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深度学习的贡献的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python深度学习的贡献的解答，让我们一起看看吧。
学好深度学习，Python得达到什么程度？
大概分为几个境界，这么和你说吧，得看你说的学好是好到什么程度
1.好到会调包，那你就需要把python用到能看懂函数包参数的程度
2.好到会对函数包进行调整，那就需要能看懂函数包里各个函数功能的程度
3.好到能在实际项目中通过机器学习算法实现问题，那就需要不仅可以较为深入的理解python源码还需要掌握项目部分的一些代码，甚至掌握不同语言之间嵌入的程度
4.好到完全理解算法底层原理可以研究并创新算法的时候，那就需要能够熟练使用python到能够从最底层方法搭建自己的函数，类，包的程度。甚至需要考虑到训练过程中计算***的，并行等问题尽可能提升训练效率。（当然现在已经成熟的框架已经让这个底层变得非常不那么底层了）
5.好到有资格成为知名科学家，那你把python学成啥样都完全无所谓。只要你提出一个idea，会有一大群非常优秀经验丰富的软件工程师去抢着帮你实现
总结，python只是一种工具，如果你真的想学好机器学习或者任何算法类的东西就一定要让你的能力是基于你自身的知识体系和思维创新的，因为任何基于某一门语言甚至某一个框架的能力都非常有可能在一夜之间变成过往云烟
与之相反的是如果你是一位非常优秀的算法研究者，哪怕你只是有完全面向百度的编程水平也完全可以有很高的个人价值。
人工智能很多技术已经应用于日常生活，比如我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息，这是商城根据用户信息和习惯进行的智能推荐，用到了数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术。
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Python为什么适用于大数据和AI？
M年前抛弃C/C++/Matlab/R等N多家室，独宠python这个小妾，为人工智能的梦想奋斗着，我该说点什么了.
先简单看下python的***介绍:
说的就是python的两个最重要特性：
work more quickly ：开发效率快
integrate your systems ： 神奇的胶水，易于集成。
准确地说，是为什么Python适合AI和数据分析，也就是人工智能开发，而大数据开发领域还是Java占据着绝对的优势的。
那么接下来我们来看看到底Python为什么会成为AI编程语言的王者。
不想为臃肿的代码买单
从语法讲，Python几乎已经是极致简洁了，可以说非常方便，尤其是比起J***a这种语言，那简直是非常的简洁，明明别的语言可能要100行代码才能搞定的事情，Python只需要10行代码就能帮你搞定，那么这时候你选择什么语言？Python学习成本相对于其他编程语言要小很多，入门门槛也要小很多，而且可读性非常强。
只关系自己的核心业务
只关心核心的研究业务，其他的交给高效的C/C++后台，而python只要关注好自己的核心业务就好了，而AI科学家们更没有必要花更多的时间去搞C/C++这种时间成本非常高的工业级编程语言。
一旦不好搞定扩展方便
Python另外一个优势就是好扩展，Python可以很方便的通过C实现扩展，这就让Python的优势明显，一旦出现Python确实很难实现，找C现成的解决方案或者直接***用C语言扩展就可以了，这一点非常方便。
但Python也缺点很多
直到今天，因为两个版本并行，虽然明面上是Google支持，但是其实没有真正的大[_a***_]和像J***a一样的社区支持，所以26岁的Python 都还没有一个官方的 JIT 编译器，要知道Android在2.2时代，Dalvik 虚拟机增加了 JIT，运行速度显著提升。她的语法也远没有ruby那么优美，但即使这样他还是成了数据分析第一语言，人工智能第一语言，网络黑客第一语言。纯 Python 的速度很慢，相对于C语言来说有时候效率会慢上数千倍。单个Python 程序无法在多核上并发执行。
还有一点是Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行，很多模块需要同时维护两个不同的版本，这个开发者简直带来了太多的麻烦。
早期在人工智能研究领域其实是Lisp语言占据主导，Lisp语言更接近数学本质，但是这门语言学习成本极大，要想用好Lisp你不得不学好emacs文本编辑器，这对大部分人的时间成本是不可控的。而且Lisp和Emacs学习成本极大，有了Python就可以完全省去这些麻烦事情，更多的关注到人工智能研究本身，而不是花太多的时间去倒腾工具了。
到此，以上就是小编对于python深度学习的贡献的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习的贡献的2点解答对大家有用。
