


Wir zeigen die lukrativsten Beschäftigungsrichtungen in der Python-Programmierbranche auf
Enthüllung der lukrativsten Beschäftigungsrichtungen in der Python-Programmierbranche
Mit der Entwicklung und Popularisierung der Internet-Technologie ist die Nachfrage in der Programmierbranche dramatisch gestiegen. Als leistungsstarke und leicht zu erlernende Programmiersprache hat Python immer mehr Aufmerksamkeit und Liebe auf sich gezogen. In der Python-Programmierbranche gibt es mehrere Beschäftigungsrichtungen, die am profitabelsten sind. In diesem Artikel werden diese Anweisungen zusammen mit einigen Codebeispielen erläutert.
- Data Scientist/Analyst
Mit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters ist die Nachfrage nach Data Scientists und Datenanalysten deutlich gestiegen. Sie sind dafür verantwortlich, aus riesigen Datenmengen wertvolle Informationen zu extrahieren und Erkenntnisse und Vorhersagen zu treffen. Python ist im Bereich der Datenwissenschaft und -analyse aufgrund seiner umfangreichen Datenverarbeitungs- und Analysebibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-learn sehr beliebt.
Hier ist ein einfaches Codebeispiel, das zeigt, wie man Daten mit Pandas liest und verarbeitet:
import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 数据预处理 data = data.dropna() # 删除缺失值 data = data[data['age'] > 18] # 筛选大于18岁的数据 # 数据分析 mean_age = data['age'].mean() # 计算平均年龄 print('平均年龄:', mean_age)
- Machine Learning Engineer
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Teil der künstlichen Intelligenz und eines der heißesten Felder in der Python-Programmierbranche. Ingenieure für maschinelles Lernen verwenden Algorithmen und Modelle, damit Computer automatisch lernen und sich verbessern können, um komplexe Aufgaben zu erledigen. Python verfügt über leistungsstarke Bibliotheken für maschinelles Lernen wie TensorFlow und PyTorch.
Hier ist ein einfaches Codebeispiel, das zeigt, wie man ein Bildklassifizierungsmodell mit TensorFlow trainiert:
import tensorflow as tf # 加载数据集 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # 数据预处理 train_images = train_images.reshape((-1, 28*28)) / 255.0 test_images = test_images.reshape((-1, 28*28)) / 255.0 # 定义模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译和训练模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))
- Web Development Engineer
Webentwicklung ist ein weiterer boomender Bereich, und Python verfügt über eine breite Palette von Anwendungen in der Webentwicklung. Pythons Web-Frameworks wie Django und Flask helfen Entwicklern, schnell effiziente Webanwendungen zu erstellen. Darüber hinaus verfügt Python über viele leistungsstarke Front-End-Entwicklungstools und Bibliotheken wie Vue.js und React.
Hier ist ein einfaches Codebeispiel, das zeigt, wie man mit Django eine einfache Website erstellt:
from django.http import HttpResponse from django.urls import path from django.shortcuts import render def home(request): return render(request, 'home.html') # 渲染首页模板 def about(request): return HttpResponse('关于我们') # 返回关于我们页面的文本 urlpatterns = [ path('', home), path('about/', about), ]
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass zu den lukrativsten Karrieren in der Python-Programmierbranche Datenwissenschaftler/Analysten, Ingenieure für maschinelles Lernen und Webentwickler gehören. Die Nachfrage in diesen Bereichen ist groß und Python bietet als leistungsstarke und leicht zu erlernende Programmiersprache eine starke Unterstützung bei der Verfolgung dieser Karrierewege. Wir hoffen, dass die Leser durch die Codebeispiele in diesem Artikel diese Richtungen besser verstehen und fundiertere Entscheidungen für ihre berufliche Entwicklung treffen können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWir zeigen die lukrativsten Beschäftigungsrichtungen in der Python-Programmierbranche auf. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls

In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“

In den 1950er Jahren wurde die künstliche Intelligenz (KI) geboren. Damals entdeckten Forscher, dass Maschinen menschenähnliche Aufgaben wie das Denken ausführen können. Später, in den 1960er Jahren, finanzierte das US-Verteidigungsministerium künstliche Intelligenz und richtete Labore für die weitere Entwicklung ein. Forscher finden Anwendungen für künstliche Intelligenz in vielen Bereichen, etwa bei der Erforschung des Weltraums und beim Überleben in extremen Umgebungen. Unter Weltraumforschung versteht man die Erforschung des Universums, das das gesamte Universum außerhalb der Erde umfasst. Der Weltraum wird als extreme Umgebung eingestuft, da sich seine Bedingungen von denen auf der Erde unterscheiden. Um im Weltraum zu überleben, müssen viele Faktoren berücksichtigt und Vorkehrungen getroffen werden. Wissenschaftler und Forscher glauben, dass die Erforschung des Weltraums und das Verständnis des aktuellen Zustands aller Dinge dazu beitragen können, die Funktionsweise des Universums zu verstehen und sich auf mögliche Umweltkrisen vorzubereiten

Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden

MetaFAIR hat sich mit Harvard zusammengetan, um einen neuen Forschungsrahmen zur Optimierung der Datenverzerrung bereitzustellen, die bei der Durchführung groß angelegten maschinellen Lernens entsteht. Es ist bekannt, dass das Training großer Sprachmodelle oft Monate dauert und Hunderte oder sogar Tausende von GPUs verwendet. Am Beispiel des Modells LLaMA270B erfordert das Training insgesamt 1.720.320 GPU-Stunden. Das Training großer Modelle stellt aufgrund des Umfangs und der Komplexität dieser Arbeitsbelastungen einzigartige systemische Herausforderungen dar. In letzter Zeit haben viele Institutionen über Instabilität im Trainingsprozess beim Training generativer SOTA-KI-Modelle berichtet. Diese treten normalerweise in Form von Verlustspitzen auf. Beim PaLM-Modell von Google kam es beispielsweise während des Trainingsprozesses zu Instabilitäten. Numerische Voreingenommenheit ist die Hauptursache für diese Trainingsungenauigkeit.

In C++ umfasst die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen: Lineare Regression: Wird zur Vorhersage kontinuierlicher Variablen verwendet. Zu den Schritten gehören das Laden von Daten, das Berechnen von Gewichtungen und Verzerrungen, das Aktualisieren von Parametern und die Vorhersage. Logistische Regression: Wird zur Vorhersage diskreter Variablen verwendet. Der Prozess ähnelt der linearen Regression, verwendet jedoch die Sigmoidfunktion zur Vorhersage. Support Vector Machine: Ein leistungsstarker Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmus, der die Berechnung von Support-Vektoren und die Vorhersage von Beschriftungen umfasst.
