Los desarrolladores continuarán desempeñando roles importantes si aprende a trabajar con científicos de datos.
Usemos una de mis publicaciones de blog como ejemplo.
Problema de bandido multi-armado y exploración vs compensación de explotación
- ¿El antiguo guardia de IA ha frenado la investigación de aprendizaje automático en el MIT?
- ¿Cuál es la diferencia entre la estimación de máxima verosimilitud (ML) y máxima a Posteri (MAP)?
- ¿Será factible dentro de los próximos 5 años que una API de aprendizaje automático maneje la construcción de representaciones significativas a partir de datos sin procesar?
- ¿Qué debo hacer para comprender las matemáticas y los algoritmos detrás de la propagación inversa, CNN y RNN?
- ¿De dónde viene el gráfico en una red bayesiana?
Esto está escrito desde el punto de vista de un científico de datos que quiere desarrollar una forma automatizada para optimizar el color del botón “comprar ahora” como alternativa a las pruebas estándar A / B.
Una vez que él / ella termina de desarrollar el algoritmo, el código debe implementarse en el sistema de producción real. Ahí es donde entran los desarrolladores. Creé una demostración en vivo para recorrer el proceso.
- El algoritmo se implementa en un servidor de aplicaciones compatible con desarrolladores de back-end y se expone como un servicio RESTful
- Los desarrolladores front-end usan el servicio RESTful para cambiar automáticamente el color del botón
- El algoritmo aprende automáticamente el color óptimo en función de la interacción del usuario.
Lo suficientemente directo, pero cuando dos grupos de personas con antecedentes diferentes trabajan juntos, es probable que experimente un choque cultural.
- Los desarrolladores tienden a preocuparse más por la estabilidad y la escalabilidad
- Los científicos de datos pueden continuar ajustando su algoritmo para mejorar su rendimiento; esto es necesario porque la precisión del algoritmo de aprendizaje automático tiende a disminuir con el tiempo a medida que el comportamiento del usuario difiere del conjunto de datos original, por lo que se preocupan por la agilidad.
- La experiencia del usuario también tiene un gran impacto en el rendimiento del algoritmo; no importa qué tan bueno sea su algoritmo si su interfaz de usuario es torpe y no es fácil de usar.
Como desarrolladores, sobrevives al continuar actualizando tus habilidades y aprendiendo a trabajar con equipos diversos.
