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强化学习方法的问题,于是小编就整理了1个相关介绍Python强化学习方法的解答,让我们一起看看吧。
为什么选择Python作为学习人工智能的起点?
这是一个好问题,确实对于很多没有计算机基础的同学来说,我也建议从Python等编程语言开始入门人工智能。
从学习人工智能的角度来说,真正的起点应该是机器学习。不论是Python语言也好,还是数学、统计学知识也罢,这些知识对于学习大数据、人工智能都有较大的影响,但是从专业知识体系结构上来说,机器学习本身就是人工智能领域和大数据领域的重要研究方向。
机器学习简单的说就是在一堆杂乱无章的数据当中,找到其背后的规律。不论是监督学习、非监督学习,还是强化学习、半监督学习等机器学习范式,数据都是机器学习的基础,而编程语言则是收集数据的重要工具。
对于刚刚开始进入人工智能、大数据领域的同学来说,老师往往都会安排从收集数据开始,而由于Python做数据收集(爬虫)非常方便,所以很多同学都会先学习使用Python,进而使用Python来完成机器学习、深度学习算法实现。
实际上,还有很多语言可以应用在人工智能领域,比如c++、Java等语言在人工智能领域也有很多应用,而且在行业应用场景下,往往***用C++和J***a更为普遍,因为生产场景往往更重视应用的稳定性、执行效率和安全性等因素。
以我的课题组为例,很多人工智能、大数据方向的创新要进行落地时,往往都会把在验证阶段使用Python完成的代码再使用J***a重写,或者***用C++来重写,相信很多同学也都经历过这个过程,尤其是做纵向课题转横向应用时,这是比较常见的做法。
总体上来说,虽然Python语言在生产场景下依然有不足的地方,但是随着云计算平台不断发展和壮大,尤其是进入到云原生阶段之后,Python语言未来的应用潜力还是比较大的,应用边界也在不断向传统学科扩展。
最后,如果有人工智能、大数据领域相关的问题,欢迎与我交流。
工欲善其事必先利其器,而Python算是人工智能的利器,也仅仅是利器!
人工智能建立理论模型以后是要写代码实现的,实现的时候时候就有编程语言的选择,而这些选择里面Python的契合度目前最高:
1.人工智能的基础是数学和数据,Python有很多现有的库天然支持这些数据的数学运算,而其他语言实现很痛苦!如numpy.
2.人工智能程序涉及数学的拟合,求导,梯度更新等过程,实现超级困难,而Python语言有现成的框架可以简单实现这些过程,比如谷歌的TensorFlow,Facebook的pytorch,百度的paddlepaddle等.
3.一开始搞人工智能是一些科学家,这些科学家并非专业的编程人士,他们的主业也是做科研,所以编程只是论证他们的观点和实验,这个时候找一门简单的编程语言是必要的,而Python是真的简单,所以最初的很多成果都是Python语言实现的,学习的人越来越多,看的案例也基本上是Python,他们再传授的时候,基本上也是Python。当然c++和其他语言也多,但是用户基数不够大!
4.很多培训机构渲染,学Python等于学人工智能,我也是醉了...
5.人工智能分为弱人工智能,强人工智能,超人工智能,目前虽然取得了很大进步,但依旧处于:人工+智能 状态,期望不要过高哦![耶]
到此,以上就是小编对于python强化学习方法的问题就介绍到这了,希望介绍关于python强化学习方法的1点解答对大家有用。