Команды записывали прогоны, параметры и показатели в локальные файлы или электронные таблицы. Системы отслеживания экспериментов теперь централизованно сохраняют артефакты, версии кода и сравнения.
Трекер экспериментов с электронными таблицами больше не существует как живое ремесло. Вот что его стёрло, и какая профессия взяла на себя работу.
Модели как исследовательские артефакты
Машинное обучение в основном использовалось в исследованиях, специализированных продуктах и статистике. Операционные проблемы существовали, но обычно не были отдельной карьерой.
Что ещё происходило тогда
Рейтинг в веб-масштабе показывает, как модели и инфраструктура данных могут стать центральной инфраструктурой продукта.
Amazon Web Services делает эластичные вычисления и хранилище доступными в виде операционных сервисов, а не собственного оборудования.
Успех AlexNet в ImageNet делает обучение на базе графического процессора центральным элементом многих программ машинного обучения.
Исследователи Google объясняют, почему системы машинного обучения накапливают зависимости и бремя обслуживания, выходящее за рамки их модельного кода.
Где эта работа живёт сейчас
Создает системы, которые обучают, развертывают, контролируют и управляют моделями машинного обучения в производстве.
📦 Инженер МЛОпс →