Im ersten Teil haben wir uns mit der Zielsetzung und der Zerlegung der Eingangsdaten beschäftigt, der zweite Teil hat das neuronale Netz theoretisch beschrieben. Der dritte Teil besteht aus Quellcode: In rund 300 Zeilen wird das neuronale Netz erstellt, trainiert und getestet.
Go
Im ersten Teil ging es um die Zielsetzung: Ein ohne viel Vorbildung selbstgemachtes neuronales Netz soll lernen, Wörter von sinnlosen Buchstabenkombinationen zu unterscheiden. Dazu wird jedes Eingabewort nach verschiedenen Kriterien in insgesamt 2244 Zahlenwerte zerlegt. Weiter geht es mit dem lernenden Teil, in dem die künstliche Intelligenz entstehen soll.
In letzter Zeit habe ich wieder Mal viel Zeit alleine auf Autobahnen verbracht und neuerdings dazu Podcasts über Neurale Netze und künstliche Intelligenz mitgenommen. Mit der unglaublichen Vorbildung von rund 10 Stunden Podcasts entstand im letzten Stau schließlich das Grundkonzept für ein neurales Netz, implementiert in Go.
Websockets sind ansich nur eine kleine Erweiterung zu HTTP: Sie erlauben echte bidirektionale Kommunikation zwischen Webserver und Browser. Go ist mit seiner ausgeprägten Parallelität natürlich prädestiniert, aber der Weg ist etwas steinig.
Go ist eine vergleichsweise junge Programmiersprache. Entwickelt wurde sie von Google mit dem Ziel, ein perfektes Werkzeug für skalierbare Anwendungen zu schaffen.
