на го быстрее, удобнее и дешевле чем на крестах, в чем проблема использовать в этих приложениях обученые модели?
то что вы не можете представить себе приложение написанное на го и использующее ML говорит лишь о том что вы не можете себе этого представить и более ровным счетом ни о чем.
про оптимизированный питон - писать на питоне приложения сопоставимые по производительности и по прожорливости с приложениями на го - сложнее чем писать такие же на го.
в общем аргументация против го я бы сказал никакая.
питон как интерфейс к коду на крестах для того чтобы быстро накидать модельки и потестить их, будет удобнее, чем го, но это не значит, что он удобнее для разработки самих приложений использующих ML
много воды и нет ниодного реально кейса, привести пример приложения можете? когда я говорю о крестах, я говорю о использовании их с целью оптимизации модели, для запуска на платформах где ОС не входит в разряд поддерживаемых на Go, встроенные системы (колонки, нафигаторы и т.д.) зрение, что угодно.
Обсуждают сегодня