Машинное обучение — это работа для «ученых» или программистов?
================================================================

 Всем привет  
  

Сейчас изучаю тему машинного обучения, столкнулся с тем, что там нет особого программирования, а основные проблемы лежат в области:  
1. Статистики, аналитики, математики
2. Девопсе (как это все правильно развернуть, масштабировать и прочее)

  

Поэтому вопрос, Машинное обучение - это работа для программистов, или все же для специально обученных IT специалистов? 

 Язык программирования - это инструмент.  

В машинном обучении, необходимо знать: статистику, аналитику и т.д. , без них Вы в данной области - никто. 

 Потому, что сейчас профиль настолько попсовый, что ученым там делать нечего  

Зато прикладных задач - все больше и больше 

 Сейчас есть инструменты для разных категорий пользователей.   

Если ты ученый, для тебя есть возможности по исследованиям и эксперементам.   

Если ты разработчик, есть фреймворки и исследования на базе которых ты можешь заниматься разработками.   

Есть ты домохозяайка, есть полностью готовые решения, где задача только развернуть и приконектить друг к другу готовые части.   

Работа есть для любой категории пользователей -> определяешься с кругом задач, и двигаешься в выбранном направлении. 

 Машинное обучение - работа с "глубокой" логикой для настоящих программистов, которые могут сами проектировать и создавать сложные алгоритмы исходя из конретной задачи, в том числе и на основе нейросетей. 

 Знаю людей которые считают себя "специализдами по машинному обучению" хотя на деле и в теории и в программирование абсолютные сферические нули в вакууме.  

По мне в 99% случаев это работа программиста, а ученные тут разве что во время проектирования, чтоб подсказать формулу или подсчитать какую-та константу нужны. 

 Вопрос аналогичен следующему: "Для развития теории гравитации кто нужен: математики или физики?" :)  

Ответ прост - и те, и другие. Ученые выводят оптимальные алгоритмы, а программеры оптимизируют их под конкретные языки и платформы. Даже несмотря на попсовость ИИ сегодня, наиболее ценны все же алгоритмологи, ИМХО.   

У попсовости есть и другая сторона - туда нсчали вливать деньги :) 

 А тут все зависит от сферы. Как таковых Дата саентистов не существует. Есть аналитики, исследователи, Machine Learning engineer и тп.   

  

Уровень знания кода зависит от выбранной сферы.   

К примеру, тут можно послушать про сферы и отличия.   

  

В зависимости от направления варьируется уровень требований. Аналитикам знание программирования не так важно, как для MLE.