


Révéler les orientations d'emploi les plus lucratives dans l'industrie de la programmation Python
Révéler les orientations d'emploi les plus lucratives dans l'industrie de la programmation Python
Avec le développement et la vulgarisation de la technologie Internet, la demande dans l'industrie de la programmation a considérablement augmenté. En tant que langage de programmation puissant et facile à apprendre, Python attire de plus en plus l'attention et l'amour des gens. Dans l'industrie de la programmation Python, il existe plusieurs domaines d'emploi qui sont les plus rentables. Cet article révélera ces instructions, ainsi que quelques exemples de code.
- Data Scientist/Analyst
Avec l'avènement de l'ère du Big Data, la demande de data scientists et d'analystes de données a considérablement augmenté. Ils sont chargés d’extraire des informations précieuses à partir d’énormes quantités de données et de formuler des informations et des prédictions. Python est très populaire dans le domaine de la science et de l'analyse des données en raison de ses riches bibliothèques de traitement et d'analyse de données, telles que NumPy, Pandas et Scikit-learn.
Voici un exemple de code simple qui montre comment lire et traiter des données à l'aide de Pandas :
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)
- Ingénieur en apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est une partie importante de l'intelligence artificielle et l'un des domaines les plus en vogue dans l'industrie de la programmation Python. Les ingénieurs en apprentissage automatique utilisent des algorithmes et des modèles pour permettre aux ordinateurs d’apprendre et de s’améliorer automatiquement afin d’accomplir des tâches complexes. Python dispose de puissantes bibliothèques d'apprentissage automatique telles que TensorFlow et PyTorch.
Voici un exemple de code simple qui montre comment entraîner un modèle de classification d'images à l'aide de TensorFlow :
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))
- Ingénieur de développement Web
Le développement Web est un autre domaine en plein essor, et Python a un large éventail d'applications dans le développement Web. Les frameworks Web de Python, tels que Django et Flask, aident les développeurs à créer rapidement des applications Web efficaces. De plus, Python dispose de nombreux outils et bibliothèques de développement front-end puissants, tels que Vue.js et React.
Voici un exemple de code simple montrant comment créer un site Web simple à l'aide de Django :
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), ]
Pour résumer, les carrières les plus lucratives dans l'industrie de la programmation Python incluent les scientifiques/analystes de données, les ingénieurs en apprentissage automatique et les ingénieurs développeurs Web. La demande dans ces domaines est élevée et Python, en tant que langage de programmation puissant et facile à apprendre, offre un soutien solide pour poursuivre ces cheminements de carrière. Nous espérons que grâce aux exemples de code contenus dans cet article, les lecteurs comprendront mieux ces orientations et seront en mesure de faire des choix plus éclairés pour leur développement de carrière.
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Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle

Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."

Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.

Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.

MetaFAIR s'est associé à Harvard pour fournir un nouveau cadre de recherche permettant d'optimiser le biais de données généré lors de l'apprentissage automatique à grande échelle. On sait que la formation de grands modèles de langage prend souvent des mois et utilise des centaines, voire des milliers de GPU. En prenant comme exemple le modèle LLaMA270B, sa formation nécessite un total de 1 720 320 heures GPU. La formation de grands modèles présente des défis systémiques uniques en raison de l’ampleur et de la complexité de ces charges de travail. Récemment, de nombreuses institutions ont signalé une instabilité dans le processus de formation lors de la formation des modèles d'IA générative SOTA. Elles apparaissent généralement sous la forme de pics de pertes. Par exemple, le modèle PaLM de Google a connu jusqu'à 20 pics de pertes au cours du processus de formation. Le biais numérique est à l'origine de cette imprécision de la formation,

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises

En C++, la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique comprend : Régression linéaire : utilisée pour prédire des variables continues. Les étapes comprennent le chargement des données, le calcul des poids et des biais, la mise à jour des paramètres et la prédiction. Régression logistique : utilisée pour prédire des variables discrètes. Le processus est similaire à la régression linéaire, mais utilise la fonction sigmoïde pour la prédiction. Machine à vecteurs de support : un puissant algorithme de classification et de régression qui implique le calcul de vecteurs de support et la prédiction d'étiquettes.
