程式設計已死?資料勝出!
過去,程式程式碼一直是構建軟體時的主要重點。但是機器學習系統改變了正規化:程式碼僅扮演次要角色,而“資料”成為主要角色。瞭解如何產生、收集、管理和解釋資料的個人將擁有未來。 - svpino
網友討論:
模型解釋在不久的將來將是一件大事!隨著資料科學的廣泛採用,它們將影響重要的決策。僅僅說“該模型的準確率達90%以上”是不夠的。資料科學家將不得不解釋他們的模型。醫療保健行業就是一個很好的例子。您必須解釋什麼對預測患者患有癌症的模型有貢獻。一個簡單的黑匣子解決方案是不夠的。
資料是向工業革命進行數字化轉型的動力
在編寫一行程式碼之前,需要了解資料。程式碼模式將變得標準化,但資料將始終是唯一的。
程式碼將繼續被打包到標準框架中,我們都可以一次又一次地重複使用它們。更好的程式碼將使我們的收益遞減。
長期以來資料結構在很大程度上是軟體應用程式的一個功能。現在需要使資料成為獨立於應用程式生命週期成為一流公民。
資料是未來,但即使對於ML系統,如果您打算將其投入生產並對其進行長期維護,那麼軟體工程將是必不可少的。除了輔助專案之外,任何其他事情都需要您編寫簡潔的程式碼...,但是所有這些工作最終都會變得重複並且容易被任何人設定。
機器學習已經向我們展示了沒有資料的程式碼是毫無意義的。有些人可能沒有意識到這一直是事實。
資料可能是噪音,沒有經過適當的預處理。驗證資料,增強資料並使其有用是一項艱鉅的任務。假設資料對做出業務決策有用且一致,這是一個冒險的競標。即使格式正確,也可能導致錯誤的結果。
軟體是一個神祕的實體。物件導向的程式設計就是隱藏資料,將我們與資料隔離以及將行為視為頭等公民,而現在,資料似乎已經處於領先地位。
收集,管理和解釋資料主要是通過編碼來完成的,程式碼建立了一些軟體來幫助我們完成上述所有工作。我認為程式設計還第一等公民。但是資料(好的,乾淨的和標記良好的)仍然是主要物件。
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