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今天佛山达内培训的小编就给大家介绍关于开源学习中的一些知识和应用，希望对大家能有一定的帮助;下面就一起来看看关于这方面的知识;
1 · 重现科学的结果和公平的比较算法：在机器学习中，经常使用数值模拟来提供实验验证和方法比较。这种方法之间的比较是基于严格的理论分析的。开源工具和技术提供了一个机会，可以使用公开的源代码彻底地进行研究，而不依赖于提供方。
2 ·2 快速查找和修复 bug：当你使用开源软件执行机器学习项目时，易于检测和解决软件中的 bug。
3· 以低成本、重用的方法加快科学研究的发展：众所周知，科学的进步总是以现有的方法和发现为基础，机器学习领域也不例外。机器学习中开源技术的可用性可很好地将大量现有资源投入研究和项目。
4· 长期的可用性和支持：无论是个人研究者、开发者，还是数据科学家，开源可能都可以作为一种媒介，以确保每个人都可以在改变工作后使用他/她的研究或发现。因此，通过在开源许可证下发布代码可增加获得长期支持的机会。
5 · 各行业更快地采用机器学习技术：开源软件有显著的典范，它支持着创建数十亿美元的机器学习公司和行业。研究人员和开发者采用机器学习的主要原因是有免费提供高质量的开源实现。
加快开源机器学习的采用曲线
开源机器学习的进步将使得人工智能的采用曲线更加陡峭，从而促使开发者和创业公司努力使 AI 更智能。软件平台的可用性正在改变企业开发 AI 的方式，促使他们跟随 Google，Facebook 和 OpenAI 的脚步进行更透彻的研究。
开放机器学习平台的转变是确保 AI 可为每个人所用而不是只被掌握在少数技术巨头手中的重要阶段。
个人认为，科技巨头发布开源机器学习项目有三个原因：
1 · 雇佣已经与开源社区接触并通过开源项目建立了对机器学习的认识的工程师
2 · 控制一个机器学习平台，使它们为自己更广泛的 SDK 或云平台策略更好地工作
3· 发展整个市场，因为他们的市场份额已经达到了饱和点
当一家创业公司发布一个开源项目时，它会引起注意，其中一些会被转化为付费客户和招聘。根据创业公司自己的定义，他们是尝试在特定市场上立足，而不是扩大现有市场。开源是无摩擦的，为另一个用户提供服务并使组织能够解决实际问题不会花费任何东西，从而使代码具有更大影响。
开源打破了建立专利技术的公司的限制。其中一个连锁效应可能是关注价值所在的转变，随着整个 AI 技术的商业化，关注点已从核心机器学习技术转向构建最佳模型，这需要大量的数据和领域专家来创建和训练模型。对于这点，具有网络影响力的大型企业具有天然优势。
如果大家想了解更多的IT技术或者想学一门专业的IT技术，欢迎来佛山达内培训机构进行更多的了解和咨询;
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2017-11-02
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