编程语言现状分析
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机器学习编程语言到底发展如何了能让你编程白学吗?
传统编程都是解决规则化、确定性问题的,你编程一行一行地去实现规则和逻辑,推导出结果来;而机器学习处理的是概率化的、不确定性的问题,解决问题的时候,用到了大量的数学知识,而不是编程知识。
也就是说,一个没接触过机器学习的编程老手、高手,初转到机器学习领域来,也就是一个初学者,没有什么优势;高超的编程技能并不能帮助你理解随机梯度下降或者反向传播,也不能帮助你用MATLAB或者Oct***e设计出一个优秀的算法来,跟白学了也差不了多少。
当然,扎实的计算机科学基础知识(数据结构、算法、体系结构等等)肯定是非常有用而且必要的。
说回机器学习编程语言的现状。
目前来讲,机器学习领域,工业界使用的还是传统的那些编程语言,C++、Python、JAVA等等,只不过侧重有所不同。比如,机器学习框架TensorFlow核心是C++写的,但通过Python提供了最完善的API(现在也提供很多语言的API了);以前不咋知名的语言比如R,因为擅长于数据处理,一下子成明星了。
所以从这个角度看,你以前学过的编程语言不会白学,用得上的。再说了,一个机器学习相关的软件项目,虽然核心是机器学习算法,但还需要大量的编程工作来做***的事儿,在机器学习专家的眼里可能是打杂,但是也不能把打杂的不当程序员啊。
至于,机器学习的专用语言,目前还停留在学术层面,工业界并没有见到什么实际的东西。
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