大家好，如果您还对lr 人工智能不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享lr 人工智能的知识，包括ir人工智能的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
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人工智能会在未来取代哪些职业？
先抛出一个结论，最容易被人工智能替代的职业可能是具备以下特点的：
1.强逻辑推理
比如程序员。
2.机械重复性高
比如翻译、会计。
3.职业附加值高
比如工程师、程序员。
我们来看下现实案例阿尔法狗战胜人类棋王李世石，让人工智能一战成名，因为人工智能比人类的推理能力更强，计算速度更快。阿尔法狗之后，万众瞩目的OpenAI又再次挑战人类DOTA战队，它虽然曾被预测有90%的概率战胜人类玩家，然而未能成功。不过它后来已经可以战胜业余玩家了，OpenAI已经向复杂性和不确定性更高的现实世界迈进了。只是距离人类顶级玩家还段距离。我们知道，DOTA要求玩家具备团队精神、战略思维和极快的反应能力，并不仅仅是逻辑推理。
另外一方面，富士康流水线作业的这种电子设备生产制造厂商，开始规模化使用机器替代工作高度重复、机械化的人工。
似乎，人工智能对人类的“脑力”与“体力”上带来了双重的挑战。
不过事实上，目前的人工智能，在诸多领域并不能替代人类。比如：法庭上唇枪舌战的律师，高校里慷慨激昂的教师，舞台上幽默搞怪的小品演员，起早贪黑卖煎饼的大妈，走街串巷的外卖小哥。
这些从业者，有高阶“中产阶级”，有“低阶群体”，有的是脑力上的劳动，有的是体力上的劳动，但他们并不能受到威胁。
而翻译、会计、工程师、初级程序员等部分普通“中产阶级”群体，反而是最有可能首先被替代的。
下面我们来佐证一下纵观大部分的科技革命，底层劳动力都是受影响最大的，主要是“体力型劳动力”。同时也创造出了基于流水线和大规模分工合作生产模式的“技术型劳动力”，他们中很大一部分群体成为所谓的“中产阶级”。
但人工智能这场科技革命，对普通“中产阶级”可能是最不友好的。
有个概念叫做“莫拉维克悖论”(Moravec'sParadox)，是一个和常识相佐的现象。和传统假设不同，人类所独有的高阶智慧能力，比如逻辑推理，代数等，只需要非常少的计算能力。但是人类比较低阶的无意识的技能和直觉，比如感知和行动，却需要极大的运算能力。
那么运用高阶智慧的工种，比如会计师、股票分析师、工程师等，其实本质上主要是运用逻辑推理等能力，这种能力人工智能会更强，同时这些工种的附加值很高，换句话说，是需要被支付的劳动价格很高。那么他们，将会是最新被人工智能替代的。
而那些运用低阶技能的工种，比如摊煎饼的大妈、外卖小哥、餐厅服务员，反而不太可能被人工智能代替，因为感知和行动等技能是人工智能目前很难做到的。
再结合阿尔法狗、OpenAI的现实案例，“莫拉维克悖论”很好地佐证了开篇的结论。
从表中我们也可以看到，在人工智能蓬勃发展的这几年，低阶岗位反而就业量增长了。
所以，人工智能替代的不是某一个职业，而是具备某些特征的职业。
不过也大可不必担心，AI在替代一些工作的同时，也会创造出更多的岗位。为人类所用，才是人工智能的意义所在，如果是为了完全取代人类，那人工智能早晚胎死腹中。
学习人工智能需要学习那些知识？
机器学习入门指南（2021版）
向大家分享我机器学习之路看过的一些书、教程、视频，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。
pdf版思维导图，后台回复：指南
Python——书
之前跟出版社合作，书柜里积攒了很多Python相关的书，这里推荐三本最有价值的吧。
《流畅的Python》，很厚，比较全面，可以作为工具书常常翻看。《从入门到实践（第2版）》非常全面，对新手还算友好，里面有很多的练习项目非常不错。《利用Python进行数据分析·第2版》数据分析入门必读书，主要介绍了python3个库numpy（数组），pandas（数据分析）和matplotlib（绘图）的学习。有开源版，就不用买了，下载链接及代码如下：https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version
Python——教程
学习Python最好的入门线上教程，首推Python官方文档https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html
官方文档足够详细和系统，但是内容太庞大，学习来会有点吃力，我建议只看tutorial即可，就是上面的链接。
直接啃官方文档的教材，不如老师讲给你听来的效率高。廖雪峰的Python新手教程也是个不错的选择，每一节都有练习题，学习来更顺畅，对新手很友好。https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
机器学习最常用的库少不了NumpyPandasMatplotlib这些库我觉得看官方文档就好了，不过英文不好的同学可能就不满意了，这里分别列一下这些库的官方文档和我觉得很不错的中文教程，提醒一下哈，官方文档只需要看我列出的链接即可。
Numpy官方文档：https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html中文教程：https://www.numpy.org.cn/user/quickstart.htmlPandas官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html中文教程：https://www.pypandas.cn/docs/getting_started/10min.htmlMatplotlib官方文档：https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/usage.html中文教程：https://www.matplotlib.org.cn/tutorials/
Python——视频
实话实话，我没有完整的看过任何Python视频。归根结底，Python入门很简单，看视频效率太低。传言B站的[小甲鱼]零基础入门学习Python不错，简单看了一眼，确实0基础。我们用Python是用来学机器学习的，喜欢看视频学习的同学可以看看，建议只看P1-P53即可。
《零基础入门学习Python》：https://www.bilibili.com/video/av27789609
机器学习——书
市面上凡推荐机器学习的书，都少不了李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》，我当初也是看了大佬推荐，在这两本书上耗费了极多的时间。但这两本我觉得都很不适合入门，尤其是统计学习方法，简直就是上等武功秘籍，太过精炼，啃起来太吃力。对比起来周老师的《机器学习》相对好点，其中有些公式推导有点跳，Datawhale出了一本开源的《机器学习公式详解》是个很好的补充。周世华的《机器学习》是必不可少的工具书，还是必读的，而且要反复阅读，不过建议在看过视频教程之后。
https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book
偏应用的书，只推荐一本，其他的都不要看！！！：《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）》，入门可以先看前9章。
市面上很少有书能够把机器学习在业务层面的应用介绍清楚，比如模型解释、模型上线，模型监控等等，没有看到特别详细的，有一本还算满意，就是知名度比较低：《机器学习：软件工程方法与实现。
《机器学习：软件工程方法与实现》
现在无论是竞赛还是工业界，boost模型都应用十分广泛，分类、回归、排序，XGBoost都能搞。最后再介绍一本我认为的必读：《深入理解XGBoost：高效机器学习算法与进阶》，作者是XGBoost开源社区贡献者何龙。这本书以机器学习基础知识做铺垫，深入剖析了XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。
机器学习——教程
教程没有看到太好的，除了sklearn的文档，只推荐吴恩达、李宏毅、林轩田三位老师的视频课件。课件这里不单独列出来了，下载链接我放到思维导图里了。
Sklearn官方文档：https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html中文教程：https://sklearn.apachecn.org/
机器学习——视频
与Python不同，机器学习基础我觉得最好还是跟着视频学，因为初学机器学习算法，涉及很多公式推导，非常难理解，跟着视频学起来会轻松不少。
视频首推吴恩达的公开课，这是学习机器学习基础知识的最好的课程。英语不好的同学也不要担心，视频是有中文字幕的。https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx
作为补充，时间充裕的同学可以看看台大李宏毅的机器学习公开课，特点是中文授课，比较轻松愉快。
https://www.bilibili.com/video/BV1pE411g7Wi
时间更充裕的也可以看看林轩田的视频课，只看基石部分即可。https://www.bilibili.com/video/BV1Ft41197Dy
机器学习——数学基础
系统地学习机器学习所必须的数学知识
数学基础这一块是个无底洞，不太建议大家耗费过多时间，用到了再补也不迟。
也不建议大家看书，基础确实特别薄弱的同学，推荐一本：《机器学习的数学》，这本书特别全面的介绍了微积分、线性代数、概率统计、信息论、随机过程、图论等内容。再强调一遍，此书仅适于基础特别薄弱的同学。
我感觉机器学习中用到最多的应该是线代，喜欢看视频的可以看看李宏毅的机器学习中的线性代数：https://www.bilibili.com/video/BV1G7411f7BE/
或者3blue1brown：线性代数的本质https://www.bilibili.com/video/BV1Ys411k7yQ
其他数学基础相关的电子书，我也放到思维导图中了。
一些经验和建议
1、我敢肯定很多初学者都是资料收集爱好者，越攒越多反而不知道从何开始。我强烈建议把资料都扔掉，以我的这一套为准，一以贯之的学下去。
2、就像前面我提到的，很多东西先不要深究，不要在某些地方卡太久（比如数学部分，比如编程基础），先学下去，学完。了解大的框架之后，以后用到哪里，再回过来补也不迟。
3、机器学习的各种算法没必要样样精通，常用的比如LR、树模型、RF、XGBoost等等掌握好就不错了。
4、我身边一些优秀的程序员、分析师、工程师都非常推崇“做中学，学中做”，无论是书本还是视频，看到一些好的方法和技巧，要立即自己实现一遍。看起来非常简单的东西，真真动手的时候才会发现自己的不足。快速学完上述内容就尽快开始实践吧，可以先复现天池或kaggle上优秀的notebook，然后就参与一些入门竞赛。
5、如果你已有工作，最好的还是在业务中寻找机器学习应用场景，然后尝试去开发一个适用的模型。不懂就搜索，学习。这是我所知最好的，最有价值的学习方法。
6、输出也是特别好的学习方式，输出就是把新学到的知识用某种方式讲给别人听，做到让他们也能理解、学会。我比较喜欢写笔记（我常用的是微软的OneNote），然后把笔记整理成文章发到博客上。这样不仅使对自己知识掌握程度的一种检验，发现薄弱点，也可以让大家共同监督，相互学习，教学相长。
OK，以上就是所有内容。欢迎与我交流
lr是什么元素
1、铹（Lawrencium），元素符号Lr。位于元素周期表中的第七周期，ⅢB族，属于过渡金属中的锕系元素。该元素由人工合成，具有放射性。
2、LR是负载测试工具LoadRunner的英文缩写，是一种预测系统行为和性能的工业标准级负载测试工具。
3、Lr战队，日本第五人格战队。
4、LR（LinkRegister），连接寄存器的英文缩写，在ARM体系结构中LR的特殊用途有两种：一是用来保存子程序返回地址；二是当异常发生时，LR中保存的值等于异常发生时PC的值减4（或者减2），因此在各种异常模式下可以根据LR的值返回到异常发生前的相应位置继续执行。
5、LR是locationreturn。嵌入式系统FreeRTOS中堆栈的一部分名称，LR存放的是任务执行的返回地址。
6、LR是一个在商标网注册成立的办公家具品牌，品牌所有人是上海懒人家具有限公司，品牌创立于2020年08月21日，品牌主要经营：金属家具;屏风（家具）;支架（家具）;办公家具;工作台;木制家具隔板等
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关于本次lr 人工智能和ir人工智能的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
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