如何为AI减轻负担？

　　欢迎各位阅读本篇,人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。本篇文章讲述了如何为AI减轻负担?编程学习网教育平台提醒各位：本篇文章纯干货~因此大家一定要认真阅读本篇文章哦!

　　机器学习是件令人兴奋的事，但一系列工作是复杂和困难的。作为一名开发人员，要学习的工具实在是太多太杂了。幸运的是，Python是一种广泛应用于大数据和机器学习各类工具上的语言，使用范围极广。机器学习通常涉及大量手动提升的工作，组装工作流和管道、设置数据源以及在内部和云部署的资源之间来回分流。以下这五大Python库可帮助加快数据管道，例如，使用AWS Lambda可对计算量较大的作业进行碎片处理，使用TensorFlow模型可减轻TensorFlow的负载。

　　PyWren

　　一个具有强大前提的简单包，PyWren允许将基于Python运行的科学计算工作负载作为AWS Lambda函数的多个实例。The New Stack中项目的配置文件描述了PyWren使用AWS Lambda作为并行处理系统，主要处理不需要消耗大量内存或存储的小项目。

　　PyWren的一个缺点是lambda函数最多不能运行超过300秒。如果你的工作只需要几分钟，在数据集上运行几千次，PyWren可能是一个很好的选择，它能够以在用户硬件上不可用的规模平行化云端工作。

　　Tfdeploy

　　谷歌的TensorFlow框架在机器学习领域脱颖而出，现在已经有一个完整的1.0版本了。用户经常面临一个问题：如何在不使用TensorFlow本身的情况下，利用TensorFlow训练模型呢?

　　Tfdeploy是这个问题的部分答案。它将一个训练有素的TensorFlow模型导出为“一个简单的基于NumPy的可调用模型”，意味着该模型可以在Python中使用Tfdeploy和NumPy数学和统计库作为唯一依赖。在TensorFlow中可以执行的大多数操作也可以在Tfdeploy中执行，可以通过标准Python隐喻方式(例如重载类)来扩展库行为。

　　坏消息是：Tfdeploy不支持GPU加速，如果使用NumPy可克服这一点就好了。Tfdeploy的创建者建议使用gNumPy项目作为可能的替代品。

　　Luigi

　　批量处理通常只是数据堆处理的一部分，而且还必须将所有任务串在一起成为类似工作流程的东西。Luigi由Spotify创建，定位于“解决运行批处理过程相关的所有管道问题”。

　　使用Luigi，开发人员可以采取几个不同的、与数据处理不相关的任务——Hive查询，java中的Hadoop任务，Scala中的Spark任务，从数据库中转储表——并创建一个端到端运行它们的工作流—结束。任务及其依赖关系的完整描述作为Python模块创建，而不作为XML配置文件或其他数据格式创建，因此可以集成到其他以Python为中心的项目中。

　　Kubelib

　　如果你使用Kubernetes作为机器学习任务的编排系统，最后你想要的肯定是使用Kubernetes来解决更多的问题，而不是带来许多问题。Kubelib为Kubernetes提供了一组Pythonic接口，最初是用Jenkins script作为脚本。但是它可以在没有Jenkins的情况下使用，它可以完成kubectl CLI或Kubernetes API暴露出的一切事情。

　　PyTorch

　　不要忘记这个最近发布的、高调的Python新产品，一个实现Torch机器学习框架的工具。PyTorch不仅将Torch移植到了Python，而且增加了许多其他便利，如GPU加速和一个允许使用共享内存(用于跨多个内核分区作业)进行多处理的库。最重要的是，它可以为NumPy中的一些未加速功能提供GPU加速替换。

　　分享：人工智能

　　人工智能的定义可以分为两部分，即“ 人工”和“ 智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

　　关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如 意识(CONSCIOUSNESS)、 自我(SELF)、 思维(MIND)(包括无意识的思维(UNCONSCIOUS_MIND))等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要 元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究 课题。

　　人工智能在 计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

　　著名的美国 斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对 人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个 美国麻省理工学院的 温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的 智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软 硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

　　人工智能是 计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一( 空间技术、 能源技术、 人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术( 基因工程、 纳米科学、 人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

　　人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。

　　可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与 思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、 模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。