2018年AI和ML(NLP、计算机视觉、强化学习)技术总结和2019年趋势(下)

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2018年AI和ML(NLP、计算机视觉、强化学习)技术总结和2019年趋势(下)

【方向】 2019-01-14 23:17:39 浏览1841
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4、工具和库

工具和库是数据科学家的基础。我参与了大量关于哪种工具最好的辩论,哪个框架会取代另一个,哪个库是经济计算的缩影等等。

但有一点共识--我们需要掌握该领域的最新工具,否则就有被淘汰的风险。 Python取代其他所有事物并将自己打造成行业领导者的步伐就是这样的例子。当然,其中很多都归结为主观选择,但如果你不考虑最先进的技术,我建议你现在开始,否则后果可能将不可预测。那么成为今年头条新闻的是什么?我们来看看吧!

PyTorch 1.0

什么是PyTorch?我已经多次在本文中提到它了,你可以在Faizan Shaikh的文章中熟悉这个框架

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这是我最喜欢的关于深度学习文章之一!当时TensorFlow很缓慢,这为PyTorch打开了大门快速获得深度学习市场。我在GitHub上看到的大部分代码都是PyTorch实现的。这并非因为PyTo

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