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機(jī)器學(xué)習(xí)正變得越來越容易,然而軟件工程仍然很困難

人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)
這是一篇評論文章。 它也有偏見。 我認(rèn)為,如果有更多的通才和創(chuàng)造者(而不是專家)來構(gòu)建事物和解決問題,那么世界將會是一個更好的地方。

 這是一篇評論文章。 它也有偏見。 我認(rèn)為,如果有更多的通才和創(chuàng)造者(而不是專家)來構(gòu)建事物和解決問題,那么世界將會是一個更好的地方。

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在過去的五年中,機(jī)器學(xué)習(xí)變得更加容易。 同時,軟件工程比以往更加復(fù)雜。

對于軟件工程師來說,這是一件了不起的事情。 但不適用于機(jī)器學(xué)習(xí)專家。

這是ML向軟件工程和數(shù)據(jù)科學(xué)向數(shù)據(jù)分析的發(fā)展。

機(jī)器學(xué)習(xí)工具正變得越來越平易近人

隨著ML的發(fā)展,云服務(wù)的市場也在增長,理解算法的價值也在下降。

從前,我們對算法進(jìn)行了手工編碼。 然后,Sklearn允許在幾行代碼中執(zhí)行相同的操作。

原始的TensorFlow很難使用。 Keras讓一切變得簡單。

Google,Microsoft和Amazon現(xiàn)在都提供服務(wù)以選擇,訓(xùn)練和調(diào)整云中的模型,然后立即在API后面提供模型。

任何人都可以訓(xùn)練AI,這將需要一段時間。 但是隨著復(fù)雜性的降低,它成為了經(jīng)驗豐富的軟件工程師的另一種工具。

機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)集中在幾種語言中

語言是護(hù)城河。 句號

你知道COBOL嗎? 如果是,那么您就可以終生工作。 世界的金融體系取決于它。 沒人再學(xué)習(xí)COBOL。

大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)都是用Python實現(xiàn)的,而軟件開發(fā)則分布在多種語言中。

 

機(jī)器學(xué)習(xí)正變得越來越容易,然而軟件工程仍然很困難

 

> https://www.tiobe.com/tiobe-index/

如果每個ML工程師都有Python的經(jīng)驗,那么您將與每個ML工程師競爭。 在軟件方面,您只能與使用相同技術(shù)的部分工程師競爭。

我總是驚訝地看到很多高薪的Ruby on Rails工作。 它在幾年前就已經(jīng)過時了,但是由于遺留原因,許多大型公司(Shopify,Instacart,Kickstarter等)都堅持使用它。

您絕對可以并且應(yīng)該學(xué)習(xí)多種語言。 成為一名優(yōu)秀的軟件工程師取決于此。

軟件工程包含更大范圍的技能

我們希望軟件工程師至少對一切都有一定的了解。

 

機(jī)器學(xué)習(xí)正變得越來越容易,然而軟件工程仍然很困難

 

> A quick sketch

后端工程師仍然知道瀏覽器的工作方式。 前端工程師具有一些數(shù)據(jù)庫概念。 兩者都可以防止SQL注入之類的安全漏洞。

對軟件有全面的了解,可以更輕松地更改專業(yè)。 它還使您能夠構(gòu)建端到端解決方案。

廣泛的技能組使軟件工程師更適合模棱兩可的環(huán)境。 隨著需求的增長,軟件工程師通常會轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)科學(xué)。 相反,數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā)軟件的可能性較小。

隨著人們開始將其視為硬編碼的條件邏輯的替代方案,我們將看到更多從事ML的軟件工程師。

成為有能力的全棧開發(fā)人員需要多年

并包含許多離散技能。

從字面上看,優(yōu)化數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建API微服務(wù)和構(gòu)建響應(yīng)前端的共同點是零。 它們可能以3種不同的語言實現(xiàn)。

在這些領(lǐng)域,我們幾乎看不到任何自動化。

與此形成鮮明對比的是,全棧ML工程師現(xiàn)在正在完成功能日益強(qiáng)大的AutoML,為此我可以編寫SOP,并將培訓(xùn)分類器的工作委托給實習(xí)生。

尚需時日,軟件工程技能套件中的所有組件都將不存在。

機(jī)器學(xué)習(xí)不是產(chǎn)品而是產(chǎn)品的補充(通常)

少數(shù)公司將AI作為其核心產(chǎn)品,但大多數(shù)公司使用AI來補充現(xiàn)有產(chǎn)品。

媒介可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來獲得文章推薦,但核心產(chǎn)品是寫作/發(fā)布平臺。

有趣的是,大多數(shù)公司都將ML用于簡單和相似的用例。 這使單個公司可以輕松地將上述用例作為SaaS產(chǎn)品提供。 然后突然之間,初創(chuàng)公司不再需要在內(nèi)部進(jìn)行構(gòu)建。

基礎(chǔ)設(shè)施變得異常復(fù)雜

AWS已擴(kuò)展到200多種不同的云服務(wù)中。

Heroku在云中運行應(yīng)用程序的PaaS方法很棒。 但是在任何規(guī)模上都變得過分昂貴。

因此,現(xiàn)在我們有了一個全新的云堆棧來管理(網(wǎng)絡(luò),數(shù)據(jù)庫,服務(wù)器),其中一小筆便會打開巨大的安全漏洞。

有一個稱為"云工程"的整個開發(fā)子集,其工作是使軟件在AWS,GCP或Azure上運行。

在較小的公司中,基礎(chǔ)設(shè)施通常落在高級開發(fā)人員的腿上。

這是復(fù)雜的東西。 但這也意味著工作和難以復(fù)制的技能。

前端開發(fā)在不斷發(fā)展

獨自掌握前端開發(fā)是一項技能。

當(dāng)我開始開發(fā)時,可以使用jQuery構(gòu)建響應(yīng)式前端。 然后公司搬到了Angular或React。 Angular變?yōu)锳ngular 2(具有重大更改)。 React從類轉(zhuǎn)移到功能組件,并添加了掛鉤。

以上所有框架/庫都以根本不同的方式工作。

有幾家公司致力于基于模型自動生成前端。 但是同事們的共識是,他們離生產(chǎn)質(zhì)量還有很長的路要走。

前端開發(fā)的技術(shù)能力,加上對像素完美的感知,暫時令人驚訝。

結(jié)論

軟件開發(fā)是復(fù)雜的,并且包含各種各樣的問題。 這種復(fù)雜性有利于就業(yè)。

但更重要的是,廣泛的技能組賦予了端到端解決實際問題的能力。

要建立一個使普通人有權(quán)解決自己社區(qū)中的問題的社會,軟件工程是一個不錯的起點。

機(jī)器學(xué)習(xí)有地方嗎? 絕對。 但是解決問題比訓(xùn)練模型還重要

學(xué)習(xí)軟件工程。 做東西。 解決問題。

責(zé)任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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