Opinionated - Machine Learning - Software Development - Best Practices

The Allure and the Reality of Machine Learning Machine learning (ML) has become the buzzword of the tech world, promising to revolutionize everything from spam filters to self-driving cars. However, beneath the glamour lies a complex, often frustrating reality that many developers face when diving into ML. Here’s why most developers should think twice before writing their own machine learning algorithms. 1. The Complexity of ML Machine learning is not just about coding a model; it’s about understanding the intricacies of data, the nuances of algorithms, and the engineering required to deploy and maintain these models. As Martin Zinkevich from Google points out, most of the gains in ML come from great features and solid engineering, not just great algorithms. ...

Привлекательность и реальность машинного обучения Машинное обучение (ML) стало модным словом в мире технологий, обещая революционизировать все, от фильтров спама до самоуправляемых автомобилей. Однако под блеском лежит сложная, часто разочаровывающая реальность, с которой сталкиваются многие разработчики, когда они начинают работать с ML. Вот почему большинству разработчиков следует дважды подумать, прежде чем писать свои собственные алгоритмы машинного обучения. 1. Сложность ML Машинное обучение не только о том, чтобы написать модель; это также о понимании тонкостей данных, нюансов алгоритмов и инженерных задач, связанных с развертыванием и поддержкой этих моделей. Как отметил Мартин Зинкевич из Google, большинство достижений в ML достигается за счет отличных функций и надежной инженерии, а не только за счет отличных алгоритмов. ...