pytorchLSTM變長 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(xué)計算分析庫可以進(jìn)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(xué)習(xí),如LSTM算法體系結(jié)構(gòu),是最有效的股市預(yù)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(xué)建模。總之,很方便。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(jìn)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(xué)習(xí)和機器人學(xué)。這些不同的領(lǐng)域也有許多細(xì)分的研究方向。
從學(xué)科體系來看,人工智能是一門非常典型的交叉學(xué)科,涉及數(shù)學(xué)、計算機、控制科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)等多個學(xué)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(xué)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(jìn)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(dāng)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。
您所知道的關(guān)于人工智能AI的知識有哪些?分享一下?
《每日經(jīng)濟(jì)新聞》編輯郭昕認(rèn)為,人工智能的確是當(dāng)前的趨勢。然而,當(dāng)我們談?wù)撊斯ぶ悄軙r,我們需要區(qū)分兩個概念:“弱人工智能”和“強人工智能”。前者一般被認(rèn)為是一種不能真正推理和解決問題的智能機器,強大的人工智能可以與人類智能的存在相抗衡。簡而言之,弱人工智能現(xiàn)在無處不在。例如,電子商務(wù)網(wǎng)站使用客戶服務(wù)機器人回答問題,并使用數(shù)據(jù)對消費者進(jìn)行分類。
假裝懂人工智能,開心地和別人聊天首先需要你對人工智能有一點了解,包括人工智能的定義,人工智能的應(yīng)用,人工智能的實現(xiàn),人工智能的優(yōu)點和缺點,以及你對人工智能的親身體驗。熟悉最流行的人工智能前沿技術(shù)和熱點新聞,會讓你聊得很開心。比如:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強化學(xué)習(xí)、python進(jìn)高考,這些都是很好的題目。另外,AI boss的周邊新聞也是一個很有意思的話題,也能引起對方的興趣。
當(dāng)然,你需要有不同的方式與不同的人聊天。和艾小白聊天,你只需要了解一點艾。與專業(yè)人士聊天,談?wù)搶I(yè)話題,無疑會讓你左右為難。在這個時候,你需要找到一個新的方法。AI老板身邊有趣的事情可能是一個很好的話題。另外,面對人工智能專業(yè)人士,你需要改變自己的角色,放棄聊天的主導(dǎo)地位,做一個開明的傾聽者和受教育者。
假裝理解比真正理解要好。與其對人工智能一知半解,不如學(xué)習(xí)人工智能,改變思維方式。從代碼農(nóng)民的角度來看這個世界真是太棒了。只有這樣我們才能產(chǎn)生共鳴。否則,與任何人談?wù)撊斯ぶ悄苤皇且环N膚淺的品味和表象。