기술 대기업은 장기 내부 자료를 공개하여 ML 숙련도를 높일 계획입니다.
ML University에서 이미 제공되는 일부 과정 유튜브 페이지
무엇과 왜
Amazon은 기계 학습 및 소프트웨어 엔지니어링 분야에 걸쳐 능숙한 개인의 초과 수요(vs 공급) 문제를 해결하기 위해 오랫동안 노력해 왔습니다. 지금까지 그들은 나태를 개발했습니다. 내부의 직원들이 필수 사항에 대해 빠르게 파악할 수 있도록 리소스를 제공합니다. 이것은 일반적으로 직업 훈련을 위해 OJT라고 합니다.
OJT는 여기까지만 진행됩니다. 인력 규모입니다. 고용된 근로자를 제외하고 회사는 교육 시스템에 의존하여 인력에게 일상적으로 유능한 인재를 공급합니다. 이 시스템은 수백 년 동안 충분히 수행되었습니다. 그러나 전세는 역전되고 있다. 기계 학습이 산업 워크플로에 통합되는 속도는 교육 시스템이 모든 장비를 갖춘 인재를 제공하는 능력을 크게 앞질렀습니다. 이는 부분적으로는 대형 시스템이 필연적으로 느리게 이동하기 때문이기도 하지만 현장에서 지배적인 알고리즘과 도구의 수렴이 부족하기 때문이기도 합니다. 교육 시스템은 기본적으로 현재 추세에 대한 과적합과 고전적 기술을 고수하는 것과 OJT가 최종 마일 문제를 해결할 수 있도록 허용하는 것 사이에서 선택해야 하는 문제에 직면해 있습니다.
#software-engineering #data-science #life-with-data #인공 지능 #기계 학습 #데이터 분석
방향데이터사이언스닷컴
Amazon은 당신을 ML 전문가로 만들고 싶어합니다 — 무료
Amazon은 기계 학습 및 소프트웨어 엔지니어링 분야에 걸쳐 능숙한 개인의 초과 수요(vs 공급) 문제를 해결하기 위해 오랫동안 노력해 왔습니다.