机器学习体会的简单介绍

学习编程和数学有关系么?

1、数学和编程有很大的关系。编程和数学，本质上来说，它们之间的联系是非常紧密的，最核心的说法就在于，数学是理论，编程是使用理论的工具。但是孩子学习编程，是能够反哺数学的。更准确地说，就是在学习编程知识的同时，也能对数学概念进行更直观的理解。

2、数学和编程有很多相似之处，两者都需要逻辑思维和解决问题的能力。编程需要数学知识作为基础，比如算法、数据结构、计算机科学等。而数学也可以帮助程序员更好地理解和应用算法和数据结构。此外，数学和编程都需要精确性和严谨性，所以学习数学可以帮助人们更好地理解计算机科学和编程。

3、第一，编写程序体现的是一个人的逻辑思维，既然涉及到逻辑，必然会与数学有些关系。但是与数学关系的深浅要与你所涉及的方面有关。

4、数学在编程中非常重要，可以帮助你理解算法的工作原理，更快地解决问题。如需学习少儿编程推荐选择童程童美。学少儿编程可以提高孩子逻辑思维、专注力！少儿编程值得孩子学习，它对于孩子的大脑发育以及手脑协调思考能力都有很大的帮助。

5、编程本身就是一门很讲逻辑思考能力的学问。如果本身已经有很强的逻辑思考能力的话，那学编程是相对的容易的。所以造成一种说法就是学数学是学好编程的关键。但其实没有什么是不可能的，数学成绩不是很好的人，也许也能成为出色的程序员。因为逻辑思考能力不是只有学数学才能有，用其它方法一样可以培养。

机器人可以在多领域代替人工,你怎么看?

1、现在很多导游服务，都能通过智能设备来实现，比如语音导览、智能问答等，随着人工智能的发展，功能越来越强大，导游的很多工作将被机器替代，电子导游也逐渐为许多游客所青睐。

2、但是机器人它不能完全的取代人类，因为人类才具有主观能动的创造性，人类创造了机器人，机器人不能创造机器人，因为它本身不具备创造能力。

3、首先，我们必须承认的是，AI已经开始在许多领域中替代人类。例如，在工业生产中，自动化机器人已经开始逐渐代替人工操作。在金融领域中，机器人也可以帮助客户解决问题，而不需要人工干预。在医疗领域中，人工智能技术可以协助医生进行诊断和治疗，从而提高医疗水平。

4、我觉得智能机器人的未来发展一定非常发达，基本上可以取代人类所有比较繁重的工作，一些精细的工作相信也会被取代。比如装卸工、搬运工、流水线操作工等等，甚至未来的厨师、程序员、驾驶员都可能会被智能机器人取代。所以说，未来智能机器人的发展，前途一定非常广阔。

IT男转行做程序员,有哪些建议?

1、第二，不断学习和跟进最新技术 IT行业变化非常迅速，尤其是这几年兴起的人工智能、大数据、区块链等技术领域，都需要我们去不断学习和掌握。新技术的出现，会带来新的机遇和挑战。只有通过不断学习和实践，才能够保持敏锐的嗅觉和竞争力。

2、①心理准备 一旦开始学习，那就是开弓没有回头箭，一定要坚持下去，所以一定要做好心理准备，确定好自己有能够坚持下去的动力，这样才可以学得更好。

3、学会把知识融会贯通的使用，这需要非常大的知识积累和经验。这也是我为什么建议你好好学习上个好点的大学，某些教授被称为“大师”不是没有理由的。他们有的是经验与积累，比那些当老师只为个铁饭碗的人强多了。

4、都说换行穷三年，一般是不建议换行业发展的，如果真的不想从事本行业的工作的话，可以考虑行业内转岗。

5、建议每日一两颗大枣，现代医学表明，大枣中含有的环磷酸腺苷还有扩张血管的作用，可改善心肌的营养状况，增强心肌收缩力，有利于心脏的正常活动。大枣中还含有三萜类化合物，如山楂酸，具有抗疲劳作用，能增加人的耐力。此外，大枣还具有减轻毒性物质对肝脏损害的功能。

如何学习机器学习的一点心得

1、③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。

2、机器学习是实现人工智能的一种方式，而深度学习是实现机器学习的一种技术。 深度学习原本并非独立的学习方法，它同样会运用有监督和无监督的学习手段来训练深度神经网络。然而，随着近年来该领域的迅猛发展，一系列独特的学习技术被提出（例如残差网络），越来越多的人开始将其视为独立的学习方法。

3、先看看相关的图书：要有好几本作为参考，最好是角度差异大、深浅程度不同，比如系统的导论式的、深入的有推导的、浅出的手把手的。它要充当不同学习过程中的工具书。

4、通过几天的学习我们收获了很多的东西，尤其是在网络的路由器方面，这几天老师以讲路由器为主这也使我们有了一个很大的转变，从以前的对路由器一无所知到现在的对路由器有了很深的认识。同是还了解了许多有关CISCO的一些知识。这些知识对一个网络专业的学生而言是非常有价值的，也许是受益终生的。

5、在Jupyter中构建模型是很简单的，但是如何让数千甚至数百万人使用该模型？这才是机器学习工程师应该思考的事情，这也是机器学习创造价值的前提。但是，根据最近在Cloud Native活动上的讨论情况来看，大公司以外的人并不知道如何做到这一点。 20%的时间 20%的时间，这意味着我们20%的时间都花在了学习上。

6、jupyter notebook确实是一个非常好用的东西，特别是在网上学各种教程的时候，一般他们都会给出你可以互动的notebook来。同时，平时自己想要实验一些小的东西，用notebook也会特别方便。当然，直接用亚马逊 aws或者其他的供应商的远程端也是可以的。