无极四注册《Q2347660 》机器学习工程师处于全球创新的前沿。他们是程序员，他们正在研究机器能在多大程度上了解人类行为，以便使过程自动化，让21世纪的生活更轻松，这样我们就能利用宝贵的时间做更多的事情。不用说，世界各地对机器学习工程师的需求是前所未有的，无极4利润丰厚的工作机会比比皆是。虽然人工智能本身并不是一个新领域，但随着第四次工业革命的到来，工程师们正在这个行业开辟新的领域。在这篇文章中，我们来看看机器学习工程师做什么，以及4种最适合机器学习的语言。

机器学习工程师是做什么的?

数字时代的到来和人工智能的创新让许多人相信，机器将在工作中取代人类。到目前为止，事实恰恰相反。机器正在“学习”自动化技能，这样人类就可以填补更复杂的职位，这些职位需要横向思维，而这种思维不能被简化为代码(目前)。据Indeed报道，人工智能领域的工作需求在过去几年里增长了一倍多。目前，机器学习工程师是科技行业最受欢迎的三大职业之一。

可以这么说，机器学习工程师是“机器人背后的大脑”。在最基本的层面上，他们是拥有特定技能和知识的开发人员，无极四荣耀招商这些技能和知识使他们能够构建程序，“使机器能够采取行动，而不需要特别指示去执行这些任务。”就其本身而言，机器学习工程师是算法专家。机器学习工程师可以受雇于许多行业。他们是自动驾驶汽车或零售管理系统等创新的幕后推手，能够“了解”客户的购物行为和生活方式。

Python以简单著称，因此成为机器学习工程师最常用的语言之一。Python的语法很容易学习，让实现人工智能算法变得轻而易举。与Java、c++或Ruby等语言相比，Python的开发时间更短。Python还提供了许多库，无极4注册登录网址这些库使任务更容易——包括Numpy和Pybrain。正如Christina Voskoglou所说:“Python领先，57%的数据科学家和机器学习开发人员使用它，33%的开发优先使用它。”

口齿不清

根据GeeksforGeeks的说法，Lisp是用于人工智能开发的最古老的语言之一，由人工智能之父约翰·麦卡锡(John McCarthy)在1958年发明。Lisp也是一个灵活而多产的工具，用于创建原型和“轻松地动态创建新对象，并带有自动垃圾收集”。虽然有些程序员选择绕过它来学习较新的语言，但也有一些人认为，它为想要学习如何通过基础知识的新手打下了良好的基础。

科技记者杰西卡·戴维斯断言，R语言仍然是行业新人和坚定支持者最喜欢的机器学习语言之一。与它的前身Lisp一样，它是一种相对较古老的语言，是在20世纪90年代作为一种开源语言开发出来的，其根源是“统计、数据分析和数据可视化”。正如Davis解释的那样，新一代的分析师已经意识到R可以免费下载和使用，而且还有一些可下载的包可以用于定制。

C和c++

如果你是一名渴望在机器学习领域建立职业生涯的新程序员，C和c++可能不一定是你的第一站，但它可能是你想要学习的语言，以获得一套特定的技能。作为计算机科学和工程专家，Animesh Srivastava解释道:

“游戏中的人工智能(AI)(29%)和机器人运动(27%)是C/ c++最受欢迎的两个领域，因为它要求控制水平、高性能和效率。在这里，像C/ c++这样带有高度复杂的AI库的低级编程语言是一个自然的选择。”

学习和适应你的建设

关于哪些语言最适合机器学习的话题，有很多资料，列出了上面提到的四种语言。然而，他们也得出了更重要的结论:你学习的语言将在很大程度上取决于你试图构建的东西。例如，Python是用于欺诈检测程序的流行语言，而C和c++则经常用于情感分析工具。R和Lisp都用于机器人运动和语音识别系统。至于选择哪一个，根本就没有非黑即白的答案。作为一名新开发人员，如果你认为机器学习是适合你的行业，你可能需要寻求一位导师的建议，他可能会为你指明正确的方向。

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