Peran Rust dalam Pengembangan Algoritma Machine Learning yang Efisien
Keywords:
Machine Learning, Rust, Efisiensi, Kinerja Tinggi, Pemrograman ParalelAbstract
Kebutuhan akan efisiensi dalam pengembangan algoritma machine learning semakin mendesak, dan dalam konteks ini, Rust, sebuah bahasa pemrograman sistem (system language programming) yang dirancang dengan focus pada kinerja tinggi, keamanan dan pemrograman konkurensi. Rust dapat diintegrasikan dengan kerangka kerja machine learning seperti TensorFlow, membuka peluang untuk mengembangkan model dengan kinerja tinggi. Potensi Rust dalam pemrosesan data parallel juga membuka kemungkinan percepatan komputasi dalam data science.
References
Claus Matzinger, "Hands-On: Data Structures and Algorithms with Rust" (Jan 2019)
Youtube Channel Code to the moon (https://www.youtube.com/@codetothemoon), "Is Rust the New King of Data Science?" (Nov 23, 2022) https://youtu.be/mlcSpxicx-4?si=GjPfHZMkNt4maYwA
Youtube Channel No BoilerPlate, (https://www.youtube.com/c/NoBoilerplate), "Rust makes you feel like a Genius" (Mei 26, 2022) https://www.youtube.com/watch?v=0rJ94rbdteE&ab_channel=NoBoilerplate
Joydeep Bhattacharjee, "Practical Machine Learning with Rust" (2020)
Kyle Gallatin & Chris Albon, "Machine Learning with Python Cookbook 2nd Editoin" (Jul 2023)
Denis Rothman, "Artificial Intelligence by Example 2nd Editoin" (Feb 2020)
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Andriat Ratyanto
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.