大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python泛函编程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍python泛函编程的解答，让我们一起看看吧。
机器学习工程方面主要面向那些领域，需要什么知识储备？
机器学习面相的领域列举如下：
1、商品推荐系统：通过分析用户的点击行为、浏览行为、收藏行为、购买行为来进行大数据营销，通常大的互联网公司用的比较多，比如淘宝、亚马逊等。
2、智能制造领域：把写好的机器学习算法烧在诸如ARM、DSP之类的芯片实现智能控制功能。
3、智能传感器领域：把写好的机器学习算法写在传感器芯片里面，那么这个传感器在***集数据的时候就能智能的对数据聚类、分类、做回归等分析。
4、医疗领域：比如医疗大数据智能决策分析可以代替很大部分的人工工作，为主治医师提供决策信息。
5、金融领域：比如金融大数据风险分析，分析存在风险的金融平台和金融用户等。
还有很多，暂时列举这些，感兴趣请关注头条号“大数据和人工智能交流”，有关问题将从具体的科技角度实现。
1、高等数学
2、代数
先回答领域问题
数据分析一直以来应用于各行各业
目前各行业技术发展落地水平不同，因此机器学习常见的应用领域主要是金融，互联网，物联网，物流，医疗，造车，芯片，个性推荐等，随着技术发展和传统行业数据打通，越来越多企业开始数字化转型，机器学习应用空间必将更加深远
而机器学习与传统数据分析的区别在于:
分析尺度的大小不同
具体原因，我的观点如下:
数据分析可以分为宏观分析和微观分析
一般在商业领域的业务分析属于宏观分析
今年高三刚毕业，大学想学计算机中的人工智能，但是个小白对it没怎么接触，请问这个暑***该如何打下基础？
一般来说，现阶段的人工智能指的是三个方面，一是统计学习和优化方面，主要数学基础是概率、线代和优化；二是智能机器，intelligence Robotics，比如自动驾驶；三是计算神经月，computing neuroscience，用计算机模拟实际神经系统。人工智能起源上世纪60年代，目前还处于非常非常基础阶段，很多东西等待突破，这三个方面统计学习相对比较成熟一点，计算神经比较弱一些。就目前看，计算神经学可能是最终的解决方案。
准备以后从事人工智能方面的职业或研究，有很多很多的角度，从计算机角度重点是数学基础。建议本科统计、计算机双休，本科毕业直接申请欧美加澳等优秀大学的攻读NLP或CV等方向的博士。
在这个专业中数学占的比例很大，所以数学很重要。高等数学和线性代数是入门基础，更高级的就先不谈，还会涉及到很多高中数学知识，比如线性回归。
所以你可以先学学这两门，不过你在学的[_a***_]中可能感受不到和人工智能有半毛钱关系，所以学起来会比较枯燥。如果想要自己做点案例体验体验，你还得掌握一门编程语言和对应的人工智能框架，编程语言python没跑，框架多半是Pytorch或者tensorflow. 你可以先去学学python。
b站上有很多pytorch和tensorflow基础教程，你可以去看看，体验体验，但大多不会讲得太深，不过作为预习和入门内容还是可以的。
总结：
1.学习高等数学和线性代数
2.学习编程语言python，b站教程很多
3.可以找一门pytorch或者tensorflow教程体验一下人工智能，但是不是很推荐这么做。因为学习人工智能是一个长期的过程
到此，以上就是小编对于python泛函编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python泛函编程的2点解答对大家有用。
