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2023-09-20 23:46:27
作者依据所支持的工作步骤将工具进行分类。项目设置这一步没有算在内,因为它需要项目管理工具,而不是机器学习工具。由于一种工具可能不止用于一个步骤,所以分类并不简单。
作者追溯了每种工具发布的年份。如果是开源项目,则查看首次提交,以查看项目开始公开的时间。如果是一家公司,则查看该公司在Crunchbase上的创办年份。然后她绘制了随着时间的推移,每个类别中工具数量的变化曲线。
在下图中,作者根据开发工具能够解决的主要问题列出了它们的数量:缺少服务方法的原因之一是研究人员与生产工程师之间缺乏沟通。在有能力进行人工智能研究的公司(常常是大公司),研究团队与部署团队是分开工作的,两个团队仅通过P打头的经理:产品经理、程序经理、项目经理互相交流进行沟通。而员工可以看到整个堆栈的小公司就会受到即时产品需求的限制。
关于AI泡沫是否破裂的讨论此起彼伏。不可否认,AI炒作确实存在,在某种程度上,这种热度需要「降温」。然而,作者并不认为ML会消失。可能越来越少的企业能够支撑得起ML研究,但依然会有企业需要工具将它们的ML付诸生产。由此,如果必须在工程和ML两者之间选择,作者建议选择工程。
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