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Aman R.

Software Engineering Virtual Experience Program

Enterprise (> 1000 dip.)

7/6/2023

"Algoritmi Genetici in Golang: Sfruttare il Potere del Calcolo Evolutivo"

4/5

Cosa ti piace di più di Genetic Algorithms for Go/Golang?

La capacità degli algoritmi genetici di Go/Golang di affrontare efficacemente problemi di ottimizzazione complessi deriva dalla loro abilità di sfruttare la potenza del calcolo evolutivo.

Alcuni dei punti che mi sono piaciuti di più sono:

Versatilità: Gli algoritmi genetici sono strumenti flessibili che possono risolvere vari problemi di ottimizzazione in diversi ambiti. Gli algoritmi genetici possono adattarsi ed evolvere soluzioni per soddisfare molte aree problematiche, sia che si tratti di migliorare l'allocazione delle risorse, la pianificazione, l'apprendimento automatico o il gaming.

Parallelismo: Go/Golang è la scelta perfetta per implementare algoritmi genetici grazie al suo supporto intrinseco per la concorrenza e il parallelismo. Possiamo dividere efficacemente il carico di lavoro computazionale su numerosi thread, utilizzando tutta la potenza delle moderne CPU multi-core, e accelerare i tempi di esecuzione utilizzando le goroutine e i canali leggeri di Go. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Genetic Algorithms for Go/Golang?

Sebbene ci siano molti vantaggi nell'utilizzare algoritmi genetici in Go/Golang, ci sono anche alcuni svantaggi:

Curve di apprendimento: Gli algoritmi genetici generalmente presentano una curva di apprendimento ripida per i principianti o per coloro che non hanno familiarità con il calcolo evolutivo. Comprendere le idee fondamentali, creare funzioni di fitness adeguate, scegliere operatori genetici appropriati e ottimizzare i parametri dell'algoritmo possono essere compiti impegnativi che richiedono conoscenza e sperimentazione.

La complessità del design dell'algoritmo: Creare un algoritmo genetico di successo richiede un'attenta considerazione di molte variabili, tra cui la dimensione della popolazione, i tassi di crossover e mutazione, i criteri di selezione e i criteri di terminazione. Trovare il rapporto e la combinazione ideali di questi fattori può essere difficile, e ottenere i migliori risultati richiede frequentemente tentativi ed errori. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Recensioni e Dettagli del Prodotto Genetic Algorithms for Go/Golang

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Ecco come.

Dhawlandra S.

Tecnologia dell'informazione e servizi

Piccola impresa (50 o meno dip.)

9/4/2023

"Rafforza i tuoi algoritmi con Go/Golang"

5/5

Cosa ti piace di più di Genetic Algorithms for Go/Golang?

A causa della semplicità del linguaggio, delle prestazioni e del supporto alla concorrenza integrato, creare algoritmi in Go è un'esperienza gratificante. Che tu stia affrontando la gestione delle informazioni, problemi di miglioramento o qualche altro compito algoritmico, Go offre una piattaforma robusta per affrontare efficacemente queste sfide. La sua solida comunità e l'ecosistema di pacchetti contribuiscono ulteriormente al suo fascino per la generazione di calcoli. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Genetic Algorithms for Go/Golang?

In alcune regioni specializzate, l'ambiente della libreria di Go potrebbe essere meno esperto rispetto a linguaggi più vecchi, richiedendo un lavoro aggiuntivo per il miglioramento di calcoli particolari. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo Genetic Algorithms for Go/Golang e come ti sta beneficiando?

I calcoli ereditari in Go/Golang stanno affrontando complessi problemi di miglioramento per me. Riescono in situazioni in cui i calcoli convenzionali lottano, ad esempio, la regolazione dei parametri, la distribuzione delle risorse e la selezione dei componenti nell'IA. Questi calcoli rispecchiano la selezione naturale, evolvendo soluzioni nel corso delle generazioni, trovando infine soluzioni ottimali o quasi ottimali. Sfruttando la concorrenza e l'esecuzione di Go, traggo vantaggio da processi di sviluppo più rapidi ed efficienti, portando a risultati migliorati in vari settori, dalla regolazione delle reti neurali all'ottimizzazione della logistica della catena di approvvigionamento. In sostanza, gli algoritmi genetici di Go sono inestimabili per risolvere problemi di ottimizzazione nel mondo reale. Risparmiano tempo e denaro producendo risultati superiori. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

PULKIT D.

Devops Engineer

Enterprise (> 1000 dip.)

7/4/2023

"La riusabilità del codice è fluida"

4/5

Cosa ti piace di più di Genetic Algorithms for Go/Golang?

Le modifiche al codice sono un gioco da ragazzi, con questa piattaforma. E poiché è un prodotto open source di GitHub, si può facilmente riutilizzare il codice disponibile e implementarlo. Un altro elemento apprezzabile è la documentazione profondamente descrittiva che fornisce, il che rende le cose più facili anche per i principianti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Genetic Algorithms for Go/Golang?

Uno svantaggio che ho affrontato utilizzando l'algoritmo esistente è stata l'efficienza di overfitting del modello. A causa della crescente riutilizzabilità dello stesso algoritmo, la curva spesso si adatta eccessivamente, il che alla fine non è una buona pratica. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mamata K.

Technical Lead

Piccola impresa (50 o meno dip.)

5/27/2023

"Buone tecniche di ottimizzazione"

4.5/5

Cosa ti piace di più di Genetic Algorithms for Go/Golang?

Prima di tutto, è open source e disponibile su GitHub, il che lo rende più facile da usare e adattare. È molto utile quando si affrontano problemi complessi di ottimizzazione. Supporta la programmazione parallela e può gestire una vasta gamma di tipi di problemi e vincoli. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Genetic Algorithms for Go/Golang?

A volte ci vuole tempo per un calcolo complesso. E uno dovrebbe avere una conoscenza del linguaggio di programmazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Alexey G.

Piccola impresa (50 o meno dip.)

5/5/2023

"Piattaforma robusta per l'analisi dei dati"

4/5

Cosa ti piace di più di Genetic Algorithms for Go/Golang?

Mi piace quanto sia diretto scrivere il codice e come la semantica possa essere facilmente trasferita a un altro progetto. Fondamentalmente, una volta sviluppato il flusso di lavoro generalizzato, puoi trasferire il codice su più progetti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Genetic Algorithms for Go/Golang?

Penso che la maggior parte degli svantaggi siano associati all'algoritmo stesso: limitazioni legate alla qualità dei dati, occasionali distorsioni dell'algoritmo (con possibile overfitting). Un'altra cosa che potrei menzionare sono le capacità limitate di sviluppo collaborativo del codice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo Genetic Algorithms for Go/Golang e come ti sta beneficiando?

Analizziamo vari tipi di dati e cerchiamo di trovare alcune possibili correlazioni tra i parametri e come certi valori influenzano il comportamento complessivo dei modelli che creiamo. Una sorta di valutazione della stabilità del modello guidata dall'apprendimento automatico. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Virginia C.

Technology Consultant

Tecnologia dell'informazione e servizi

Piccola impresa (50 o meno dip.)

7/1/2023

"Algoritmi genetici per Go/Golang pro e contro"

2.5/5

Cosa ti piace di più di Genetic Algorithms for Go/Golang?

Mi piace come sia un codice open-source che puoi ottenere su GitHub con documentazione completa. È adatto per risolvere problemi di ottimizzazione e potrebbe essere utilizzato anche nelle immagini. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Genetic Algorithms for Go/Golang?

È una lingua più complessa rispetto ad altre; ci vorrà tempo per associarla all'algoritmo a causa dei dati che vuoi implementare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Vaishnavi L.

Student

Enterprise (> 1000 dip.)

7/7/2023

"Revisione di algo per golang"

4.5/5

Cosa ti piace di più di Genetic Algorithms for Go/Golang?

Facilità nell'automazione del linguaggio golang/go Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Genetic Algorithms for Go/Golang?

Poche opzioni o funzionalità in meno rispetto ad altri algoritmi Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cristian G.

Botones

Piccola impresa (50 o meno dip.)

4/18/2023

"facile da gestire, affidabile e ottimo supporto tecnico"

4/5

Cosa ti piace di più di Genetic Algorithms for Go/Golang?

c'è molta varietà, icone molto buone e il supporto super agile Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Genetic Algorithms for Go/Golang?

la pagina diventa lenta e si blocca per un certo periodo di tempo Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Martin B.

Semesterpraktikant

Enterprise (> 1000 dip.)

7/25/2022

"La migliore soluzione per l'iniezione di codice finora"

5/5

Cosa ti piace di più di Genetic Algorithms for Go/Golang?

Ciò che mi piace di più sono le interfacce ad altre soluzioni di codice. Grazie a questo prodotto, possiamo implementare rapidamente modifiche al codice, sia dinamiche che statiche. Questo ha reso possibile molto nelle ultime settimane. La documentazione estesa su GitHub con numerosi esempi per principianti e esperti è particolarmente degna di nota. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Genetic Algorithms for Go/Golang?

Gli algoritmi funzionano molto bene e senza intoppi su Linux. I nostri dipendenti sono stati in grado di ottenere vantaggi di tempo molto buoni. Tuttavia, in un ambiente virtuale macOS, abbiamo notato che il prodotto funziona un po' più lentamente per ottenere gli stessi buoni risultati. Quindi non posso ancora consigliare l'uso del prodotto in aziende che utilizzano più sistemi operativi. Sono sicuro che gli sviluppatori stiano già lavorando a una buona soluzione per tutte le parti coinvolte. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo Genetic Algorithms for Go/Golang e come ti sta beneficiando?

Gli algoritmi genetici sono utilizzati da noi principalmente per la simulazione polinomiale. Fino ad ora con immagini, così come con file di testo statici. All'inizio era un po' complicato, ma ora comprendiamo pienamente come utilizzare il prodotto per l'implementazione. La simulazione polinomiale è necessaria per il calcolo delle probabilità e finora ha eseguito calcoli buoni e performanti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Charles F.

IT Consultant

Mid-Market (51-1000 dip.)

7/25/2022

"Uno dei migliori kit disponibili gratuitamente"

4/5

Cosa ti piace di più di Genetic Algorithms for Go/Golang?

- Codice gratuito che puoi facilmente prendere da GitHub.

- Facile da usare e l'implementazione è molto semplice

- Aiuta molto nell'analisi delle informazioni genetiche, usato frequentemente nella comunità della scienza dei dati genetici. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Genetic Algorithms for Go/Golang?

Se non sei molto familiare con la tecnologia, potresti avere un problema con l'implementazione, inoltre sento che c'è bisogno che la comunità pubblicizzi questo software.

La descrizione di alcune classi non è molto chiara ma può essere migliorata.

Il codice funziona bene ma ci vuole un po' di tempo per caricare il risultato finale, l'accuratezza è del 89-91%. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo Genetic Algorithms for Go/Golang e come ti sta beneficiando?

Il codice lento e le variabili di test a volte danno problemi. - Ci avvantaggia in molti modi, l'ho usato frequentemente, fornisce risultati ottimizzati e risparmia molto tempo. Infatti, se provi altri algoritmi non funzionano così bene. Quindi, puoi optare per questo senza alcun rumore. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Pawan K.

Software Technologist

Enterprise (> 1000 dip.)

6/23/2022

"Kit di algoritmi genetici per l'analisi in GoLang"

3.5/5

Cosa ti piace di più di Genetic Algorithms for Go/Golang?

Il codice è gratuito, open source e disponibile su Github, quindi chiunque può andare a vedere per comprendere l'implementazione e la funzionalità dell'algoritmo genetico. Offre una buona ottimizzazione e può persino gestire il rumore nell'input fino a un certo punto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Genetic Algorithms for Go/Golang?

È necessario avere conoscenze di linguaggi software per utilizzare l'algoritmo. Sarà difficile per una persona senza un background di programmazione (come un statistico) implementarlo correttamente e comporta una curva di apprendimento. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Raccomandazioni per chi sta considerando Genetic Algorithms for Go/Golang:

Impara qualcosa su come installare il software e utilizzare la sua API, poi seguirai. Per gli utenti che utilizzano altri linguaggi di programmazione come Python, considera l'uso di Scikit-learn che è facile da seguire e utilizzare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo Genetic Algorithms for Go/Golang e come ti sta beneficiando?

Utilizzo l'algoritmo genetico per diversi compiti analitici, ma principalmente ho visto che dà buoni risultati per i problemi di ottimizzazione. Il risultato ottenuto utilizzando algoritmi genetici è di gran lunga migliore rispetto ad altri algoritmi di apprendimento automatico per alcuni problemi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.