l linguaggio di programmazione C++ è noto per essere un linguaggio compilato, il che significa che può essere tradotto in codice macchina prima dell’esecuzione, rendendolo particolarmente adatto per lavori ad alta intensità di calcolo come l’addestramento di reti neurali di grandi dimensioni. La sua gestione della memoria solida offre opportunità di ottimizzazione per gli algoritmi di apprendimento automatico.
Inoltre, C++ si integra perfettamente con altre tecnologie come CUDA e OpenCL, consentendo l’elaborazione basata su GPU, il che può significativamente accelerare le attività di deep learning. Ci sono numerose librerie disponibili per C/C++ che supportano l’apprendimento automatico. Ecco un’occhiata ad alcune di esse:
- OpenCV: OpenCV, abbreviazione di Open Source Computer Vision, è una libreria C ampiamente riconosciuta per la sua versatilità e robustezza. Nonostante sia basata su C, si integra perfettamente con framework di deep learning come TensorFlow, Torch e PyTorch. OpenCV offre una vasta collezione di oltre 2.500 algoritmi ottimizzati per svariate funzioni, tra cui il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti e l’estrazione di modelli 3D. È multipiattaforma e supporta C++, Python, Java e MATLAB su Windows, Linux, Android e Mac OS.
- FAISS: Facebook AI Similarity Search (FAISS) è una potente libreria C++ per la ricerca di documenti multimediali simili, ottimizzata per grandi set di dati. Sviluppata da Facebook AI Research, offre un notevole aumento di velocità rispetto agli algoritmi GPU k-sampling più veloci. FAISS è altamente parallelizzabile e supporta l’utilizzo multi-core e multi-GPU. È open source, con wrapper Python e offre una grande flessibilità nell’elaborazione di set di dati di qualsiasi dimensione.
- Scikit-Learn: Sebbene Scikit-Learn sia principalmente una libreria Python, è basata su NumPy e SciPy e offre una vasta gamma di strumenti per l’apprendimento supervisionato e non supervisionato. Le sue applicazioni includono alberi decisionali, regressione lineare e logistica, classificazione, clustering e SVM. È una scelta solida per la preelaborazione e la modellazione dei dati, ma è importante notare che non è progettata per ambienti di produzione su larga scala.
- SciPy: SciPy è una libreria di calcolo scientifico per Python che offre moduli per l’ottimizzazione, l’algebra lineare, l’integrazione, l’interpolazione e molto altro. Anche se non è specificamente concepita per l’apprendimento automatico, può essere utilizzata per attività come la preelaborazione dei dati e l’estrazione di funzionalità. SciPy estende le capacità di NumPy e offre un solido supporto per l’elaborazione del linguaggio naturale.
- Armadillo: Armadillo è una libreria C++ con un’ottima competenza nell’algebra lineare e nei calcoli scientifici. Sebbene non sia una libreria di apprendimento automatico completa, è ideale per calcoli matematici efficienti e si integra bene con altre librerie specializzate come TensorFlow, PyTorch o Scikit-Learn. Oltre all’algebra lineare, Armadillo offre una vasta gamma di strumenti per la gestione di vettori, matrici e cubi, rendendola adatta a vari domini, inclusi l’apprendimento automatico, la visione artificiale e molto altro.
Queste librerie rappresentano potenti risorse per gli sviluppatori che lavorano su progetti di apprendimento automatico e calcoli scientifici in C++.