5 мин на чтение

Ruby on Rails (RoR), известный своим элегантным синтаксисом и удобной для разработчиков структурой, нашел свое применение в сфере машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI). Хотя Python является доминирующим игроком в этих областях, RoR обладает собственным набором преимуществ и может стать мощным выбором для создания приложений, использующих машинное обучение и искусственный интеллект. В этом блоге мы рассмотрим синергию между Ruby on Rails и ML/AI, обсудим варианты использования, преимущества и то, как эти технологии дополняют друг друга.

Что такое Ruby on Rails?

Ruby on Rails, который часто называют просто Rails, представляет собой среду веб-приложений, написанную на языке программирования Ruby. Rails, разработанный Дэвидом Хайнемейером Ханссоном, следует принципам соглашения над конфигурацией (CoC) и принципа «не повторяйся» (DRY), подчеркивая простоту и продуктивность разработки. Выпущенный в 2005 году, Ruby on Rails с тех пор завоевал популярность благодаря элегантному синтаксису, мощным функциям и быстрой разработке надежных веб-приложений.

Ключевые компоненты и концепции:

  • Ruby — это динамический объектно-ориентированный язык программирования, известный своей читабельностью и простотой. Rails, построенный на Ruby, унаследовал эти характеристики.

  • RoR сводит к минимуму необходимость явных настроек, предоставляя разумные значения по умолчанию. Разработчикам нужно только указать нетрадиционные аспекты, сокращая объем шаблонного кода.

  • DRY поощряет повторное использование кода и модульность. В RoR разработчики стремятся написать код один раз и использовать его повторно, избегая избыточности и обеспечивая удобство сопровождения.

  • RoR следует архитектурному шаблону MVC, разделяя приложение на три компонента: модели (данные и бизнес-логика), представления (уровень представления) и контроллеры (логика приложения и обработка пользовательского ввода).

  • Rails включает в себя систему объектно-реляционного сопоставления (ORM), называемую Active Record, которая упрощает взаимодействие с базой данных, представляя таблицы базы данных как объекты Ruby.

  • Функция создания каркасов RoR создает базовую структуру для моделей, представлений и контроллеров, что облегчает быстрое прототипирование и создание функциональных приложений с минимальными усилиями.

  • RoR использует систему управления пакетами Gems, позволяющую разработчикам легко добавлять сторонние библиотеки и управлять ими, а также расширять функциональные возможности. Gems улучшают расширяемость приложений Rails.

Каковы преимущества Ruby on Rails?

  • Преимущества Ruby on Rails:

Акцент RoR на условностях и простоте повышает производительность разработчиков, ускоряя циклы разработки и упрощая совместную работу.

  • Читабельность и выразительность:

Чистый и читаемый синтаксис Ruby способствует выразительности кода RoR, делая его более интуитивным и приятным в работе.

  • Сообщество и экосистема:

RoR извлекает выгоду из активного и поддерживающего сообщества, предлагающего множество ресурсов, учебных пособий и плагинов. Экосистема обогащается наличием многочисленных драгоценных камней для различных функций.

  • Быстрое прототипирование:

Благодаря таким функциям, как создание строительных лесов и разработка на основе соглашений, RoR хорошо подходит для быстрого прототипирования, позволяя разработчикам быстро превращать идеи в функциональные приложения.

  • Масштабируемость:

Хотя RoR может столкнуться с проблемами масштабируемости для чрезвычайно больших и сложных приложений, его можно эффективно масштабировать для широкого спектра проектов. Он остается надежным выбором для стартапов и приложений среднего размера.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (ML) — это разновидность искусственного интеллекта (AI), которая позволяет компьютерам учиться и принимать решения или прогнозы без явного программирования для выполнения этой задачи. По своей сути машинное обучение предполагает разработку алгоритмов, которые позволяют машинам выявлять закономерности, учиться на данных и со временем улучшать свою производительность.

Ключевые понятия машинного обучения:

  • Обучение на примерах. Алгоритмы машинного обучения требуют огромных объемов данных для изучения и обобщения шаблонов. Этот набор данных, известный как обучающие данные, служит примером для алгоритма распознавания и понимания закономерностей.
  • Сопоставление ввода-вывода: при контролируемом обучении алгоритм учится сопоставлять входные характеристики соответствующим меткам или результатам. Функции — это характеристики или переменные, а метки представляют собой желаемый результат.
  • Контролируемое обучение: алгоритм обучается на помеченных данных, делая прогнозы или классификации на основе пар ввода-вывода.
  • Обучение без учителя. Алгоритм изучает закономерности на основе немаркированных данных, определяя присущие структуры или отношения.
  • Обучение с подкреплением: алгоритм учится, взаимодействуя с окружающей средой, получая обратную связь в виде вознаграждений или наказаний.
  • Математические представления. Модели машинного обучения — это математические представления закономерностей в обучающих данных. Эти модели реализуются алгоритмами, такими как деревья решений, нейронные сети и машины опорных векторов.
  • Фаза обучения. Во время обучения алгоритм корректирует свои параметры, чтобы минимизировать разницу между прогнозируемыми и фактическими результатами обучающих данных.
  • Фаза вывода: на этапе вывода или прогнозирования обученная модель применяется к новым, невидимым данным для прогнозирования или принятия решений.
  • Распознавание изображений и речи:
  • Алгоритмы ML используются в системах распознавания лиц, классификации изображений и приложениях преобразования речи в текст.
  • Обработка естественного языка (НЛП):
  • Машинное обучение используется в задачах, связанных с языком, таких как анализ настроений, языковой перевод и чат-боты.
  • Прогнозная аналитика:
  • Модели машинного обучения прогнозируют будущие тенденции, результаты или ценности на основе исторических данных. Приложения включают прогнозирование цен на акции, прогноз погоды и планирование спроса.
  • Рекомендательные системы:
  • Алгоритмы машинного обучения анализируют предпочтения и поведение пользователей, чтобы рекомендовать продукты, фильмы или контент.
  • Обнаружение мошенничества:
  • Модели машинного обучения выявляют аномалии и закономерности в финансовых транзакциях для выявления мошеннических действий.
  • Медицинская диагностика:
  • МО применяется для анализа медицинских изображений, прогнозирования рисков заболеваний и помощи в диагностике.
  • Автономные транспортные средства:
  • Алгоритмы машинного обучения позволяют беспилотным автомобилям интерпретировать сенсорную информацию, принимать решения и безопасно перемещаться.

Какова комбинация Ruby on Rails и машинного обучения?

Сочетание Ruby on Rails и машинного обучения:

Ruby on Rails для разработки веб-приложений: Ruby on Rails превосходен в разработке веб-приложений благодаря своим принципам «соглашение о конфигурации» (CoC) и «не повторяйся» (DRY). Простота и скорость RoR делают его идеальной средой для создания клиентской и серверной частей приложений, включающих компоненты машинного обучения и искусственного интеллекта.

Интеграция библиотек ML/AI: RoR обеспечивает плавную интеграцию с библиотеками машинного обучения и искусственного интеллекта, хотя Python традиционно был основным языком для этих областей. С помощью таких драгоценных камней (библиотек Ruby), как «ai4r» и «sciruby», разработчики могут легко реализовать возможности машинного обучения в своих приложениях RoR .

Варианты использования Ruby on Rails в ML/AI:

  • Прогнозная аналитика: RoR можно использовать для создания веб-интерфейсов для приложений, использующих прогнозную аналитику. Разработчики могут создавать интерактивные информационные панели и визуализации для демонстрации результатов модели ML.
  • Преимущества использования Ruby on Rails в ML/AI:
  • Быстрая разработка. Ориентация RoR на условность и простоту ускоряет циклы разработки, позволяя командам быстро создавать прототипы и развертывать приложения на базе машинного обучения и искусственного интеллекта.
  • Производительность разработчиков. Удобный для разработчиков синтаксис RoR и обширная документация упрощают работу разработчиков над проектами ML/AI, даже если они не являются специалистами в этих областях.
  • Масштабируемость. Хотя RoR, возможно, не является лучшим выбором для ресурсоемких вычислений ML/AI, он может эффективно управлять оркестрацией и развертыванием моделей ML, особенно в сценариях, где обработка в реальном времени не имеет решающего значения. Проблемы и соображения:
  • Ограниченные библиотеки машинного обучения. Хотя Python может похвастаться богатой экосистемой библиотек машинного обучения, коллекция Ruby сравнительно меньше. Разработчикам, возможно, придется полагаться на Python для основных функций машинного обучения при использовании RoR для разработки веб-приложений.
  • Проблемы с производительностью. Для ресурсоемких задач машинного обучения RoR может не обеспечить преимущества в производительности таких языков, как Python или C++. Соображения о распределении задач и параллельной обработке имеют решающее значение.

    Заключение:

    Ruby on Rails, возможно, не первый язык, который приходит на ум для машинного обучения и искусственного интеллекта , но его простота, разработка на основе соглашений и пригодность для веб-приложений делают его жизнеспособным вариантом. RoR блестяще справляется с созданием пользовательских интерфейсов, управлением базами данных и организацией интеграции компонентов ML/AI. Чтобы узнать больше, свяжитесь с RailsCarma .

Метки: ,

Разделы:

Дата изменения:

Оставить комментарий