As equipes registraram execuções, parâmetros e métricas em arquivos ou planilhas locais. Os sistemas de rastreamento de experimentos agora preservam artefatos, versões de código e comparações de forma centralizada.
Rastreador de experimentos de planilha já não existe como ofício vivo. Eis o que o apagou, e que profissão assumiu o trabalho.
1950–2005
Modelos como artefatos de pesquisa
O aprendizado de máquina viveu principalmente em pesquisas, produtos especializados e estatísticas. Preocupações operacionais existiam, mas geralmente não eram uma carreira distinta.
O que mais se passava então
1998
O PageRank do Google destaca sistemas baseados em dados
A classificação em escala web mostra como os modelos e a infraestrutura de dados podem se tornar uma infraestrutura central de produtos.
2006
A computação em nuvem se torna popular
A Amazon Web Services disponibiliza computação e armazenamento elásticos como serviços operacionais, em vez de hardware próprio.
2012
A descoberta do ImageNet acelera o aprendizado profundo
O sucesso da AlexNet no ImageNet torna o treinamento baseado em GPU central para muitos programas de aprendizado de máquina.
2015
A dívida técnica oculta é nomeada
Os pesquisadores do Google descrevem por que os sistemas de ML acumulam dependências e cargas de manutenção além do código do modelo.
Onde esse trabalho vive agora
Constrói os sistemas que treinam, implantam, monitoram e controlam modelos de aprendizado de máquina em produção.
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