如何為機器學(xué)習(xí)和人工智能的職業(yè)生涯做準備？

保持領(lǐng)先是當(dāng)今科技專業(yè)人士的口頭禪。隨著技術(shù)和相關(guān)流程的發(fā)展，從事這一領(lǐng)域工作的人必須更新技能，甚至在必要時更新職業(yè)。

服務(wù)臺、系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)管理員的一些傳統(tǒng)角色正在逐漸消失，他們需要更豐富、更多樣化的技能。機器學(xué)習(xí)(M L)和人工智能(al)是不斷進入IT世界的兩個領(lǐng)域。尋找未來技術(shù)職業(yè)的人會熟悉ML和AI。

我和云提供商平臺Paperspace的CEO狄龍埃爾布聊過，想了解更多。

斯科特馬特森：什么樣的教育背景對ML/AI領(lǐng)域有幫助？

迪倫埃布：我最近聽到一個有趣的統(tǒng)計數(shù)據(jù)：今天，大約70%的深度學(xué)習(xí)或人工智能從業(yè)者還在上學(xué)。因為這是一項新技術(shù)，吸引了各個學(xué)科的人，我們沒有真正的先例。

事實是，當(dāng)今空間的大多數(shù)杰出從業(yè)者要么是自學(xué)成才，要么來自完全不同的領(lǐng)域(即不僅僅是計算機科學(xué)或編程)。扎實的統(tǒng)計學(xué)和傳統(tǒng)數(shù)學(xué)背景總是有幫助的——在研究領(lǐng)域的經(jīng)驗也是一大好處。

還有很多在線課程，比如快速人工智能和Udacity，還有很多由所有大型技術(shù)參與者提供的資源，幫助自己成為人工智能開發(fā)者。精通數(shù)據(jù)是關(guān)鍵，尤其是Python，因為它是主要語言。另一方面，還有一種更傳統(tǒng)的軟件架構(gòu)。

一般來說，我們今天有很多人，他們要么真的擅長軟件，但不太擅長數(shù)學(xué)或統(tǒng)計。或者平衡你在軟件和數(shù)學(xué)方面的知識和經(jīng)驗會給你在就業(yè)市場上帶來顯著的優(yōu)勢。

斯科特馬特森：傳統(tǒng)的信息技術(shù)技能有什么幫助？

迪倫埃布：它今天面臨的挑戰(zhàn)是ML/AI是新的。這是一個新的工具，他們必須明白它以前是不存在的。所有傳統(tǒng)的信息技術(shù)技能仍然非常有幫助和進步，并且將更加關(guān)注機器學(xué)習(xí)工具如何與組織中已經(jīng)部署的所有現(xiàn)有系統(tǒng)相疊加。然而，目前，關(guān)于如何增加組織內(nèi)的協(xié)作或受歡迎程度，以及如何為所有利益相關(guān)者增加更多的洞察力，仍然存在一些問題。一個信息技術(shù)部門不一定與任何一個部門相關(guān)，但要確保在一個單位做出的決定可以轉(zhuǎn)移到另一個領(lǐng)域，如果成功的話，或者給組織的其他部分增加一個鳥瞰圖。

這在數(shù)據(jù)科學(xué)或機器學(xué)習(xí)的背景下尤其相關(guān)。當(dāng)今信息技術(shù)關(guān)注的一個問題是，沒有人工智能/人工智能的最佳實踐。令人擔(dān)憂的是，由于系統(tǒng)跨越不同的部門，從業(yè)者被孤立。這些從業(yè)者不會對他們的模型構(gòu)建或軟件使用版本控制，他們很難阻止這些人孤立地運行。

相信我們會看到對新機器學(xué)習(xí)工具更大的需求，從而在傳統(tǒng)IT環(huán)境中發(fā)揮更好的作用。

斯科特馬特森：傳統(tǒng)的信息技術(shù)技能是如何變得無關(guān)緊要的？

迪倫厄爾布：我相信機器學(xué)習(xí)世界最終將不得不遵循傳統(tǒng)的信息技術(shù)流程，而不是相反。我這樣說是因為IT至少在大型組織中有廣泛的計劃，例如數(shù)字化或協(xié)作，或者圍繞提高開發(fā)人員的速度采取非常高級別的計劃，同時仍然保持對外部利益相關(guān)者的可見性。

這些將繼續(xù)非常強大，但必須發(fā)生的是，正如我們前面討論的，機器學(xué)習(xí)小組需要由數(shù)據(jù)科學(xué)家和DevOps人員混合組成。它必須適應(yīng)這個合作單位，并努力找出它在組織中的現(xiàn)有位置。

在某些領(lǐng)域，人工智能和機器學(xué)習(xí)可能會取代傳統(tǒng)IT的某些方面，例如威脅分析和異常檢測。最后，我覺得這真的只是工具箱里的另一個工具。

斯科特馬特森：建立一個ML/AI開發(fā)團隊目前需要哪些技能？

狄龍埃布：有三個基本技能可以找到。首先是一般屬于數(shù)據(jù)科學(xué)的東西，有時候甚至是BI工具。它是一個能夠收集和清理現(xiàn)有數(shù)據(jù)并提供對這些來源的洞察的人。然后，你有了一個新的人工智能群體，他們可能不太注重數(shù)據(jù)收集，但更注重構(gòu)建對這些數(shù)據(jù)的洞察力。第三個技能集涉及一個DevOps人員，他可以加入構(gòu)建模型和預(yù)測引擎的團隊。

一個真正殺手級的AI團隊將統(tǒng)計學(xué)家或數(shù)據(jù)科學(xué)家的技能和一些我們通常稱之為人工智能或深度學(xué)習(xí)的更現(xiàn)代的工具與DevOps人員混合在一起，他們可以使用這些模型并真正促進它們的生產(chǎn)。如今，這兩套技能差距很大。

斯科特馬特森：ML/AI開發(fā)者的就業(yè)市場是什么樣的？

迪倫厄爾布：從賣方市場的意義上來說，還是很有競爭力的。如果你精通更新的機器學(xué)習(xí)和人工智能工具，你會做得很好。這一兩年改變的是，到那個時候，凡是能遠程理解這些東西的人，都會有工作。如今，尋找和獎勵專業(yè)知識的壓力很大。

有些人進入就業(yè)市場，對這些工具很熟悉，但卻無法插入所有已有的系統(tǒng)，這遠比在一個已經(jīng)有很多系統(tǒng)和很多已有工具的組織中能夠運行人工智能的人差得多，這些都是圍繞數(shù)據(jù)收集/部署等展開的。

斯科特馬特森：哪些新領(lǐng)域正在被打破？

迪倫艾布：現(xiàn)在是最激動人心的時候了。

奮的領(lǐng)域是汽車ML。 機器學(xué)習(xí)模型很難創(chuàng)建。 他們需要專家。 所以問題是，你如何制作能夠自動發(fā)現(xiàn)有效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或有效機器學(xué)習(xí)模型的工具？

另一個新的開創(chuàng)性領(lǐng)域是強化學(xué)習(xí)，通過這種學(xué)習(xí)，你可以創(chuàng)建一個系統(tǒng)，在某種意義上，機器學(xué)習(xí)模型可以訓(xùn)練自己。 我也會列出合成數(shù)據(jù)。 這個想法幾乎所有的機器學(xué)習(xí)都受到機器學(xué)習(xí)算法可用數(shù)據(jù)的限制。 有令人興奮的新方法來生成新的數(shù)據(jù)，比如使用機器學(xué)習(xí)生成數(shù)據(jù)，然后訓(xùn)練其他機器學(xué)習(xí)模型，這有助于引導(dǎo)整個過程。

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斯科特·馬泰森：什么工作可能會受到ML/AI的威脅？

Dillon Erb：毫無疑問，ML/AI將導(dǎo)致文件輸入等某些領(lǐng)域的工作轉(zhuǎn)移，這種機器學(xué)習(xí)模型可以更有效和/或更具成本效益。 在某些領(lǐng)域收集數(shù)據(jù)是另一種可能性。 我確實認為這項技術(shù)也會創(chuàng)造許多新的工作，因為當(dāng)這些系統(tǒng)在線時，你需要能夠監(jiān)控它們，分析它們，描述它們，思考它們，并利用它們的人。 一般來說，工作會有變化，但我對整體工作增長的情況感到樂觀。

斯科特·馬泰森：你建議在任何威脅地區(qū)的現(xiàn)有人員如何保持競爭力？

Dillon Erb：人工智能的一個危險是，在目前的形式下，它似乎注定要由少數(shù)專家或能夠獲得極大數(shù)量數(shù)據(jù)的人控制。 我相信，一般來說，作為一個社會，或作為一種文化，我們需要投資于更好地理解這些系統(tǒng)，以便它們不再是黑匣子。 事實上，它們是我們可以集體談?wù)摰哪欠N東西-它們是如何表現(xiàn)的，以及它們?yōu)槭裁创嬖凇?/p>

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斯科特·馬泰森：對于ML/AI和在外地工作的人員來說，你預(yù)見到了什么？

迪倫·艾爾布：現(xiàn)在的大動作是從研發(fā)進入生產(chǎn)。 過去幾年來，許多公司、個人和研究人員投資學(xué)習(xí)這項技術(shù)。 現(xiàn)在的大問題是如何將它帶入一個不僅僅是測試用例的真實環(huán)境。

長期的趨勢是，這是一個更大的主張，但我相信機器學(xué)習(xí)和人工智能將被納入其他業(yè)務(wù)實踐。 從這個意義上說，它不再是獨立的實體，而是它實際上的核心，就像公司過去擁有網(wǎng)絡(luò)團隊和移動團隊一樣，但最終，它成為了一個做移動以及網(wǎng)站的應(yīng)用團隊。

毫無疑問，對于那些強烈關(guān)注它的人來說，AI/ML是一種根本性的變革技術(shù)。 盡管如此，關(guān)于它的界限，它的界限仍然有許多懸而未決的問題。 其中有些是技術(shù)問題，有些是文化、政治和政策問題。 我相信技術(shù)的未來在很大程度上是沒有定義的，所以我會鼓勵每個人投資更好地理解它。