La respuesta corta es sí, los algoritmos de aprendizaje automático deben ser rápidos y estar bien codificados. La cuestión con C ++ es que puede implementar sistemas sofisticados de visión por computadora y aprendizaje automático desde cero.
C ++ le da acceso a manipulaciones directas del puntero y muchas más funciones de bajo nivel, como la elección del sistema de administración de memoria. Puede crear sus propios algoritmos para manejar asignaciones de memoria y desasignaciones.
Normalmente no me gusta tratar los algoritmos como cajas negras, pruebo cosas para ver y comprender el funcionamiento interno de un sistema para poder diseñar e implementar un sistema mejor.
Entonces todo se reduce a cuánto necesitas saber. Si quieres saber más sobre el aprendizaje automático a un nivel experto práctico, entonces necesitas dividir las cosas y espiar dentro.
Esta técnica de aprendizaje es útil de muchas maneras.
- Comprensión : tendrá una comprensión más profunda de las técnicas actuales de aprendizaje automático de una manera especial, a diferencia de la mayoría de los otros expertos que tratan el aprendizaje automático como cajas negras.
- Diseño : la comprensión más profunda lo ayudaría aún más cuando diseñe sus propios algoritmos de aprendizaje automático que sean novedosos o mejores de lo que tenemos actualmente.
- Implementación : Será más fácil para usted implementar su propio sistema una vez que haya entendido cuidadosamente las limitaciones del sistema actual.
A veces es importante reutilizar los códigos existentes, pero es posible que esté limitado a la hora de comercializar su sistema debido a problemas de derechos de autor y otras cosas.
Las bibliotecas públicas también suelen ser más lentas que las bibliotecas internas. Esto se debe a que el alcance de la biblioteca pública es demasiado grande o, en resumen, no están especializados. OpenCv, por ejemplo, es demasiado lento en la mayoría de los casos debido a que intenta admitir demasiadas funcionalidades.
Escribí mi propia biblioteca de visión artificial y aprendizaje automático que utilizo para codificar algoritmos novedosos y sofisticados. Esto puede sonar como una broma, pero no lo es, realmente estoy desarrollando nuevos algoritmos nunca antes explorados.
C ++ es un excelente lenguaje de programación para personas como yo que desean explorar nuevas formas de hacer las cosas. Le permite escribir su propia biblioteca, que sería mucho más rápida que las bibliotecas públicas existentes.
Investigué un poco sobre TensorFlow y descubrí que en realidad es más lento que otras bibliotecas para el aprendizaje profundo. Google en realidad no abrió la fuente completa de la biblioteca TensorFlow que parece. Por lo tanto, a veces las bibliotecas pueden no brindarle el mejor rendimiento.
Pero es importante tener en cuenta que puede crear prototipos rápidamente de sus sistemas utilizando bibliotecas públicas y luego cambiar a la codificación C ++ cuando desee acelerar las cosas.
Espero que esto ayude.
