程式員多賺錢？10個編碼工具學會年薪即破300萬！
毫無疑問，Python是最流行的語言之一，其成功的原因之一是它為科學計算提供了廣泛的報道。 在這里，我們仔細研究用于機器學習和數據科學的十大Python工具。學會這些，程序員年薪百萬沒問題，工資都快溢出銀行卡。
據調查顯示，人工智慧人才需求到達井噴期，真正供不應求。從業者年薪30萬起 ，工智能從業者薪資水平居IT行業首位。0年經驗AI工程師年薪30萬起，算法工程師等年薪40萬+。AI應屆博士80萬起！
專家們已經明確表示2019年將是人工智慧和機器學習的光明年。 他們中的一些人也表達了他們的觀點，“機器學習往往具有Python風格，因為它比Java更加用戶友好”。
在數據科學方面，Python的語法最接近數學語法，因此，是數學家或經濟學家等專業最容易理解和學習的語言。
在這里，我將介紹我的十大最有用的Python工具列表，用于機器學習和數據科學應用程序。 如果您想深入了解這兩個領域的知識而且您不知道從哪里開始，那么這是您的最佳選擇！ 看一下清單，選擇最適合您的選擇！
機器學習工具
Shogun - Shogun是一個開源機器學習工具箱，專注于支持向量機（SVM），它是用C ++編寫的，它是1999年創建的最古老的機器學習工具之一！ 它提供了廣泛的統一機器學習方法，其創建背后的目標是為機器學習提供透明和可訪問的算法以及免費的機器學習工具給任何對該領域感興趣的人。
Shogun提供了一個記錄良好的Python界面，它主要用于統一的大規模學習，并提供高性能的速度。 但是，有些人發現它的API難以使用。
Keras - Keras是一個高級神經網絡API，提供了一個Python深度學習庫。 對于任何初學者來說，這是機器學習的最佳選擇，因為與其他圖書館相比，它提供了一種表達神經網絡的簡便方法。 Keras是用Python編寫的，能夠運行在流行的神經網絡框架之上，如TensorFlow，CNTK或Theano。
根據官方網站，Keras專注于4個主要指導原則，即用戶友好性，模塊化，易于擴展和使用Python。 然而，當談到速度時，Keras比其他庫更不利。
Scikit-Learn - 這是一個用于數據挖掘和數據分析的開源工具。 雖然它在本文的機器學習中列出，但它也適用于數據科學。 Scikit-Learn提供一致且易于使用的API以及網格和隨機搜索。 其主要優勢之一是其在玩具數據集上執行不同基準測試的速度。 Scikit-Learn的主要功能包括分類，回歸，聚類，降維，模型選擇和預處理。
Pattern - Pattern是一個Web挖掘模塊，提供數據挖掘，自然語言處理，機器學習，網絡分析和<canvas>可視化的工具。 它還附帶了良好的文檔和超過50個示例以及350多個單元測試。 最重要的是，它是免費的！
Theano - 可以說是最成熟的Python深度學習庫之一，Theano以希臘畢達哥拉斯哲學家和數學家的名字命名，據稱他是畢達哥拉斯的學生，女兒或妻子。 Theano的主要功能包括與NumPy的緊密集成，GPU的透明使用，高效的符號區分，速度和穩定性優化，動態C代碼生成以及廣泛的單元測試和自我驗證。
它提供了定義，優化和評估數學表達式的工具，并且可以在探索其數據結構的Theano上構建許多其他庫。 盡管如此，與Theano合作時還存在一些缺點; 它的API可能會增加一些人的學習曲線，而另一些人認為Theano由于無法適應生產環境而不如其他圖書館效率高。
數據科學工具
SciPy - 這是一個基于Python的數學，科學和工程開源軟件生態系統。 SciPy使用各種軟件包，如NumPy，IPython或Pandas，為常見的數學和科學編程任務提供庫。 當您想要在計算機上操作數字并顯示或發布結果時，此工具是一個很好的選項，它也是免費的。
Dask - Dask是一種通過集成到其他社區項目（如NumPy，Pandas和Scikit-Learn）來為分析提供并行性的工具。 通過這種方式，您可以通過僅更改幾行代碼來快速并行化現有代碼，因為它的DataFrame與Pandas庫中的相同，其Array對象的工作方式類似于NumPy，以及。它能夠并行化用純Python編寫的作業。
Numba - 此工具是一個開源優化編譯器，它使用LLVM編譯器基礎結構將Python語法編譯為機器代碼。 在數據科學應用程序中使用Numba的主要優點是它在使用NumPy數組的代碼時的速度，因為Numba是一個NumPy識別編譯器。 與Scikit-Learn一樣，Numba也適用于機器學習應用程序，因為它的加速可以在專為機器學習或數據科學應用程序特別構建的硬件上運行得更快。
HPAT - 高性能分析工具包（HPAT）是一種基于編譯器的大數據框架。 它可以自動將Python中的分析/機器學習代碼擴展到裸機群集/云性能，并可以使用@jit裝飾器優化特定功能。
Cython - 使用數學繁重的代碼或在緊密循環中運行的代碼時，Cython是您的最佳選擇。 Cython是一個基于Pyrex的源代碼轉換器，允許您輕松編寫Python的C擴展。 此外，通過增加對與IPython / Jupyter筆記本集成的支持，使用Cython編譯的代碼可以通過內聯注釋在Jupyter筆記本中使用，就像任何其他Python代碼一樣。
人工智慧實踐與機器學習訓練加速
如果你想更加了解Python，或者說想實踐一下人工智慧項目？如何讓自己使用Python開發的機器學習模型快捷低成本的跑起來呢？
谷歌的另一款工具或許可以幫到你，也就是谷歌的AIY Projects 項目。在2017 年上半年，谷歌宣布了一個新的開源計劃--AIY Projects（AIY計劃），其目標是讓每個Maker（創客）都能DIY自己的 AI 人工智慧產品，讓更多人能學習、探索并體驗人工智慧。
谷歌目前為 AIY Projects 推出了兩款硬件產品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。AIY Vision Kit（視覺套件）是一套簡單的計算機視覺系統，可運行 3 種基于 TensorFlow 的類神經網路模型應用程序。
同時，谷歌還將推出專用的人工智慧芯片，幫助加速和運行機器學習訓練——Edge TPU 是谷歌專用的 ASIC 芯片，專為在 Edge 運行 TensorFlow Lite ML 模型而設計, 用來處理 AI 預測部分。它的特點是比訓練模型的計算強度要小。針對Edge TPU的新設備是：AIY Edge TPU Dev 開發板和 AIY Edge TPU 加速器，二者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。
據調查顯示，人工智慧人才需求到達井噴期，真正供不應求。從業者年薪30萬起 ，工智能從業者薪資水平居IT行業首位。0年經驗AI工程師年薪30萬起，算法工程師等年薪40萬+。AI應屆博士80萬起！
專家們已經明確表示2019年將是人工智慧和機器學習的光明年。 他們中的一些人也表達了他們的觀點，“機器學習往往具有Python風格，因為它比Java更加用戶友好”。
在數據科學方面，Python的語法最接近數學語法，因此，是數學家或經濟學家等專業最容易理解和學習的語言。
在這里，我將介紹我的十大最有用的Python工具列表，用于機器學習和數據科學應用程序。 如果您想深入了解這兩個領域的知識而且您不知道從哪里開始，那么這是您的最佳選擇！ 看一下清單，選擇最適合您的選擇！
機器學習工具
Shogun - Shogun是一個開源機器學習工具箱，專注于支持向量機（SVM），它是用C ++編寫的，它是1999年創建的最古老的機器學習工具之一！ 它提供了廣泛的統一機器學習方法，其創建背后的目標是為機器學習提供透明和可訪問的算法以及免費的機器學習工具給任何對該領域感興趣的人。
Shogun提供了一個記錄良好的Python界面，它主要用于統一的大規模學習，并提供高性能的速度。 但是，有些人發現它的API難以使用。
Keras - Keras是一個高級神經網絡API，提供了一個Python深度學習庫。 對于任何初學者來說，這是機器學習的最佳選擇，因為與其他圖書館相比，它提供了一種表達神經網絡的簡便方法。 Keras是用Python編寫的，能夠運行在流行的神經網絡框架之上，如TensorFlow，CNTK或Theano。
根據官方網站，Keras專注于4個主要指導原則，即用戶友好性，模塊化，易于擴展和使用Python。 然而，當談到速度時，Keras比其他庫更不利。
Scikit-Learn - 這是一個用于數據挖掘和數據分析的開源工具。 雖然它在本文的機器學習中列出，但它也適用于數據科學。 Scikit-Learn提供一致且易于使用的API以及網格和隨機搜索。 其主要優勢之一是其在玩具數據集上執行不同基準測試的速度。 Scikit-Learn的主要功能包括分類，回歸，聚類，降維，模型選擇和預處理。
Pattern - Pattern是一個Web挖掘模塊，提供數據挖掘，自然語言處理，機器學習，網絡分析和<canvas>可視化的工具。 它還附帶了良好的文檔和超過50個示例以及350多個單元測試。 最重要的是，它是免費的！
Theano - 可以說是最成熟的Python深度學習庫之一，Theano以希臘畢達哥拉斯哲學家和數學家的名字命名，據稱他是畢達哥拉斯的學生，女兒或妻子。 Theano的主要功能包括與NumPy的緊密集成，GPU的透明使用，高效的符號區分，速度和穩定性優化，動態C代碼生成以及廣泛的單元測試和自我驗證。
它提供了定義，優化和評估數學表達式的工具，并且可以在探索其數據結構的Theano上構建許多其他庫。 盡管如此，與Theano合作時還存在一些缺點; 它的API可能會增加一些人的學習曲線，而另一些人認為Theano由于無法適應生產環境而不如其他圖書館效率高。
數據科學工具
SciPy - 這是一個基于Python的數學，科學和工程開源軟件生態系統。 SciPy使用各種軟件包，如NumPy，IPython或Pandas，為常見的數學和科學編程任務提供庫。 當您想要在計算機上操作數字并顯示或發布結果時，此工具是一個很好的選項，它也是免費的。
Dask - Dask是一種通過集成到其他社區項目（如NumPy，Pandas和Scikit-Learn）來為分析提供并行性的工具。 通過這種方式，您可以通過僅更改幾行代碼來快速并行化現有代碼，因為它的DataFrame與Pandas庫中的相同，其Array對象的工作方式類似于NumPy，以及。它能夠并行化用純Python編寫的作業。
Numba - 此工具是一個開源優化編譯器，它使用LLVM編譯器基礎結構將Python語法編譯為機器代碼。 在數據科學應用程序中使用Numba的主要優點是它在使用NumPy數組的代碼時的速度，因為Numba是一個NumPy識別編譯器。 與Scikit-Learn一樣，Numba也適用于機器學習應用程序，因為它的加速可以在專為機器學習或數據科學應用程序特別構建的硬件上運行得更快。
HPAT - 高性能分析工具包（HPAT）是一種基于編譯器的大數據框架。 它可以自動將Python中的分析/機器學習代碼擴展到裸機群集/云性能，并可以使用@jit裝飾器優化特定功能。
Cython - 使用數學繁重的代碼或在緊密循環中運行的代碼時，Cython是您的最佳選擇。 Cython是一個基于Pyrex的源代碼轉換器，允許您輕松編寫Python的C擴展。 此外，通過增加對與IPython / Jupyter筆記本集成的支持，使用Cython編譯的代碼可以通過內聯注釋在Jupyter筆記本中使用，就像任何其他Python代碼一樣。
人工智慧實踐與機器學習訓練加速
如果你想更加了解Python，或者說想實踐一下人工智慧項目？如何讓自己使用Python開發的機器學習模型快捷低成本的跑起來呢？
谷歌的另一款工具或許可以幫到你，也就是谷歌的AIY Projects 項目。在2017 年上半年，谷歌宣布了一個新的開源計劃--AIY Projects（AIY計劃），其目標是讓每個Maker（創客）都能DIY自己的 AI 人工智慧產品，讓更多人能學習、探索并體驗人工智慧。
谷歌目前為 AIY Projects 推出了兩款硬件產品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。AIY Vision Kit（視覺套件）是一套簡單的計算機視覺系統，可運行 3 種基于 TensorFlow 的類神經網路模型應用程序。
同時，谷歌還將推出專用的人工智慧芯片，幫助加速和運行機器學習訓練——Edge TPU 是谷歌專用的 ASIC 芯片，專為在 Edge 運行 TensorFlow Lite ML 模型而設計, 用來處理 AI 預測部分。它的特點是比訓練模型的計算強度要小。針對Edge TPU的新設備是：AIY Edge TPU Dev 開發板和 AIY Edge TPU 加速器，二者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。