在過去的五年中，機器學(xué)習(xí)變得更加容易而軟件工程比以往更加復(fù)雜。對于軟件工程師來說，這是好事，但對機器學(xué)習(xí)專家卻不是。這是機器學(xué)習(xí)向軟件工程，數(shù)據(jù)科學(xué)向數(shù)據(jù)分析的發(fā)展過程。

Google希望使每個人都可以輕松地訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，無論他們的技術(shù)知識如何。隨著機器學(xué)習(xí)的發(fā)展，云服務(wù)的市場也在增長，理解算法的意義也在下降。

曾幾何時，我們手敲一行一行算法代碼。而如今，Sklearn讓我們用幾行代碼實現(xiàn)相同的結(jié)果。原來的TensorFlow很不友好，是Keras讓它變得容易使用。

Google，Microsoft和Amazon現(xiàn)在都提供，可以在云端上選擇訓(xùn)練和調(diào)參的服務(wù)，然后馬上就能提供相關(guān)模型的API。

讓任何人都可以訓(xùn)練AI還需要一段時間。但隨著復(fù)雜性的降低，它成為了經(jīng)驗豐富的軟件工程師的另一種工具而已。

你會用COBOL嗎？如果是，那么你就可以不愁沒工作了。世界的金融體系建立在它之上，而如今沒人在學(xué)COBOL編程。

大多數(shù)機器學(xué)習(xí)項目都是用Python實現(xiàn)的，而軟件開發(fā)則分布在多種編程語言中。

如果每個機器學(xué)習(xí)工程師都有Python的經(jīng)驗，那么每個機器學(xué)習(xí)工程師都是你的競爭對手。而在軟件工程方面，你只和使用相同語言的人競爭。

我總是驚訝地看到很多高薪的Ruby on Rails框架相關(guān)的工作。雖然它在幾年前就已經(jīng)過時了，但是許多大型公司（Shopify，Instacart，Kickstarter等）由于續(xù)航與工程量原因依然還在用它。

你應(yīng)該，也有能力去學(xué)習(xí)多種編程語言，這是成為一個優(yōu)秀軟件工程師的關(guān)鍵。

我們期望軟件工程師對一切都至少知道一點。

后端工程師仍然需要知道瀏覽器的工作方式。前端工程師也了解一些數(shù)據(jù)庫概念。兩者都可以防止SQL注入之類的安全漏洞。

對軟件有全面的了解，可以讓你更輕松地更改專業(yè)方向。它還使你具備構(gòu)建端到端解決方案的能力。

廣泛的技能包使軟件工程師更適合豐富的環(huán)境。隨著需求的增長，軟件工程師通常會轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)科學(xué)。相反，數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā)軟件的可能性較小。

隨著人們開始將機器學(xué)習(xí)看作是手敲底層代碼的替代方案，我們將看到更多從事機器學(xué)習(xí)的軟件工程師。

除了使用已知的語言，也包括用了許多之間沒有重合的技能。

從優(yōu)化數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建API微服務(wù)和構(gòu)建響應(yīng)前端的字面上看，基本沒有共同點。它們可能用3種不同的編程語言實現(xiàn)。而且在這些領(lǐng)域，我們幾乎看不到任何自動化的過程。

與此形成鮮明對比的是，全棧機器學(xué)習(xí)工程師現(xiàn)在正在完成功能越來越強大的AutoML，用了它之后，就可以寫一個SOP（Standard Operating Procedure，標準作業(yè)程序），然后將訓(xùn)練分類器的工作委托給實習(xí)生。

而軟件工程技能包中的所有組件都因自動化而不復(fù)存在還需要一段時間。

少數(shù)公司將人工智能作為其核心產(chǎn)品，而大多數(shù)公司使用人工智能來補充現(xiàn)有產(chǎn)品的缺失。

Medium網(wǎng)站可以使用機器學(xué)習(xí)來實現(xiàn)文章推薦功能，但是核心產(chǎn)品是寫作/發(fā)布平臺。

有趣的是，大多數(shù)公司都將機器學(xué)習(xí)用于簡單重復(fù)的任務(wù)。這使某個公司可以輕松地將上述用例作為SaaS產(chǎn)品提供。然后，初創(chuàng)公司就不再需要重新構(gòu)建了。

而與基礎(chǔ)架構(gòu)相關(guān)的問題往往復(fù)雜又有許多自定義任務(wù)。比如AWS上沒有任何現(xiàn)成的解決方案會很快搭建Medium網(wǎng)站的基礎(chǔ)架構(gòu)。

AWS已擴展到200多種不同的云服務(wù)中。

Heroku在云端中運行應(yīng)用程序的PaaS方法很棒。但是在任何大規(guī)模項目上都變得過分昂貴。

因此，現(xiàn)在我們有了一個全新的云端棧來管理（網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)庫，服務(wù)器），其中一不小心會造成巨大的安全漏洞。

有一個稱為“云工程”的開發(fā)子集，其目的是使軟件在AWS，GCP或Azure上運行。

在較小的公司中，基礎(chǔ)架構(gòu)通常是高級開發(fā)人員的職責(zé)。

這是復(fù)雜的內(nèi)容，同時也意味著工作機會和難以替代的技能包。

成為一名頂尖的前端開發(fā)工程師是一項技能。

當我開始開發(fā)時，使用jQuery構(gòu)建響應(yīng)式前端是完全OK的。然后公司換成了Angular或React。然后Angular變成了Angular2（具有重大改進）。React從類轉(zhuǎn)移到功能組件，并添加了hooks。

以上所有框架/庫都以根本不同的方式工作。

有幾家公司致力于基于mockups的前端自動生成。但我的同事們的共識是，他們離高質(zhì)量產(chǎn)出還有很長的路要走。

前端開發(fā)方面的技術(shù)能力，加上對完美像素的感知，目前依然令人驚訝。

軟件開發(fā)是一個復(fù)雜且包含廣泛問題的領(lǐng)域。這個復(fù)雜度對雇傭員工有好處。

但更重要的是，廣泛的技能包賦予了端到端解決實際問題的能力。

對于建立一個讓普通人有能力解決自己技術(shù)棧中問題的開發(fā)社區(qū)，軟件工程是一個很好的起點。

那機器學(xué)習(xí)有一席之地嗎？當然。但解決問題比訓(xùn)練模型更有意義。

學(xué)習(xí)軟件工程，完成開發(fā)，解決問題。