این اشتباه‌های ماشین لرنینگ را تکرار نکنید: پژوهش یا کاربرد

ماشین لرنینگ: پژوهش یا کاربرداین روزها همه می‌خواهند وارد ماشین لرنینگ شوند. این مسیر برای بسیاری از کسب‌وکارها عالی است چون می‌تواند در مدت زمان کوتاه، درآمد زیادی را حاصل کند. تقاضا برای مهارت‌های ماشین لرنینگ، بیشتر از هر زمان دیگری است.به‌همین دلیل است که هر کسب‌وکاری می‌گوید:هی! خیلی سریع به یه تیم پژوهش ماشین لرنینگ احتیاج داریم! بهترین دانشمندان علوم داده رو که مقاله‌های زیادی دارن، پیدا می‌کنیم و پول زیادی بهشون می‌دیم تا بتونیم ماشین لرنینگ رو وارد کسب‌وکارمون کنیم! هورا!! اما یک دقیقه صبر کنید. به‌عنوان یک کسب‌وکار، آیا احتیاج به یک تیم پژوهش دارید؟ اصلا چه‌قدر به ماشین لرنینگ احتیاج دارید؟ آیا کسب‌وکار شما به خوبی از آن استفاده خواهد کرد؟برای پاسخ به این سوال‌ها، باید تفاوت بین دو روشی را که ماشین لرنینگ کاربرد دارد، متوجه شویم: پژوهش(Research) و کاربر (Application)پژوهش ماشین لرنینگپژوهش ماشین لرنینگ تماماً درباره علم است. یک پژوهش‌گر ماشین لرنینگ سعی می‌کند تا مرزهای علم را جابجا کند، به‌خصوص در زمینه هوش مصنوعی. این افراد معمولا مدرک فوق لیسانس یا دکترا در علوم کامپیوتر دارند، مقالات زیادی را در منتشر کردند و در کنفرانس‌های متعدد شرکت کرده‌اند. این افراد در فضای پژوهشی بسیار محبوب هستند!اگر در حال انجام یک کار مربوط به فناوری‌های پیشرفته هستید، پس پژوهش‌گر ماشین لرنینگ برای کار شما عالی است. این افراد سعی می‌کنند برای مشکل شما یک راه‌حل علمی پیدا کنند. اگر به آن‌ها بگویید "ما تو تشخیص مجرم‌ها با دقت 95% عالی هستیم. میتونی مارو به 97% برسونی؟" در این صورت پژوهش‌گر ماشین لرنینگ به کار شما می آید.نکته اینجاست: این شخص احتمالاً تا به حال هیچ نرم افزاری تولید نکرده است! احتمالاً این شخص متخصص نرم افزار به‌عنوان سرویس (SaaS) نیست و نمی‌تواند پژوهش را به مرحله عمل برساند.کاربرد ماشین لرنینگاپلیکیشن ماشین لرنینگ تماماً درباره مهندسی است. یک مهندس ماشین لرنینگ می‌داند که چگونه از آخرین پژوهش ماشین لرنینگ استفاده کند و آن را تبدیل به یک چیز با ارزش کند. او پژوهش را می‌گیرید و آن را تبدیل به یک محصول یا یک سرویس می‌کند. این افراد به‌خوبی با سرویس‌های پردازش ابری مثل AWS و GCP کار می‌کنند. آن‌ها درمورد Software Development Life Cycle (SDLC) و Agile اطلاعات دارند.متاسفانه کسب‌وکارهایی که به دنبال استفاده از ماشین لرنینگ در محصولات خود هستند، این افراد را نادیده می‌گیرند. مهندس‌های ماشین لرنینگ معمولاً در در دید راس هستند و تجربه‌های زیادی در پیاده‌سازی محصولات فناوری پیشرفته دارند. به‌علاوه، می‌دانند چطور از ماشین لرنینگ استفاده کنند.مهندس ماشین لرنینگ شاید مثل پژوهش‌گر پر زرق و برق نباشد چون مانند سوپراستارهای ماشین لرنینگ، مدرک دکترا ندارد و چندین هزار نفر هم به مقالات وی ارجاع ندادند. اما اگر می‌خواهید از ماشین لرنینگ در محصولات خود استفاده کنید، به مهندس ماشین لرنینگ احتیاج دارید.چگونه از ماشین لرنینگ در کسب‌وکار استفاده کنیم؟چگونگی استفاده از ماشین لرنینگ در کسب‌وکار شما، بستگی به محصول شما دارد. اگر محصول شما شخصی‌سازی زیادی دارد و یا از سطح بالایی از هوش مصنوعی استفاده می‌کند، احتمالا به پژوهش‌گر ماشین لرنینگ احتیاج خواهید داشت.برای بیشتر تیم‌ها و کسب‌وکارها، احتیاجی به پژوهش‌گر نیست. علم ماشین لرنینگ کنونی کاربردهای زیادی دارد. آنقدرها هم پیچیده نیست. شما احتیاجی به شخصی ندارید که چرخ را از اول اختراع کند، به شخصی احتیاجی دارید که بداند چگونه باید از چرخ استفاده کند: مهندس ماشین لرنینگ!و در پایان این نکته را بدانید که ماشین لرنینگ، مانند دیگر ابزارهای نرم‌افزاری، فقط یک ابزار است. پژوهش‌گرها ابزارهای جدید را تولید می‌کنند و مهندس‌ها تشخیص می‌دهند که چگونه می‌توان از آن‌ها به‌خوبی استفاده کرد. ماشین لرنینگ کارهای جالبی انجام می‌دهد اما هدف نهایی آن این است که در نهایت یک ارزش به یک محصول اضافه کند.منبع: TowardsDataScience