простой алгоритм, который решает определенную задачу. И существует огромное количество различных кейсов программного кода, для сбора и классификации которых потребуется коллосальное количество человеческих и технологических ресурсов. Так же не исследованно и не открыто достаточно много теорий, которые смогут решить ряд технологических проблем связанных с само обучением. А если еще учесть скорость наращивания производительности вычислительных систем, то в ближайшем времени реализация подобного не грозит.
С другой стороны, есть масса достаточно перспективных решений, которые упрощают работу конечного программиста: автоматизируя его действия. Это означает, что за единицу средний разработчик, сможет добиться большего результата, и ему потребуется гораздо меньше знаний. Это, конечно же, уменьшит порог входа и увеличит приток кадров. Но...
Ситуация в мире такова, что мы движемся в сторону автоматизации достаточно сложных систем, и с каждым годом потребности в этом становится все больше. И не стоит забывать о нашем наследии — legacy. При этом количество свободных кадров на рынке практически исчерпано, что можно заметить по текущим предложениям рекрутеров.
Стоит ли бояться ML? Я думаю нет.
И всё же верстальщик и Тренер нейросетей разные области, чтобы переквалифицироваться
Обсуждают сегодня