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成都python学习:500万个工作已被机器取代,python人工智能发展势不可挡!

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2018-09-18 10:06:19

AI相关领域很多,但迄今为止,应用最广泛的领域是有监督的机器学习,即算法需要从训练数据中进行学习,它不能像人那样能多方面地间接学习。训练数据的数量和质量对于机器学习来...

  成都python学习:500万个工作已被机器取代,python人工智能发展势不可挡!

  近日《硅谷简史:通往人工智能之路》文中提到,从2000~2015年,美国有500万个工作被机器取代。

  AI相关领域很多,但迄今为止,应用最广泛的领域是有监督的机器学习,即算法需要从训练数据中进行学习,它不能像人那样能多方面地间接学习。训练数据的数量和质量对于机器学习来说非常重要。搜集训练数据的过程必须慎重,谷歌每年花费大量时间来搜集并整理用于机器学习的数据。这一过程永无止境。搜集训练数据是机器学习中最需要人工参与的部分。

  数据挖掘和机器学习是现在AI领域需求最广泛的领域,我们再来看看这两个领域的薪资情况:

  成都python学习:python人工智能发展势不可挡!

  数据挖掘找了拉勾网中年薪最高的10家公司,都是有名的互联网公司。其中年薪百万的有两家公司,最低的年薪都在30w左右,平均年薪也有60w。

  成都python学习:500万个工作已被机器取代,python人工智能发展势不可挡!

  年薪最高也是百万,90万,80万有4-5家,平均薪资也有50万左右,最低也有30几万。

  看了这么多,心动想要进入人工智能行业吗?你还需要学习一门编程语言!Python在人工智能数据挖掘和机器学习等方面有着非常多的优势,具体是怎样,一起来看看!

  关于Python

  Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较,这两种语言彼此非常相似,仅有一些细小的差别。

  还有JPthon,提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。

  Python可以让他使用可移植的GUI演示,和可移植的http/ftp/html库。因此,它非常适合作为人工智能语言的。

  Python在人工智能上使用的好处

  平台无关,可以在现在每一个*nix版本上使用,和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速。

  Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包,Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。

  Python的设计非常好,快速,坚固,可移植,可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

  对于科学用途的广泛编程任务都很有用,无论从小的shell脚本还是整个网站应用。

  最后,它是开源的。可以得到相同的社区支持。

  AI的python库

  AIMA:Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能:一种现代的方法”的算法

  pyDatalog:Python中的逻辑编程引擎。

  SimpleAI:Python实现在“人工智能:一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用,有良好文档和测试的库。

  EasyAI:一个双人AI游戏的python引擎(负极大值,置换表、游戏解决)

  机器学习库

  PyBrain 一个灵活,简单而有效的针对机器学习任务的算法,它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。

  PyML 一个用Python写的双边框架,重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。

  scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案,可以在不同的上下文中重用:机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。

  它是python的一个模块,集成了经典的机器学习的算法,这些算法是和python科学包(numpy,scipy.matplotlib)紧密联系在一起的。

  MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架,可以很容易的进行扩展。

  它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元,可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。

  可用的算法是在不断的稳定增加的,包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析),流型学习方法(局部线性嵌入),集中分类,概率方法(因子分析,RBM),数据预处理方法等等。

  案自然语言和文本处理库

  NLTK 开源的Python模块,语言学数据和文档,用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

  总结

  Python因为提供像 scikit-learn的好的框架,在人工智能方面扮演了一个重要的角色:Python中的机器学习,实现了这一领域中大多的需求。

  AI需要大量的研究,因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。Python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现(JS和LISP也是一样)。

  无可厚非,Python对于人工智能是一门非常有用的语言。

(责任编辑:范老师)
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