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ml动态图前沿信息_动态27报第400期(2024年11月实时热点)

内容来源：惠生活优选所属栏目：教程更新日期：2024-11-26

ml动态图

机器学习框架全解析：从零到一的指南 𐟓š 这本书对机器学习框架的介绍相当全面，几乎涵盖了所有公开课和书籍中的内容。它详细讲解了如何在一个训练任务中利用硬件资源，包括高性能数据模块、动态图与静态图以及与之相关的图编译器前端、后端和运行时。此外，还介绍了不同的硬件加速器、分布式并行等。 𐟓š 书中的例子主要围绕华为的开源框架Mindspore展开，作者团队也主要是华为工程师，这让人不禁联想到这本书可能是Mindspore的推广软文（但并非如此）。书中的对比分析相当全面，不会让人“只见树木不见森林”。 𐟓š 总的来说，这本书对我而言是一次扫盲之旅。例如，我才发现机器学习框架的数据模块与Spark有很多相似之处，从某种程度上看，ML框架是Spark这种大数据框架叠加了ML/DL特定的计算处理（主要是tensor运算和自动微分）。阅读时，可以参考Mindspore官网的文档，以获得更全面的理解。

算法工程师必备技能清单𐟓š 1️⃣ 编程语言 ✅ Python：在机器学习和数据分析中广泛使用，拥有丰富的库和框架（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）。 ✅ R：主要用于统计分析和数据可视化，也在机器学习中有所应用。 2️⃣ 机器学习框架 ✅ TensorFlow：由Google开发，支持深度学习和机器学习模型的构建和训练。 ✅ PyTorch：由Facebook开发，具有动态图机制，适合研究和原型设计。 ✅ Keras：高层API，可以与TensorFlow、Theano等后端引擎配合使用。 ✅ scikit-learn：用于传统机器学习任务，如分类、回归、聚类等。 3️⃣ 数据处理和分析 ✅ Pandas：用于数据处理和分析，特别是数据清洗和预处理。 ✅ NumPy：用于数值计算和数组操作。 ✅ SciPy：用于科学计算，提供了许多数学算法和工具。 4️⃣ 数据可视化 ✅ matplotlib：用于生成各种静态图表。 ✅ seaborn：基于Matplotlib，提供更美观的统计图表。 ✅ plotly：用于创建交互式图表和可视化。 ✅ Tableau：用于创建复杂的数据可视化和仪表板。 5️⃣ 集成开发环境 (IDE) ✅ Jupyter Notebook：用于创建和共享文档，结合代码、数据和可视化。 ✅ PyCharm：Python专用的IDE，支持调试、测试和代码分析。 ✅ Visual Studio Code：通用的代码编辑器，支持多种编程语言和插件。 6️⃣ 数据处理和存储 ✅ SQL：用于数据库管理和查询。 ✅ Hadoop：用于处理大规模数据集。 ✅ Spark：用于大数据处理和分析，支持内存计算。 7️⃣ 版本控制 ✅ Git：用于代码版本管理和协作。云平台和服务 ✅ AWS：提供机器学习服务（如SageMaker）和计算资源。 ✅ Google Cloud：提供AI和机器学习服务（如AI Platform）。 ✅ Microsoft Azure：提供机器学习和数据分析服务（如Azure ML）。

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