Keras创始人：过去6个月，深度学习岗位崩塌深夜“报社”，著名深度学习框架Keras的作者Fran?oisChollet语出惊人：过去6个月深度学习岗位崩塌个月。不开放评论，只是意见的输出。但与此同时，Chollet也附上了自己的理解和LinkedIn的图表数据：对于那些投资深度学习的小公司来说，目前的情况已经很明确：深度学习职位不是必须的。到来时，它们可能会被取消。和半年前相比，现在还在做深度学习的人明显少了很多。这是2010年以来的第一次。澄清一下，我个人认为这只是疫情期间的经济衰退现象，而不是又一个AI寒冬。但这样的说法一经提出，立刻在社交媒体上引发了网友的讨论。有利有弊：各种意见和声音。Zaharia说他的公司情况并非如此。有趣的是，我们还没有看到Databricks发生这样的事情，我们已经看到GPU运行时间和客户端数量大幅增加，并且机器学习相关软件已经大规模扩展。事实上，不止一家公司做出了这样的表态。SisuData的CEO表示，他们也在招人。但仔细观察可以发现，这两家公司的高管均毕业于名校（斯坦福）计算机科学专业，对AI行业有一定了解。那么，那些在人工智能竞赛中没有优势的企业呢？就在今年5月，CNBC报道称，优步宣布关闭其AI实验室，裁员数千人。除了这些企业的裁员，在此次讨论中，一些网友也表达了对肖莱观点的支持，并分析了这一现象背后的原因。他们认为，目前的趋势不仅仅是疫情的影响。员工：企业对机器学习存在误解熟悉该话题讨论的网友表示，很多企业在机器学习上花钱都是白送的。就像7年前围绕“大数据”的热议一样，我认为机器学习也正在发生同样的事情：许多公司都在将机器学习强行放到不合适的地方……也许深度学习工作的销售额下降是疫情的后果，但大多数公司可能确实会在一两年内跳到下一个热点。也有网友表示，这可能是上市公司和创业公司对待技术的区别：相对于机器学习真正可以应用的地方（文本分类、图片标注等），上市公司需要更多的商业投入炒作带来的。不仅如此，因为在上市公司，买卖股票的人往往更喜欢听到一些流行语，所以高管们往往倾向于在产品中加入各种热点。相比之下，初创公司更注重技术，可能会给精通技术的人带来更多成就感。有网友一针见血地指出，最糟糕的是，企业管理层实际上可能对机器学习一无所知。有很多公司都在寻找机器学习博士来解决实际上非常简单的问题。而且，为了确保这项工作“值得”，管理层试图吸引更多的团队来利用这些模型。但事实上，没有人了解这种模式是如何运作的，大量的投资会被浪费掉。对于员工而言，由于与公司利益没有直接联系，他们不会直接对管理层的不合理建议发表意见。的确，这些项目往往进展得非常快，因为太多的机器学习工程师和研究人员急于解决问题并且必须在工作中交付一些东西，但它们根本没有意义。一方面是公司扩招，另一方面是机器学习相关专业员工的抱怨。那么，还有其他例子可以支持Keras的作者Fran?oisChollet的观点吗？Nvidia工程师：AI炒作确实存在6月22日，Nvidia工程师ChipHuyen得出结论，一些大公司正在裁撤机器学习方面的某些职位。毕竟，人工智能的很大一部分投资还是在无人驾驶汽车上，但由于全自动驾驶汽车远非商品化，人工智能的发展仍是一个未知数。谷歌已经冻结了所有机器学习研究人员的招聘，而优步解雇了一半的人工智能团队。不仅如此，由于机器学习课程的流行，目前具有机器学习技能的人可能比机器学习工作更受欢迎。ChipHuyen表示，不可否认，AI行业确实存在炒作现象。但与此同时，她也相信，当这一切热情消退时，机器学习并不会消失。只不过，有了软件工程或者工程相关的知识背景之后，接触机器学习会比直接接触机器学习更有前途。除了机器学习，Quora上还有关于数据科学工作的讨论。与机器学习相比，大多数网友更看好数据科学。我认为数据科学职位的数量会增加，当然，申请人数也会增加。如果你真的喜欢数学和编程，可以考虑进入这个岗位。但有趣的是，与ChipHuyen的观点类似，机器学习工程师JaredThompson认为数据科学家的职位也会减少。作为所有讨论中点赞数最高的答案，汤普森表示，相比“数据科学家”，先成为“科学家”才是最正规的路径。事实上，我们最不需要的是初级“数据科学家”。毕竟在这个炙手可热的行业里，形形色色的人都会加入进来，试着了解一点。......随着炒作的消退，对“数据科学”角色的需求肯定会减少，但优秀的软件工程师不会失去工作。你怎么看呢？
