublikowanym przez Google, dzięki językowi Dex programiści mogą projektować operacje tablicowe, używając do tego celu zwartej i funkcjonalnej składni, jaką ten język wspiera.
Istniejące języki i biblioteki matematyczne (takie jak MATLAB i NumPy), jak również standardowe języki programowania (takie jak Fortran i C), wspierają co prawda tego typu operacje (chodzi o działania na macierzach), ale uznali iż robią to w wysoce niedoskonały sposób. Biorą to pod uwagę – jak również fakt, że uczenie maszynowe wchodzi szeroką ławą do aplikacji – uznali iż programiści powinni mieć pod ręką odpowiednie narzędzie, takie właśnie jak Dex.
Zobacz również:
- Projektowanie zorientowane na użytkownika - Polska powyżej europejskiej średniej
- Awans języka programowania Go
- Premiera GitHub Copilot Enterprise
Podobnie języki Python czy R, język Dex pozwala uruchamiać i testować wcześniej napisane programy na trzy sposoby: z poziomu interfejsu CLI (wiersz poleceń), w trybie interaktywnym wykorzystując środowisko programowania REPL (Read-Eval-Print Loop) lub za pomocą interfejsu w stylu notebooka. Dostępna obecnie, prototypowa wersja języka Dex wspiera te wszystkie trzy tryby pracy.
Należy zaznaczyć, że język Dex jest wciąż doskonalony i znajduje się w fazie eksperymentalnej, dlatego nie jest oficjalnie wspierany przez Google. Jego największym mankamentem jest póki co to, że nie można go integrować się z innymi językami programowania. Jednak Google pracuje nad nim cały czas i można mieć nadzieję, że z czasem wszystkie te niedoskonałości zostaną usunięte i deweloperzy będą go powszechne używać do budowania aplikacji wspierających maszynowe uczenie.