Un développeur a implémenté un classifieur Support Vector Machine (SVM) entièrement en Rust, démontrant les capacités du langage pour le machine learning.
Cette implémentation, réalisée « from scratch », intègre l’algorithme d’optimisation SMO (Sequential Minimal Optimization) ainsi que les noyaux linéaire et RBF (Radial Basis Function). Elle permet également l’ajustement des hyperparamètres via une recherche par grille (grid search).
Le classifieur a été testé sur deux jeux de données. Pour l’authentification de billets de banque (Banknote Authentication) avec un noyau linéaire, il a atteint 96% de précision, 94% de rappel et un score F1 de 95%. Sur le jeu de données du cancer du sein (Breast Cancer) avec un noyau RBF, les résultats sont de 93% de précision, 100% de rappel et un score F1 de 92%.
Ce projet souligne l’intérêt croissant pour Rust dans le développement d’outils d’intelligence artificielle, offrant des performances et une sécurité mémoire appréciables pour des algorithmes complexes. Il illustre également une approche pédagogique de la construction d’algorithmes fondamentaux.
L’initiative ouvre des perspectives sur l’adoption de Rust pour des implémentations de machine learning plus robustes et performantes.
Source : Reddit r/MachineLearning