SomeB1oody/RustyML

解決する課題

RustyMLは、Rustエコシステム内で機械学習やディープラーニングのタスクを実行するための包括的なツールキットを提供します。外部言語バインディングを必要とせずに、データ前処理、モデルトレーニング、性能評価を処理できるネイティブなRustライブラリのニーズに応えます。

仕組み

このライブラリは ndarray を基盤として構築されており、計算にはRustのネイティブな数値カーネルを利用しています。モジュール式のアーキテクチャを採用しており、機能フラグ（feature flags）を通じて、古典的な機械学習、ニューラルネットワーク、評価指標などの特定のコンポーネントを選択できます。モデルは Serde と postcard を使用して保存・読み込みが可能で、簡単に永続化できます。また、Rayon を活用して、設定可能な作業しきい値に基づいて重い計算を自動的に並列化します。

対象ユーザー

このライブラリは、機械学習モデル、ニューラルネットワーク、またはグラフベースのアーキテクチャをプロジェクトに直接実装したいRust開発者向けに設計されています。純Rustでの実装を好み、依存関係やコンパイル後のバイナリサイズを細かく制御したい方に適しています。

主な特徴

• 古典的な機械学習、ニューラルネットワーク、グラフベースのモデルをサポート。
• 分類、回帰、クラスタリングのための評価指標を内蔵。
• 機能フラグによるモジュール式コンパイルで、バイナリサイズを小さく維持。
• パフォーマンスが重要な操作に対して並列処理を提供。
• バイナリファイルの保存と読み込みによるモデルの永続化。
• 残差ネットワークのような複雑なアーキテクチャのための柔軟なグラフ構築機能。