[Ptolemeusz]

#machinelearning #deeplearning #ai #programista15k

Mirki którzy pracująw branży AI, jak wygląda u was praca? Zastanawiałem się czy się nie przebranżowić na AI, ale lecę sobie kursy i póki co to nie wygląda jakoś zachęcająco. W większości gotowe modele i chyba cały problem w tej branży to pozyskanie danych do uczenia. Ofc mogę się mylić, dlatego na was liczę. Jak faktycznie wygląda u was praca? Grzebiecie coś w modelach, implementujecie własne algorytmy? Czy czerpiecie frajdę z pracy? Czy raczej wasza praca opiera się bardziej na przygotowywaniu danych do uczenia a nad modelami pracują ludzie po doktorach albo z prof przed nazwiskiem?

[janciopan]

@Ptolemeusz: Nie wiem czy to wartościowe bo sam nie robiłem w AI ale kumpel z byłej pracy opowiadał, że to było dla niego w choj nudne bo głównie zmieniasz te parametry modelu i walidujesz wyniki.

[Ptolemeusz]

@janciopan: no właśnie mi to tak wygląda, szukałem wstępnie info odnośnie dobierania parametrów, w sensie czy może jakieś metody obliczeniowe do tego są albo pisze się specjalne algorytmy a wychodzi na to że głównie wykorzystuje się metodę inżynierska

[MilionoweMultikonto]

@Ptolemeusz: @janciopan dostrzegacie wyzwanie w tym co zaobserwowaliście?
Wygląda na to że praca w ML jest cholernie nudna, powtarzalna, a to daje przestrzeń do optymalizacji przez automatyzację. Pytanie jakich umiejętności brakuje dotychczasowym specjalistom AI skoro nie potrafili wznieść swojej roboty na wyższy poziom?

[cohontes]

Czy raczej wasza praca opiera się bardziej na przygotowywaniu danych do uczenia

@Ptolemeusz: ale to rola inżyniera danych, pozyskujemy dane, czyścimy, przetwarzamy by dalej mogły być wykorzystywane. Czy to w ML czy to w analizach, szeroko pojętym BI itd.

[Ptolemeusz]

@cohontes: to w takim razie jak wygląda praca w deep learning dla takiego programisty?

[cohontes]

@Ptolemeusz: no ale to nie jest stricte programista. Na przykładzie jednej firmy gdzie byłem trochę bliżej to chociażby kontakt z biznesem w celu omówienia modelu, prototypowanie, porównywanie skuteczności modeli, finalnie wdrożenie.