人工智能和机器学习现在非常火热，大批量的程序员不断参与到机器学习的浪潮中去。在2017年JAX伦敦会议上Sumanas Sarma和Rob Hinds进行深入的交流，讨论了可应用于ML的编程语言和机器学习库的工程最佳实践。Sumanas Sarma表示：当学术界从科学计算环境转向工业环境时，Python这样的语言可能比Java更加适用。
机器学习鼓励人们思考以前从未考虑的问题
人工智能和机器学习现在风靡一时，许多公司在自己的目标实现之前，都感受到了来自人工智能的种种压力。在2017年JAX伦敦会议上，Sumanas Sarma和Rob Hinds提到了关于ML任务的不同类型，最适合机器学习的编程语言，以及企业如何明智的加入ML时代等问题。
如果你正在规划你的ML路线图，不妨考虑一下的几个方面：
·机器学习是增强产品强大的工具
·MVP的精益创业原则和快速迭代适用于此
·发展冲刺周期
·将代码重复使用并合理组织，可以使得未来的研究更加容易
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