1樓：機器學習入坑者
非常的重要，不會程式設計做機器學習只會越做越慢，我的千讚回答：
2樓：木木
不會程式設計，有點子也只能乾瞪眼，或者實現出來的演算法速度慘不忍睹。
而且感覺coding能力有了，一般演算法的數學推導應該很easy啊。而且是真正的細節性的，不是很範的公式堆砌，是落於實地的。
3樓：hubeen
不知道你是如何理解機器學習的，不過建議你先去深入了解一下。
機器學習需要準備大量樣本，也需要大量的資料加工和分析。顯然這不可能是手工完成的。
如果你覺得人工智慧的就是把原始資料灌到機器裡面就出模型了，那麼你覺得你的工作本身會不會被人工智慧輕而易舉的取代。
4樓：LelouchCodeGeass
答案是肯定的。
計算機專業要學的都必須學。不用擔心程式語言，程式語言在電腦科學裡面是最簡單的。
你能想象乙個不懂作業系統，計算機網路，資料結構和演算法的機器學習工程師(如果還能這麼稱呼的話)麼？
如果只是單純的想試試自己對機器學習有興趣沒有，網上找找機器學習的入門課程吧
5樓：薛煥然
記得當時保研面試時，P大的一位大老闆問我：你之後想做什麼方向呀？我直接說了四個字，機器學習。。。
然後那位大老闆教育了我一番，機器學習那麼寬泛，你是想做用機器學習解決問題呢，還是做機器學習本身，還是機器學習的系統？
所以呀，題主，你是想做機器學習的哪方面呢？我的觀點，研究機器學習可以主要分為三個方向，不同方向對程式設計的需求不太一樣
1 用機器學習去解決問題
我想大部分人說自己做機器學習，實際上就是做的這方面吧，CV NLP 等。。。這種應用可能更關注的是模型與實際問題的結合，那麼你深入了解相關的工具就可以了，感興趣可以看看相關的實現，把更多的精力放在你要解決的問題上，要不然按照現在NLP/CV的發展趨勢，你在研究各種機器學習庫底層實現的時候，人家各種CVPR ACL都刷的飛起了。。。。
2 機器學習系統
做機器學習系統相關的，研究各種機器學習演算法的高效實現，這個方向可能比上乙個做的人少的多，需要極強的計算機基礎知識和程式設計能力，你可能就需要去深入研究GPU，分布式等相關的知識，了解各種機器學習庫的實現原理。。。
3 機器學習theory
這個。。。嗯。。。可能人更少了對程式設計能力可能相對來說是最弱的
最後，如果題主是以工作為目標的，我覺得程式設計能力是非常重要的，除非你有幾篇ICML NIPS在手，那當我沒說。。。。
6樓：
傻X問題。。程式設計好比說話。有再好的思想，沒有口才表達你說行嗎？？
要做機器學習資料分析，程式設計必須不能成為你表達的障礙。再說了，在處理海量大資料時對於程式設計要求更高了，需要一些高階的資料庫語言。
7樓：eric
很重要。
機器學習兩個基本能力：英語和coding。
乙個核心基礎：數學。
就這樣，說這些不重要的都是假的，騙錢的機構。
8樓：雲大學小編
現在有很多成熟的圖形化機器學習工具，不會程式設計，也可以學習機器學習
推薦阿里雲機器學習PAI平台，封裝了100+演算法，提供了完整的機器學習鏈路，重點是視覺化操作介面，通過拖拽操作，進行少量配置，即可完成業務處理
機器學習PAI教程：機器學習業務實踐之路--阿里雲大學
9樓：大樂透
剛入門的話會用一些現成的演算法，這些演算法基本上都有開源實現。這個時候打好數學基礎，搞清楚這些演算法的優缺點，學會使用它們。
常用的方法都熟悉後，也許你會嘗試自己去改進或者實現機器學習框架。這個時候就需要你的程式設計能力了。乙個好的訓練框架能夠很大程度提公升訓練的效率，節省開銷。
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