


Explorez les options de carrière les plus intéressantes en programmation Python
Explorez les options d'emploi les plus intéressantes dans le domaine de la programmation Python
Python, en tant que langage de programmation simple et facile à apprendre mais puissant, a réalisé de grandes réalisations dans le domaine du développement logiciel et de la science des données ces dernières années. La simplicité et la lisibilité de Python en ont fait le langage de choix pour de nombreux programmeurs, conduisant à un nombre rapidement croissant d'opportunités d'emploi. Cet article explorera les options d'emploi les plus populaires dans la programmation Python et fournira quelques exemples de code.
- Ingénieur de développement logiciel
En tant qu'ingénieur de développement Python, vous serez responsable de l'écriture d'applications logicielles efficaces et fiables à l'aide de Python. Vous devrez peut-être maîtriser la syntaxe de base de Python et les bibliothèques courantes, telles que NumPy, Pandas et Django. Vous trouverez ci-dessous un exemple de programme Python simple qui montre comment imprimer « Hello, World ! ».
print("Hello, World!")
- Data Scientist
Dans le domaine de la science des données, Python est devenu un langage de choix. L'avantage de Python réside dans ses puissantes capacités de traitement et d'analyse des données, ainsi que dans ses riches bibliothèques de calcul scientifique, telles que SciPy et Scikit-learn. En tant que data scientist, vous utiliserez Python pour traiter et analyser de grandes quantités de données et en tirer des informations utiles. Vous trouverez ci-dessous un exemple qui montre comment utiliser Python pour une analyse simple des données.
import pandas as pd data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Ryan', 'Jessica'], 'Age': [25, 28, 22, 30], 'City': ['New York', 'San Francisco', 'Tokyo', 'London']} df = pd.DataFrame(data) print(df.describe())
- Ingénieur en intelligence artificielle
Le développement rapide du domaine de l'intelligence artificielle offre également un grand nombre d'opportunités d'emploi pour les programmeurs Python. Python propose un large éventail d'applications en matière d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, avec des bibliothèques telles que Keras et TensorFlow. En tant qu'ingénieur en intelligence artificielle, vous utiliserez Python pour écrire des algorithmes permettant de former des modèles et de résoudre des problèmes complexes. Vous trouverez ci-dessous un exemple simple montrant comment implémenter un algorithme de régression linéaire à l'aide de Python.
import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 构造数据 X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1)) y = np.array([3, 4, 5, 6, 7]) # 训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 预测 x_test = np.array([6]).reshape((-1, 1)) y_pred = model.predict(x_test) print(y_pred)
- Network Engineer
Python est également largement utilisé dans le domaine de la programmation réseau. En tant qu'ingénieur réseau, vous pouvez utiliser Python pour écrire des applications réseau, automatiser la configuration réseau et gérer les périphériques réseau. La bibliothèque Socket de Python et le framework Twisted offrent de riches capacités de programmation réseau. Vous trouverez ci-dessous un exemple simple montrant comment créer un serveur Web de base à l'aide de Python.
import http.server port = 8080 handler = http.server.SimpleHTTPRequestHandler with http.server.HTTPServer(('', port), handler) as server: print('Server started on port', port) server.serve_forever()
Que vous débutiez tout juste l'apprentissage de la programmation Python ou que vous ayez déjà une certaine expérience, ces possibilités d'emploi vous offrent de larges perspectives d'évolution. Grâce à un apprentissage et à une pratique continus, vous pouvez trouver un cheminement de carrière approprié et réussir dans le domaine de la programmation Python. J'espère que les exemples de code fournis dans cet article pourront vous inciter à explorer et à développer sur la voie de la programmation Python.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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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

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.

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

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,

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.

Les bibliothèques et outils d'apprentissage automatique dans le langage Go incluent : TensorFlow : une bibliothèque d'apprentissage automatique populaire qui fournit des outils pour créer, entraîner et déployer des modèles. GoLearn : Une série d'algorithmes de classification, de régression et de clustering. Gonum : Une bibliothèque de calcul scientifique qui fournit des opérations matricielles et des fonctions d'algèbre linéaire.

Utilisez l'apprentissage automatique dans Golang pour développer des algorithmes intelligents et des solutions basées sur les données : installez la bibliothèque Gonum pour les algorithmes et utilitaires d'apprentissage automatique. Régression linéaire utilisant le modèle LinearRegression de Gonum, un algorithme d'apprentissage supervisé. Entraînez le modèle à l'aide de données d'entraînement, qui contiennent des variables d'entrée et des variables cibles. Prédisez les prix de l’immobilier en fonction de nouvelles caractéristiques, à partir desquelles le modèle extraira une relation linéaire.
