lstm pytorch 為了寫論文不做深入的研究，代碼水平低選擇tensorflow還是pytorch比較好？
為了寫論文不做深入的研究，代碼水平低選擇tensorflow還是pytorch比較好？Tensorflow很好，因為您可以直接使用keras因為使用Python有強大的優(yōu)勢。第一，數(shù)據(jù)采集（網(wǎng)絡(luò)爬蟲技
為了寫論文不做深入的研究，代碼水平低選擇tensorflow還是pytorch比較好？
Tensorflow很好，因為您可以直接使用keras
因為使用Python有強大的優(yōu)勢。第一，數(shù)據(jù)采集（網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)）。2、 強大的科學計算分析庫可以進行大規(guī)模的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和處理。3、 完美的AI接口，如tensorflow、Python和sklearn，是定量交易最需要的接口。前者屬于深度學習，如LSTM算法體系結(jié)構(gòu)，是最有效的股市預測算法之一。后者屬于數(shù)據(jù)挖掘，基于統(tǒng)計概率分布，實現(xiàn)了回歸和分類的數(shù)學建模?？傊芊奖?。在項目實現(xiàn)方面，python屬于glue語言，計算出的數(shù)據(jù)模型大多是以JSON的形式進行粘合的。前端非常友好。簡而言之，它既快捷又方便。
為什么幾乎所有的量化交易都用Python？
作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來回答這個問題。
首先，人工智能的知識體系非常龐大。從目前的研究方向來看，可以分為六大研究領(lǐng)域：計算機視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習和機器人學。這些不同的領(lǐng)域也有許多細分的研究方向。
從學科體系來看，人工智能是一門非常典型的交叉學科，涉及數(shù)學、計算機、控制科學、經(jīng)濟學、神經(jīng)科學、語言學、哲學等多個學科，因此人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)一直比較困難，而不是一門學科不僅知識量比較大，而且難度也比較高。由于人工智能領(lǐng)域的許多研發(fā)方向還處于發(fā)展初期，有大量的課題需要攻關(guān)，因此在人工智能領(lǐng)域聚集了大量的創(chuàng)新人才。
從目前人工智能技術(shù)的落地應(yīng)用來看，在計算機視覺和自然語言處理兩個方向出現(xiàn)了很多落地案例。隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智能平臺，基于這些人工智能平臺，可以與行業(yè)產(chǎn)生更多的組合，為人工智能技術(shù)在行業(yè)中的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，同時進行研究和開發(fā)。人工智能的門檻大大降低。
從行業(yè)發(fā)展趨勢來看，未來很多領(lǐng)域需要與人工智能技術(shù)相結(jié)合。智能化也是當前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要要求之一。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的推動下，大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的落地應(yīng)用，也將為人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。目前，應(yīng)用人工智能技術(shù)的行業(yè)主要集中在it（互聯(lián)網(wǎng)）、裝備制造、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。未來，將有更多的產(chǎn)業(yè)與人工智能技術(shù)相結(jié)合。