人工智能和機器學習現在非常火熱，大批量的程序員不斷參與到機器學習的浪潮中去。在2017年JAX倫敦會議上Sumanas Sarma和Rob Hinds進行深入的交流，討論了可應用于ML的編程語言和機器學習庫的工程最佳實踐。Sumanas Sarma表示：當學術界從科學計算環境轉向工業環境時，Python這樣的語言可能比Java更加適用。

　　機器學習鼓勵人們思考以前從未考慮的問題

人工智能和機器學習現在風靡一時，許多公司在自己的目標實現之前，都感受到了來自人工智能的種種壓力。在2017年JAX倫敦會議上，Sumanas Sarma和Rob Hinds提到了關于ML任務的不同類型，最適合機器學習的編程語言，以及企業如何明智的加入ML時代等問題。

如果你正在規劃你的ML路線圖，不妨考慮一下的幾個方面：

·機器學習是增強產品強大的工具

·MVP的精益創業原則和快速迭代適用于此

·發展沖刺周期

·將代碼重復使用并合理組織，可以使得未來的研究更加容易