大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python深度学习规律的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python深度学习规律的解答,让我们一起看看吧。
Python深度学习有什么要求吗?
题主声明了Python的深度学习,那么首先你需要一定的Python基础。
这个基础不要求有多高深的Python功力,最起码会写能读懂他们的API和Demo。这一点要求你对Python至少是精通基础。
第二,学习深度学习你需要了解几个常见的深度学习包:
也就是说,在了解里面的内涵之前,我想你应该先从实现一个功能入手,让自己有了学习的动力。因为深度学习正常情况下,学习曲线很陡峭,很艰难。
第四,如果还想更进一步,那么请补充一下数学基础和英语阅读能力。这点尤为重要,因为到这一层更多的是自己实现算法。算法从哪来呢,最新的相关学术期刊。如果想要读懂这些文章,就需要能读通,能理解了。
第五,还有一个最重要的要求,不要习惯自己过去的成绩。因为深度学习并没有达到顶峰,现在还是一个上坡阶段。目前,没有人能看到深度学习或者说人工智能的未来会达到什么样的巅峰。所以,新的框架、新的算法必然会层出不穷。
这就是我,一个五年工作经验的混子程序员给你的建议。你觉得我说的对吗?
为什么AI的深度学习,基本上都跟python这门语言有关,其它语言难道搞不定?
因为python门槛最低。
AI应用因为其复杂性,必须通过组装方式完成,没有人能从0到1造一个AI。所以AI有很多模块提供商,提供商当然希望更多系统能用自己产品,门槛越低用户就越多。 python相比其他语言,可能只需要一行代码就能集成, java可能需要编写一本厚厚的说明书开发者才会用,为难自己又为难别人,何苦呢。于是数据领域选择python,成为了行业标准。
AI的深度学习通常使用Python编程语言,因为Python具有以下优点:
- 易于学习和使用:Python是一种高级编程语言,具有简单易学的语法和丰富的库。这使得Python成为一种流行的编程语言,并且有很多开发人员和社区支持。
- 高效的数据处理:Python是一种动态类型语言,具有高效的数据处理能力。这使得Python非常适合用于数据分析和机器学习任务。
- 丰富的库和框架:Python拥有许多用于机器学习和深度学习的库和框架,如TensorFlow、PyTorch、Keras等。这些库和框架使得开发人员可以更轻松地构建和训练深度学习模型。
- 跨平台性:Python可以在多种操作系统上运行,包括Windows、MacOS和Linux等。这使得Python成为一种跨平台的编程语言,可以方便地在不同的平台上开发和部署应用程序。
虽然其他编程语言也可以用于深度学习,但Python是目前最的语言之一,因为它具有以上优点,并且开发人员和社区的支持非常广泛。
深度学习任何一门语言都可以实现,从github中也可以找到很多非python的深度学习库。之所以大部分深度学习都与python有关,是因为如下原因
1 语言简单
python设计理念就是简单快捷,不但上手快,而且开发速度快,维护成本相对低
2 三方库多
python有大量优质的第三方库,基本是只有你想不到,没有它做不到的存在,科学计算库也是如此。因此,深度学习需要的功能,python分分钟搞定。
3 胶水中的胶水
python运行效率低,这是不争的事实。但是,仅用python开发上层接口,下层使用c/c++实现,这种[_a***_]开发起来简单快捷。用起来很爽。
到此,以上就是小编对于python深度学习规律的问题就介绍到这了,希望介绍关于python深度学习规律的2点解答对大家有用。