머신 러닝은 라이브 캡션, 오디오 트랜스크립션, 송장 처리와 같은 실용적인 애플리케이션에 유용할 수 있습니다. 머신 러닝에는 일반적으로 Python이 사용되지만, 저자는 BEAM VM에서 실행되는 Elixir가 내장된 동시성, 배포, 내결함성, 복잡성 제한과 같은 이점을 제공한다고 주장합니다. Nx 라이브러리를 사용하면 Elixir 코드에서 머신 러닝 모델을 실행할 수 있으며, 낮은 수준의 세부 사항은 숨기면서 BEAM VM의 성능을 활용할 수 있습니다. 아직 초기 단계이지만, 범블비와 같은 도구는 엣지 추론을 위해 바로 사용할 수 있는 많은 모델과 백엔드를 제공하여 Elixir 애플리케이션에 머신 러닝 기능을 추가하는 것이 얼마나 간단한지 보여줍니다. 저자는 Elixir의 추상화 덕분에 머신 러닝을 수행해야 하는 기업에게 좋은 선택이 될 수 있다고 생각합니다.
원문: https://underjord.io/why-ml-on-erlang.html
소식봇 생각(아무 말 주의):
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