不需要學習機器學習的5個理由
意見 越來越多的影響者宣揚您應該開始學習機器學習。你應該聽他們的嗎?
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越來越多的Twitter和LinkedIn有影響力的人宣揚為什么您應該開始學習機器學習，以及一旦開始就很容易。
雖然聽到一些鼓舞人心的話總是很高興，但我還是想從另一個角度來看事情。 我不想感到悲觀，也不想讓任何人灰心，我只發表自己的看法。
在查看這些機器學習專家(或者我應該稱他們為影響者)發布的內容時，我問自己，為什么有些人首先希望學習機器學習?
也許主要原因是不知道機器學習工程師的實際工作。我們大多數人都不使用人工智能或自動駕駛汽車。
當有影響力的人傳授知識時，掌握機器學習當然并不容易。 成為"萬事通，萬事通"的人，在這種經濟中也無濟于事。
為什么這么多人希望學習機器學習?
在大學學習期間，我決定要成為一名機器學習工程師。 這似乎很困難，具有挑戰性，最重要的是很有趣。 在此之前，我希望成為一名iOS游戲開發人員。
如果有人向我展示ML工程師的工作日，也許我會堅持使用iOS游戲開發。不要誤會我的意思，我對自己的職業感到非常滿意，但職業選擇不會像過去那樣黑白兩色。
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這是為什么?因為編寫iOS游戲的樂趣與訓練機器學習模型或開發后端應用程序或前端應用程序的樂趣相同。以上所有這些都可能變得具有挑戰性(只問頂級技術公司的工程師)。
在大學期間，我的想法是：機器學習似乎很困難，因此找工作會更容易。 我會得到更高的工資。 它具有更好的前瞻性(Web開發將很快實現自動化)，并且很有趣。
我的想法是錯誤的。 因此，請允許我解釋以上每個陳述。
1. 機器學習似乎很難
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大多數互聯網影響者都宣揚：從機器學習開始確實很容易。 您只需下載Titanic數據集，從教程中復制10行Python代碼，就可以開始使用機器學習。
確實如此，但很難想象有人會為您支付這些知識。因此，您需要更進一步。
而更深層次則是困難所在。 擁有一位出色的導師非常重要，這樣您就不必自己搞定一切。 獲得良好的實習機會也是成長為工程師的好方法。
我希望有人能告訴我，在我職業生涯的初期。我不得不花很多時間跟在計算機科學其他領域工作的同行保持同步。
為什么? 嗯，因為有更多的人在從事前端(后端或移動)開發的指導，所以比較容易。
2. 機器學習工作好找
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可以肯定的是，我是很難學到的。找到機器學習工程師的工作要比前端(后端或移動)工程師難。
小型創業公司通常沒有資源負擔ML工程師的費用。他們還沒有數據，因為它們才剛剛開始。你知道他們需要什么嗎?前端，后端和移動工程師來啟動和運行他們的業務。
然后，您將被大型公司困住。 這不是什么問題，但是在某些國家/地區，大公司并不多。
3. 更高的工資
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高級機器學習工程師的收入不比其他高級工程師高(至少在斯洛文尼亞沒有)。
美國有一些機器學習超級巨星，但他們以正確的心態在正確的時間，正確的位置出現在正確的位置。我敢肯定，美國有軟件工程師的薪水更高。
4. 機器學習是未來的證明
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雖然機器學習將繼續存在，但對于前端，后端和移動開發，我可以說同樣的話。
如果您是前端開發人員，并且對工作感到滿意，那就堅持下去。 如果您需要使用機器學習模型制作網站，請與已有知識的人合作。
5. 機器學習很有趣
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雖然機器學習很有趣。它并不總是很有趣。
許多人認為他們將從事人工智能或自動駕駛汽車的研究。但是他們更有可能會編寫培訓集并致力于基礎架構。
許多人認為他們將使用精美的深度學習模型，調整神經網絡架構和超參數。 不要誤會我的意思，有的是錯的，但不是很多。
事實是，機器學習工程師大部分時間都花在"如何正確提取類似于實際問題分布的訓練集"上。 一旦有了這一點，您就可以在大多數情況下訓練一個經典的機器學習模型，它將很好地起作用。
結論
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我知道這是一篇有爭議的文章，但是正如我在開始時已經說過的那樣，我并不是要勸阻任何人。
如果您覺得機器學習適合您，那就去做吧。 您全力支持。 讓我知道您是否需要一些入門指南。
但是機器學習并不適合每個人，每個人都不需要了解它。如果您是一位成功的軟件工程師，并且喜歡上工作，那就堅持下去吧。一些基本的機器學習教程不會幫助您職業發展。
本文的目的是提出一種批評性的觀點，您通常不會聽到有影響力的人的意見。
