内容简介：Stack Overflow 的数据科学家 Julia Silge 通过对数据进行深入研究，分析处理了 2018 年最受欢迎的机器学习技术及其趋势。本次调查报告整理了超过10万名受访者的回答记录，并发现，软件开发中的机器学习是一个很重...
Stack Overflow 的数据科学家 Julia Silge 通过对数据进行深入研究，分析处理了 2018 年最受欢迎的机器学习技术及其趋势。本次调查报告整理了超过10万名受访者的回答记录，并发现，软件开发中的机器学习是一个很重要的趋势。 但关键的 工具 和技术有哪些呢，我们一起来看看：
受欢迎的框架
今年，TensorFlow 超过 React 和 Node.js，成为最流行的 Web 框架，这是一个由 Google 在 2015 年作为开源发布的机器学习库。 去年的调查中并未提及 TensorFlow，因为那时它刚刚开始普及。然而 TensorFlow 发展非常快，在堆栈溢出问题上，它呈现出有史以来最高的同比增长率之一。
TensorFlow 通常用于深度学习，它流行度的上升也是机器学习工具兴起的最好证明。
技术关联
作为 Stack Overflow 数据科学家，Julia 还研究了技术之前的关联性，如，哪些技术与 TensorFlow 的相关性最高。
结果显示，Torch/PyTorch 与 TensorFlow 的相关性最高，其次是 Jupyter Notebook IDE，编程语言 Python 和 R 与 TensorFlow 也有很强的相关性。大多数开发人员通过 Python API 与 TensorFlow 进行交互，R 对 TensorFlow 也有很好的支持。其他技术包括其他集中于数据科学或 Python 工作的 IDE，如 RStudio 和 PyCharm，以及 Apache Spark，Apache Hadoop 和 Google BigQuery 等。
趋势最明显
Python 是与 TensorFlow 最相关的编程语言，也是成长最快的主要编程语言。
该图显示了最有吸引力的 15 种语言。另外发现 VBA，Delphi/Object Pascal，Cobol 和 Visual Basic 6 最不具吸引力。
2017年6月是 Python 成为美国和英国等高收入国家 Stack Overflow 访问次数最多的一个月。Python 的惊人增长主要受数据科学和机器学习的驱动，而不是 Web 开发或系统管理影响。
机器学习使得组织可以利用数据做出正确决策，Stack Overflow 上的数据表明，机器学习的使用正在增加。
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