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外網(wǎng)熱議:疫情大半年來,深度學習工作的職位已經(jīng)崩潰

人工智能 深度學習
近年來,深度學習工程師一直是最受市場歡迎的高薪工作之一,但是昨天hacker news上一則消息登上熱搜:在過去半年里,深度學習崗位已經(jīng)崩塌了。真的是這樣嗎?

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大數(shù)據(jù)文摘出品

近年來,深度學習工程師一直是最受市場歡迎的高薪工作之一,但是昨天hacker news上一則消息登上熱搜:在過去半年里,深度學習崗位已經(jīng)崩塌了。

真的是這樣嗎?

原來是Keras的作者@François Chollet 在八月底發(fā)了一則推文,同時附上了他爬到的領英上提到的深度學習相關崗位招聘信息的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)顯示,與深度學習相關的招聘信息在2020年年初還呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的狀態(tài),然而從2月份開始逆轉而下,幾近崩潰。

外網(wǎng)熱議:疫情大半年來,深度學習工作的職位已經(jīng)崩潰

在他看來,這是一個經(jīng)濟衰退的指標,而不是另一個人工智能寒冬的開始。目前,這只是疫情沖擊下的短期影響。不過,深度學習的使用總量下降非常小。

外網(wǎng)熱議:疫情大半年來,深度學習工作的職位已經(jīng)崩潰

消息發(fā)出后,迅速引發(fā)了相關從業(yè)者的激烈探討。

此外,在海外知名招聘網(wǎng)站INDEED的調研報告顯示,人工智能招聘發(fā)布數(shù)量的增長已經(jīng)放緩,求職者對這類工作的興趣也有所消退。

外網(wǎng)熱議:疫情大半年來,深度學習工作的職位已經(jīng)崩潰

2018年5月至2019年,在Indeed網(wǎng)站上對AI相關的搜索量減少了14.5%。相比之下,2017年5月至2018年期間,搜索量增長了31.9%,2016年5月至2017年之間,搜索量增長了49.12%。Indeed表示,今年這一數(shù)據(jù)的下降也意味著,市場上工作崗位數(shù)量較優(yōu)質求職者數(shù)量而言,可能已出現(xiàn)供大于求的情況。

特別是在疫情期間,機器學習類崗位更是大為削減。

那么,曾經(jīng)趨之若鶩的深度學習和人工智能,為什么也不香了呢?

hacker news上,網(wǎng)友們熱議了這一話題,也給這個問題提供了幾個視覺。

沒有可分辨的ROI-投資回報率,疫情下成為可有可無的職位需求

排名第一的答案稱,和大數(shù)據(jù)一樣,這幾年大家趨之若鶩的跟多是機器學習上的光環(huán),一旦發(fā)現(xiàn)沒有獲得實際收益,大潮也就會逐漸退去。

  • 我曾在許多大公司擔任顧問。大約7年前,每個人都在爭相利用“大數(shù)據(jù)”做同樣的事情,但是對于他們的投資,他們(大部分)一無所獲。
  • 為數(shù)不多的公司設法真的進行了目標設定,并且整合階段,并找到合適的人...他們?yōu)楂@得這些見解所付出的代價超出了他們的價值!
  • 我認為深度學習行業(yè)正在發(fā)生同樣的事情。
  • 這肯定是一個招聘大熱門職位。每個大公司都希望采取適當?shù)腗L / AI策略。他們強迫ML進入它不屬于(而且可能永遠不屬于)的地方。雖然相關“衰退”主要與COVID有關-疫情下所有公司都在縮減開支,因此大部分公司也會因此發(fā)現(xiàn),機器學習職位只是個噱頭,沒有可分辨的ROI。像大數(shù)據(jù)一樣,我認為我們會看到一些公司執(zhí)行良好并實際上獲得了一些價值,而大多數(shù)公司將在一兩年內跳到下一個更有噱頭的項目。

算法和業(yè)務割裂,無法創(chuàng)造真正價值

也有評論稱,機器學習工程師在公司無作為主要是由于公司大環(huán)境下,太多的機器學習工程師和研究人員急于解決問題,必須交付某些東西,不管是招聘需求還是本身專業(yè)知識,他們對于業(yè)務的了解往往非常有限,拿著過高的薪水,卻得不出有價值的結果。

所以,有評論稱,“這是一件好事!”

在與研究小組和更多由產(chǎn)品/業(yè)務驅動的團隊一起工作后,我發(fā)現(xiàn),當研究人員花時間了解產(chǎn)品領域時并給出他們認為的結果時,并不符合業(yè)務部門的真實情況。

而正如我們看到的大多數(shù)市面上對ML /數(shù)據(jù)科學人員的實際需求一樣:

  • 有數(shù)據(jù)清理經(jīng)驗
  • 對線性和邏輯回歸以及交叉驗證有深入的了解
  • 一些合理的編碼技巧(在R和Python中,以及SQL方面)。

更多包含了對技術的要求。靠著這些前提條件找人,默認幾乎所有其他內容都可以教授。

但這對于雇用經(jīng)理人/公司來說是很棘手的,在機器學習被熱捧的牛市上,薪水和期待都過高,從而導致了很多錯誤。

最后,深度學習在某些情況下是好的,而在另一些情況下則不是,因此,僅僅做一個深度學習開發(fā)人員,都不會對大多數(shù)公司有用。

盡管在國內,我們還沒有看到深度學習熱度衰竭的態(tài)勢,但是面對全球的討論,也需要早做打算。

文摘菌之前也推薦過一篇文章,《機器學習工程師正在失業(yè),但學習依舊是唯一的出路》,并且提出了六大解決問題的方法,感興趣的同學也可以跳轉閱讀。

不過,不管行業(yè)發(fā)展如何變化,如果你能創(chuàng)造價值,未來也就不會一片黑暗。

相關討論:

  • https://twitter.com/fchollet/status/1300137812872765440
  • https://news.ycombinator.com/item?id=24330326

【本文是51CTO專欄機構大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文,微信公眾號“大數(shù)據(jù)文摘( id: BigDataDigest)”】

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責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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