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keras seq2seq python代码记不住可以找工作吗?

浏览量:2542 时间:2021-03-11 02:33:40 作者:admin

python代码记不住可以找工作吗?

谢谢你的邀请。代码是不会被记住的。你可以多练习。建议通过做小项目来学习。你可以注意我的标题“尤凡提”。课堂上录了很多视频,包括Python/机器学习简介/深度学习简介/pyspark大数据开发/人脸识别项目等,你可以从Python项目开始,根据我的视频一步一步地做项目,慢慢的你会感觉到,也不会问这样的问题。如果硬件条件好,可以选择人工智能作为未来的发展方向。人工智能的发展一般是从python开始的,但是对数学和统计学,特别是概率论和统计学有一定的要求。

人工智能学习的总体路线图:1。数据科学中的统计学基础

你可能没有太多的时间去系统地学习。掌握数据分析和挖掘所需的统计基础,以后慢慢补课。当然,你的专业是统计学,所以没什么大问题。

2. Python核心编程

这本市面上的Python书和视频几乎一样。我建议你看我的视频,快速开始一个小项目。

3. Python

数据分析/数据挖掘

掌握numpy、pandas、Matplotlib等与数据分析相关的库,如果数据分析是发展方向,则关注pandas/Matplotlib,而关注numpy则是AI方向。

4. 机器学习

重点掌握sklearn机器学习库,熟悉各种机器学习算法的优缺点和应用场合。

5. 深入学习

关注CNN/RNN和常见变体,tensorflow2/keras/pytorch框架。

6. 计算机视觉/自然语言处理/语音技术

计算机视觉相对成熟,而NLP是近年来学术界爆发的主要方向。

希望对您有所帮助

Keras还是TensorFlow,程序员该如何选择深度学习框架?

如果您想用少量代码尽快构建和测试神经网络,keras是最快的,而且顺序API和模型非常强大。而且keras的设计非常人性化。以数据输入和输出为例,与keras的简单操作相比,tensorflow编译码的构造过程非常复杂(尤其对于初学者来说,大量的记忆过程非常痛苦)。此外,keras将模块化作为设计原则之一,用户可以根据自己的需求进行组合。如果你只是想快速建立通用模型来实现你的想法,keras可以是第一选择。

但是,包装后,keras将变得非常不灵活,其速度相对较慢。如果高度包装,上述缺点将更加明显。除了一些对速度要求较低的工业应用外,由于tensorflow的速度较高,因此会选择tensorflow

如果您在验证您的想法时,想定义损失函数而不是使用现有的设置,与keras相比,tensorflow提供了更大的个性空间。此外,对神经网络的控制程度将在很大程度上决定对网络的理解和优化,而keras提供的权限很少。相反,tensorflow提供了更多的控制权,比如是否训练其中一个变量、操作梯度(以获得训练进度)等等。

尽管它们都提供了深度学习模型通常需要的功能,但如果用户仍然追求一些高阶功能选择,例如研究特殊类型的模型,则需要tensorflow。例如,如果您想加快计算速度,可以使用tensorflow的thread函数来实现与多个线程的相同会话。此外,它还提供了调试器功能,有助于推断错误和加快操作速度。

有人说,人工智能将来可替代程序员写代码,你怎么看?

感谢您的邀请

!有人说人工智能在未来可以取代编程。你怎么认为?

很好

!随着科学技术的发展,

这是绝对可能的,

然而,

多么发达,

有些程序仍然离不开人类的操作,

程序猿,

有些程序必须由人类来完成,

毫无疑问,

无论智能多么发达,

有些人的操作,

永远不能被取代,

这是真的,

有些事情,

人工智能无法随时完成,

人不会被智能取代和平息,

总有一些程序供人操作!

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