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200 个工具分析机器学习十年：前途未卜、工程师是核心( 四 )

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200 个工具分析机器学习十年：前途未卜、工程师是核心

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开源与开放核心
在 202 个工具中 ， 其中有 109 个是开源软件（OSS） 。即使有些工具不是开源的 ， 它们大多数也会附带一些开源的工具 。
这里有几个开源软件的原因：一是所有支持开源的人多年来一直都在说的原因 ， 透明、协作、灵活 ， 但这一个原因似乎只是一个道德上的约束 。另一个是 ， 客户并不想在看不到源代码的情况下使用新的工具 ， 因为在看不到源代码的情况下 ， 如果这个工具被关闭 ， 他们将不得不重写代码 ， 实现这个功能 。
开源并不意味着不盈利 ， 也不意味着免费 。开源的维护很费时 ， 并且成本也很高 。据说 ， TenserFlow 团队有接近 1000 人 。公司不会在没有商业目标的情况下提供开源软件 。如果有更多的人使用他们的开源工具 ， 就会有更多的人了解他们 ， 信任他们的技术 ， 并且会购买他们的专有工具 ， 并且也能让更多的人希望加入他们公司 。
Google 通过推广 TenserFlow ， 希望能够让更多的人使用他们的云服务 。NVIDIA 维护 cuDF 库也是希望有更多的人来买他们的 GPU 。Databricks 免费提供 MLflow ， 但出售他们的数据分析平台 。Netflix 最近成立了专门的机器学习团队 ， 发布他们自研的 Metaflow 框架 ， 用以吸引人才 。自然语言处理工具 SpaCy 是免费的 ， 但是 Prodigy 却是收费的 。
开源已经变成了一种行业标准 ， 创业公司很难从中找到一种可行的商业模式 。任何一个刚起步的公司 ， 都必须与现有的开源工具进行竞争 。如果你也仅仅只开放核心 ， 你需要仔细思考 ， 哪些特性是要包含在开源软件中 ， 而哪些是要放在付费的版本中 。既要让用户不觉得你贪婪 ， 也要能够让免费用户付费 。
200 个工具分析机器学习十年：前途未卜、工程师是核心

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总结
关于人工智能的泡沫是否会破灭 ， 人们也是议论纷纷 。现在 ， 人工智能上很大一部分投资都在自动驾驶上 ， 但是到现在仍然没有一款完全自主驾驶的汽车出现 。一些人认为投资者将会对人工智能失去希望 ， Google 也冻结了在机器学习上的人员招聘 ， Uber 解雇了一半的人工智能研究团队 。有传闻说 ， 学习机器学习相关的人员远多于机器学习相关的工作岗位 。
现在是进入人工智能领域的好时机吗？我相信 ， 现在是有在炒作人工智能的概念 ， 但在某一个时刻 ， 会冷静下来 。有可能这个时间点已经发生了 。我不相信机器学习会消失 ， 有能力进行机器学习研究的公司会越来越少 ， 但是绝不会缺乏将机器学习现有的工具引入产品的公司 。
如果必须在人工智能专家和工程师之间做一个选择 ， 那么请选择工程师 。对于工程师来说 ， 学习人工智能相关知识会很容易 ， 但是对于人工智能专家来说 ， 成为一个很好的工程师要困难得多 。如果你是一个优秀的工程师 ， 并且能够为构建人工智能工具而努力 ， 我会由衷地感谢你 。
致谢：感谢 Andrey Kurenkov 在我撰写本文时所做出的指导 。感谢 Luke Metz 的审校 。
英文：What I learned from looking at 200 machine learning tools
链接：
https://huyenchip.com/2020/06/22/mlops.html
作者：Chip Huyen ， 计算机科学家 ， 现就职于硅谷的一家人工智能初创公司 ， 专注于机器学习生产流程 。
译者：罗昭成




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