人工智能下，Python有哪些應(yīng)用場景？幾乎所有主流的人工智能開源框架都綁定了python作為模型的切入點(diǎn)。以Tensorflow為例。Tensorflow的后端，也就是用于運(yùn)算的模塊，是用C/C寫的

人工智能下，Python有哪些應(yīng)用場景？

幾乎所有主流的人工智能開源框架都綁定了python作為模型的切入點(diǎn)。以Tensorflow為例。Tensorflow的后端，也就是用于運(yùn)算的模塊，是用C/C寫的，速度很快。Python作為前端工具，用來描述計算圖。編制完計算圖，剩下的就交給高效的后端了。

比如Python在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的使用就像電腦的鍵盤鼠標(biāo)，這些機(jī)器學(xué)習(xí)庫的后端就像CPU指計算機(jī)；當(dāng)然，用鍵盤和鼠標(biāo)來做操作是不現(xiàn)實的，但isn 用鍵盤鼠標(biāo)把計算公式輸入電腦，讓它去做運(yùn)算，這不正常嗎？

那為什么唐 你不是用最方便省時的工具畫計算圖嗎？

用python實現(xiàn)一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法時是否需要自己寫輪子？

目前，機(jī)器學(xué)習(xí)主要有兩種形式。一種是搞算法的，主力是麻省理工等世界知名大學(xué)(學(xué)術(shù)派)，大公司的核心團(tuán)隊，比如google?；径际敲．厴I(yè)的博士或者在職教授，給大家做輪子。二是工程應(yīng)用，自動駕駛，醫(yī)學(xué)影像，城市公交，語音識別等。主要目的是快速把算法變成可執(zhí)行的項目，大部分都是直接用輪子。

那么是不是說我們做工程的就一定不能做輪子呢？那個 這不是真的。根據(jù)項目需要，可以對車輪進(jìn)行修改或改造。