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  • 机器学习使用什么编程语言 …以及为什么是Python。 Python是机器学习使用的事实上的编程语言。 这由于它的简单性和可读性,它使用户可以专注于算法和结果,而不是浪费时间在有效地构造代码并保持可管理性上。 ...

    机器学习使用什么编程语言

    …以及为什么是Python。

    Python是机器学习使用的事实上的编程语言。 这是由于它的简单性和可读性,它使用户可以专注于算法和结果,而不是浪费时间在有效地构造代码并保持可管理性上。

    简单

    Python在各个项目之间也是一致的。 人们使用与大多数语言相同的旗舰模块(keras,scikit-learn,numpy),这与其他语言不同,例如具有大量库和模式的Javascript或具有许多数据结构的Java。 这些充裕的可能性和可能性需要程序员做出很多设计决策,并且不可避免地会带来技术负担。

    python的简单性,不仅提供了一种标准的处理方式,从而使应用程序的编写者更轻松地进行工作,而且还使得审查代码的其他人可以更轻松地进行检查和改进。

    模组

    Python是模块化的。 这意味着它将外部库用于各种任务和关注点。 即使我之前提到python并没有太多的模块来执行相同的操作, 但是它确实有许多模块可以满足开发人员可能遇到的任何用例或需求。

    从现成的算法到图形化的可视化工具。 它们可用并且易于在任何项目中导入。

    其中的简要列表为:

    • Keras,TensorFlowScikit学习频繁的机器学习任务
    • NumPy用于高性能科学计算和数据分析
    • 适用于高级计算的SciPy
    • 通用数据分析的熊猫
    • Seaborn用于数据可视化

    Docstrings

    模块(以及与此相关的功能)具有称为Docstrings的功能。 它们基本上是开发人员可以附加到功能和模块的简短说明,这些功能和模块描述了应该执行的操作以及使用方法的说明。

    这项怪癖使您无需转到文档页面并浏览到您认为可能需要的每个功能。 我节省了很多时间,而且我认为,这使开发人员将其功能和模块保持在较小的范围内,并专注于单一用途

    从长远来看,这使得模块/功能更可重用,并使工作更轻松。

    历史短

    Python由Guido van Rossum于1991年创建,并由Python Software Foundation开发。 它被设计为一种通用的高级编程语言。

    编程语言的开发始于1980年,其目的是作为ABC编程语言的后继产品,该语言与Amoeba操作系统接口并具有异常处理功能。 如今,异常处理是大多数(如果不是全部)编程语言所共有的。

    随着时间的流逝,已经有2个版本的Python变得流行起来,并且至今仍在使用它们的人数上竞争。 Pyhton 2.xPython 3.x都有

    编程语言具有两个旗舰版本是非常不寻常的。 建议大多数软件在其最新的稳定版本上使用。 Python 3.x是最新版本,具有所有各自的新功能,但是由于Python多年来在软件领域得到了广泛使用,因此Python 2.x直到今天仍因其广泛应用而受到广泛使用: 兼容性

    我猜这是实现一种编程语言的弊端,这种编程语言发生了很大的变化和演变,以致在许多使用情况下都不向后兼容。 对于这种编程语言所做出的贡献,这是一个值得权衡的问题。

    下面是一张图表,描述从2004年到今天的Python 随时间变化的兴趣 (蓝线):

    随时间变化的兴趣(Google趋势)

    Python成为世界上最受欢迎的编码语言已经走了很长一段路。 在当今更加多样化的编程领域(比以往更多的专业化领域)中,Python凭借其实用性而建立了自己的声誉。

    虚拟环境

    穿越虚拟机,容器和持续集成的时代,Python还利用了虚拟环境。 该工具通过消除与机器学习无关的常见错误,使编程更加轻松。

    使用诸如VenvConda之类的工具来确保任何计算机都具有用于开发,调试和运行python应用程序的正确配置环境。 上面提到的两种方法都已被行业实践所采用,但是Venv更加面向Python,而Conda则旨在用作一般的虚拟环境。

    它们都采用了容器的方法,从而使环境易于使用,并且几乎不需要或不需要任何配置。 可能还有其他选择,但是我知道这两个是目前最常用的。

    Python笔记本(改变游戏规则)

    使用虚拟环境隔离python代码库的下一步是在云中协作且可共享的位置使用它们。 就像GitHub😊

    Python笔记本(实际上称为Jupiter笔记本 )是一种工具,可将Python工作区环境与IDE一起直接提供给您的Web浏览器。 没有比这更容易的了!

    我之所以说他们是改变游戏规则的原因,是因为共享代码所带来的问题已消失:版本控制,环境不兼容性​​以及实际花费的时间!

    如果您愿意的话,签出最新的机器学习模型和算法并进行调整和试验,就像阅读文档或在Github上签出代码一样轻松。 现代的机器学习工具(例如Google合作实验室)或教育网站(例如Kaggle)在很大程度上依赖于它们。 解决Python和机器学习算法已经变得如此灵活且易于使用,以至于很难想象下一步会有什么突破……

    结论

    我强烈建议Kaggle作为机器学习爱好者的中心,因为他们有很多人共享他们的算法和专有技术。 这是改善机器学习实践并保持最新进展的绝佳资源。

    在另一篇文章中,我将描述机器学习领域中使用的最重要的python模块。

    另外,请确保获取我们的Python备忘单,该备忘单雄辩地列出了以相当全面的方式开始使用python所需的所有内容,并雄辩地列举了示例。

    先前发布在https://medium.com/cheeky-robots/python-the-programming-language-of-machine-learning-5b84cdf902f5

    翻译自: https://hackernoon.com/whats-the-best-programming-language-for-machine-learning-projects-k6d332th

    机器学习使用什么编程语言

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  • 机器编程是什么? 机器编程如何实现? 机器编程的发展现状如何? 机器编程对程序员的影响是什么? 程序员如何利用机器编程? 机器编程是什么? 机器编程是一种代码自动化生成的技术。 通过机器学习和其他自动化方法...

    机器编程驾到程序员的路在何方?

    总述
    机器编程是什么?
    机器编程如何实现?
    机器编程的发展现状如何?
    机器编程对程序员的影响是什么?
    程序员如何利用机器编程?

    机器编程是什么?
    机器编程是一种代码自动化生成的技术。
    通过机器学习和其他自动化方法,设计可以自动编写软件的软件,它涉及形式化
    方法、编程语言、编译器、计算机系统等多个领域。机器编程所使用的自动编程
    技术既有精确方法(比如形式程序合成),也有概率方法(比如可微分编程)。
    机器编程实质是搬运代码模型。

    机器编程如何实现?
    机器编程的方法主要分为两种:一种需要依赖编程领域专家知识和已经设定
    好的模板库,即编程机器把专家制定的规则和大量模板库组合起来,进而满足人们的编程
    意图。但其问题在于,专家的知识储备和模板库需要不断积累更新。此外,编程中存在很
    复杂的逻辑和多样化的语法差异,仅靠少数专家很难做到全面掌握所有信息,其制定的规
    则也无法做到近乎完美。

    第二种是利用机器学习进行自我监督去适应编程规则,让机器通过海量给定的代码
    学习正确的编程规则,常用于进行程序代码测试。这种方式包括两个阶段:模式挖掘阶段,
    主要学习用户指定的GitHub(一家开源平台)存储库中的特殊编码模式,当学习完成时,
    该模式将生成一个优先级字典,为后续机器编程提供知识储备;扫描阶段,主要是根据
    所学的特异性模式字典分析给定的源代码存储库,当识别到异常模式时,将发出报警信息
    并为用户提供可能的替代方案或进行自动校正。


    机器编程的发展现状如何
    新的机器学习算法、新硬件与优化硬件、海量而多样的编程数据,这三者是发展
    机器编程的必备要素。已经有公司在2020年12月推出的机器编程研究系统,它是
    全球首个自我监控系统,不需要标记数据就能学习。在初步测试中,这个系统利用
    超过10亿行未标记的产品级别代码进行训练,还可以自主检测代码中的错误,发现
    了许多过去被开发人员忽略的违规和异常。


    机器编程对程序员的影响是什么?
    大幅度降低了编程门槛,可以让更多的普通人参与到编程中,实现更多的工作流,即

    业务过程的部分或整体在计算机应用环境下的自动化。这意味着,更多的非专业编程的

    业务人员代替了 我在 程序员选择行业的重要性之问题之一 什么是数字产业化?这篇文章

    中提到过的第三类行业中的程序员的工作。这是产业数字化的福音,相应的程序员们得想想了。

    程序员如何利用机器编程?
    在人工智能时代做到‘人机共存’,需顺应技术的发展趋势,让机器去做其擅长的部分。
    程序员用在调试的时间变少了,用于提高程序的模块性和易用性等方面的时间变长了。
    机器编程适用的场景,如工作流固定的场景或简单的计算场景;亦或逻辑简单但精确性
    要求高的场景,如财会、医疗、金融等,人类的程序员必须放弃了这些领域。需要转向
    我在 程序员选择行业的重要性之问题之一 什么是数字产业化?这篇文章中提到过的
    第二类行业,甚至是第一类行业了。

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  • 有些人认为 AI 和 ML 被过分夸大了,认为它们只不过写一些 if 语句,或者仅仅编程有关的玩意儿,但我建议你对这些观点进行仔细的思考和分辨。在本文中,我将对它们涉及到的术语进行比较,并展示这两个领域的...

    有些人认为 AI 和 ML 被过分夸大了,认为它们只不过是写一些 if 语句,或者仅仅是和编程有关的玩意儿,但我建议你对这些观点进行仔细的思考和分辨。在本文中,我将对它们涉及到的术语进行比较,并展示这两个领域的专家之间的区别:他们究竟是做什么的?软件工程师、软件开发人员、机器学习专家、数据科学家…有些人甚至用程序员或码农称呼他们,有些人甚至可以成为大佬、大师或明星!但是他们真的一样吗?如果是这样的话,那机器学习和传统编程之间究竟有什么区别?

    一、什么是机器学习?
    尽管说起来很容易,AI 和 ML 只不过是 if 编程,或者更深入一点,它只是简单的统计数据。我们还能知道些什么呢? ML 只是一个描述数学 + 算法的新词吗?尽管有时这种简化似乎很有趣,但很明显,ML更复杂。

    但是让我们来看一个更合适的解释。

    因此,简单来说,人工智能是一个包含其他领域的大筐,如图像处理、认知科学、神经网络等等。机器学习也是这个大筐中的一个组成部分。它的核心思想是:计算机不只是使用了预先编写的算法,还学习如何解决问题本身。或者,换句话说,Arthur Samuel 给出了一个很好的定义(他实际上创造了ML的术语):

    机器学习是一个研究领域,使计算机无需明确编程即可学习。
    

    是的,ML 教一台机器来解决难以通过算法解决的各种复杂任务。那些任务是什么?好吧,你可能已经在实践中偶然发现了它们。例如它可以是你的手机上的面部识别或语音识别,驾驶汽车(Google自动驾驶汽车),按症状诊断疾病(Watson),推荐商品(如:书籍(亚马逊),电影(Netflix),音乐(Spotify) ),个人助理(Siri,Cortana)的功能…这个列表可以列的很长很长。

    我希望说得已经足够清楚了,接下来继续谈论关于 ML 的另一个重要的问题。

    任何有效的 ML 技术都可以有条件地归于三个级别的可访问性。这是什么意思?嗯,第一个层面是 Google 或 IBM 等这种科技巨头的特殊用例。第二个层次是,比方说,具有一定知识的学生可以使用它。而最后一个也就是 ML 可访问性的第三个层次是甚至一个老奶奶能够应对它。

    我们目前的发展阶段是机器学习正处在第二级和第三级交界处。因此借助这项技术,世界的变化将会日新月异。

    关于 ML 最后还有一点点说明:大多数 ML 任务可以分为跟着老师学(监督学习)和没有老师去教(无监督学习)。如果你想象一个程序员一只手拿鞭子,另一只手拿着糖,那就有点误会了。

    “老师”这个名字意味着人为干预数据处理的想法。在有老师参与培训时,这是监督学习,我们有数据,需要在其基础上预测一些事情。另一方面,当没有老师进行教学时,这是无监督学习时,我们仍然有数据,但需要自己去找到它的属性。

    二、那么它与编程有什么不同?

    在传统编程中,你需要对程序的行为进行硬编码。在机器学习中,你将大量内容留给机器去学习数据。
    

    所以这些工作内容无法互换:数据工程师无法取代传统编程的工作,反之亦然。尽管每个数据工程师都必须使用至少一种编程语言,但传统编程只是他所做的一小部分。另一方面,我们不能说软件开发人员正在用 ML 算法来启动网站。

    ML 不是替代品,而是传统编程方法的补充。例如,ML 可用于为在线交易平台构建预测算法,而平台的 UI、数据可视化和其他元素仍然用主流编程语言(如Ruby或Java)编写。

    所以最主要的是:ML 被用在传统编程策略无法满足的场景,而且它不足以独立完全完成某项任务。

    那么这在实施中意味着什么呢?我们用一个汇率预测的经典 ML 问题的需求来进行解释:

    1、传统的编程方法
    对于任何解决方案,第一个任务是创建最合适的算法并编写代码。之后必须设置输入参数,如果实现的算法没问题,将会产生预期的结果。

    2、软件开发人员如何制定解决方案
    但是当我们要对某些东西进行预测时,需要用到有各种输入参数的算法。若要预测汇率,必须添加昨天的汇率的详细信息,以及发行货币的国家的外部和内部经济变化等数据。

    因此,我们需要设计一个能够接受一组参数的解决方案,并能够根据输入的数据预测新的汇率。

    我们需要添加成百上千个参数,用它们的有限集去构建一个非常基本同时不可扩展的模型。是的,任何人都很难处理如此庞大的数据阵列。

    对于这个任务,我们可以用机器学习方法,那么它是怎么做的呢?

    为了用 ML 方法解决相同的问题,数据工程师使用完全不同的过程。他们需要收集一系列历史数据用于半自动模型的构建,而不是自己去开发算法。

    在得到一组令人满意的数据之后,数据工程师将其加载到已定制的 ML 算法中。结果会得到一个模型,这个模型可以接收新数据作为输入并预测新结果。

    3、数据工程师如何用机器学习设计解决方案
    ML 的一个显著的特点是不需要建立模型。这种复杂但有意义的事由 ML 算法完成。 ML 专家只会对其做一个小小的编辑。

    ML 与编程的另一个明显差异取决于模型能够处理的输入参数的数量。为了能够准确预测,你必须添加数千个参数并以高精度执行,因为每个参数都会影响最终结果。人类很难以合理的方式使用所有这些细节去构建一种算法。

    但是对于 ML 没有这样的限制。只要你有足够的处理能力和内存,就可以根据需要使用尽可能多的输入参数。毫无疑问,这一事实使得 ML 现在变得如此强大和广泛。

    三、ML专家,数据科学家,程序员和软件工程师…究竟谁是谁?
    根据 Wiki 上的定义,Data Science 是一个多学科领域,它使用科学方法、流程、算法和系统从结构化和非结构化数据中提取知识和见解。
    看上去并不是那么酷。

    但接下来还有一些有趣的东西:

    使用最强大的硬件,最强大的编程系统,以及解决问题的最有效算法。
    

    后面还有更有趣的部分:

    2012年,“哈佛商业评论”称其为“21世纪最性感的工作”。
    

    因此数据科学是另一个筐,就像计算机科学一样,数据科学旨在处理数据并从中提取有用的信息。

    那么编程呢?现在的数据科学家为了研究的目的而而需要掌握这种技能。他们不仅是程序员,也应该具有应用统计或研究背景。有些人还从事软件工程,特别是在他们的产品中提供数据科学或机器学习技术的公司。最有趣的是,数据科学可以不必编程,但是会被限定在 Matlab、SPSS、SAS等工具上。

    四、机器学习工程师的职位是怎样的?

    机器学习工程师的位置更具有“技术性”。换句话说,机器学习工程师与传统的软件工程有着比数据科学更多的相同点。

    ML 工程师的标准任务通常和数据科学家类似,但是你还需要处理数据,尝试用不同的机器学习算法来解决问题、创建原型和现成的解决方案。

    我要强调一下关键的区别:

    一种或多种语言(通常是Python)的强大编程技能;

    不太重视在数据分析过程中工作的能力,而是更加重视机器学习算法;

    能够基于现成的库使用不同的技术,例如,NumPy 或 SciPy;

    使用 Hadoop 创建分布式应用的能力等。

    现在让我们回到编程并仔细研究分配给程序员的任务。

    程序员实际上就像数据分析师或业务系统开发人员。他们不必自己构建系统,只需针对现有系统编写松散结构的代码。是的,我们可以将数据科学称为新的编程浪潮,但编码只是其中的一小部分。所以不要误会。

    但如果深入挖掘,我们会发现还有其他术语,如 Software Engineer 和 Software Developer,两者并不相同。例如软件工程师必须设计工程。它们涉及生产应用程序、分布式系统、并发、构建系统、微服务等。而软件开发人员需要了解软件开发的所有周期,而不仅仅是实现(有时甚至不需要任何编程或编码)。

    那么,你现在感受到编程和机器学习的不同了吗?我希望本文可以帮你避免对这些术语产生混淆。毫无疑问,这些人都有一些共同点,那就是技术,但之间的差异要大得多。因此机器学习工程师、软件工程师和软件开发人员完全不可互换。

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