Будущее Daria Khokhlova
4 423

Какой процент разработчиков собирается изучить ИИ-технологии в 2018 году

Исследование компании Digital Ocean.

73%

разработчиков, которые не знакомы с ИИ, планируют изучить технологию в следующем году

Для исследования провайдер облачных услуг Digital Ocean опросил более 2500 разработчиков со всего мира. В ходе исследования также выяснилось, что лишь 17% разработчиков успели опробовать технологии искусственного интеллекта в своей работе в 2017 году. При этом 46% респондентов заявили, что в 2018 году они рассчитывают получить новую работу.

#цифры #будущее

{ "author_name": "Daria Khokhlova", "author_type": "editor", "tags": ["\u0446\u0438\u0444\u0440\u044b","\u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435"], "comments": 29, "likes": 13, "favorites": 1, "is_advertisement": false, "subsite_label": "future", "id": 31174, "is_wide": true, "is_ugc": false, "date": "Sun, 24 Dec 2017 15:07:00 +0300" }
{ "id": 31174, "author_id": 5723, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/31174\/get","add":"\/comments\/31174\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/31174"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199118 }

29 комментариев 29 комм.

Популярные

По порядку

Написать комментарий...
31

Я тоже планирую изучить ИИ. Проблема в том, что "следующий год" никак не наступает, и всё время приходиться жить "в этом году". Но я не сдаюсь, и, год за годом, продолжаю ждать следующий год.

Ответить
16

У меня есть еще данные для заголовков:
-98% разработчиков планируют увеличить свой доход в новом году
-80% разработчиков планируют пойти в спортзал
-96% разработчиков планируют лучше разрабатывать приложения
-78% никому неизвестных людей планируют проголосовать за Владимира Путина
-99% разработчиков и 98% неразработчиков уверены, что в следующем году все будет заебись. А не вот это вот все.

Ответить
4

Но ведь в тренде теперь блокчейн. Хайпить на ИИ нужно было три года назад)

Ответить
6

Просто статья названа неправильно. Надо было машинлернинг.

Ответить
1

Дипмашинлёрнинг!

Ответить
3

Я бы на месте этих разработчиков еще задумался нужен ли им ИИ.

Ответить
4

Я бы на месте ИИ задумался нужны ли мне разработчики.

Ответить
4

Комментарии из будущего:
- Если рейтинг этого ИИ 73%, то он победит в первом туре, при условии, что голосование будет на блокчейне.
- Программа этого ИИ написана программистами, финансируемыми из-за границы.

Ответить
3

В ходе исследования также выяснилось, что лишь 17% разработчиков успели опробовать технологии искусственного интеллекта в своей работе в 2018 году.

в 17 же

Ответить
1

а нет ли в этом другого откровения - что 46 процентов программистов всегда рассчитывают слинять на новую работу?

Ответить
0

Сейчас ии стало настолько простым и доступным, что скоро обесценится под наплывом доморощенных датасайнсеров. Имхо 2018 идеально подходит под это.

Ответить
0

Большие датасеты стоят денег и доморощенным датасайнтистам не доступны. Только тем, кто сможет что-то хитрое придумать, чтобы собирать данные. ConvNet может, действительно, каждый нагородить, но это 1% от всей задачи.

Ответить
0

Знаете, 15 лет назад рынок веб решений выглядел тоже страшно и не понятно и дорого, но толпы пхпговнокодеров сломали эти «стереотипы»

Ответить
3

Я думаю, это был совсем другой рынок. Любой пхп-кодер мог в одинару взять и зафигачить сайт, гестбук, форум. Примеры были в любой книжке. Порог входа был очень низким: все, у кого есть комп с инетом и несколько недель свободного времени; никакого образования не требовалось.

С ML ситуация чуток другая. Вот возьмите любую идею для ML-стартапа. Ну вот вообще любую? Придумали? Ок, а теперь скажите, откуда взять сто миллионов сэмплов размеченных данных? Уже звучит не так просто? Можно ковырять RL, можно что-то там пробовать с публичными датасетами, есть Кагглы и т.п. Но в общем, сделать ML-продукт -- это очень дорого. Порог вхождения -- для продвинутого уровня желательно хорошо дружить с вузовской математикой, читать whitepapers и понимать доказательства, понимать теорвер, знать кучу теории типа зачем нужны decision trees и не лучше ли вообще SVM, и т.д. Хотя строго говоря, для начального уровня нужен только доступ к GitHub/StackOverflow. Короче, нормальная индустрия, нет никаких сверхлёгких решений, есть куча неопределённости и непаханное поле работы.

Ответить
2

Сейчас точно так же в одно лицо зафигачиивают ML для разного рода датчиков (обученную модель во встроенный процессор), работы с воронкой продаж и A/B тестами, распознавание чего-то специфичного для производственной задачи с видеокамер налюдения.
Да, и книжки с примерами есть, и kaggle с примерами есть и порог входа - курс на условной курсере на несколько недель или пара книжек.
Что более интересно - на заре веба в вузах про него было совсем ничего (в лучшем случае - основы юниксов), а для ML уже больше десятка лет вузы производят прикладных математиков, специалистов по эконометрике и всему этому, которые натасканы на язык программирования R, знают статистику. То есть готовили их не для ML, а для всякого банковского риск-менеджмента и комплаенса, но переобуваются в ML они очень легко.
Ну и так же как веб поменяли готовые CMS, так и в ML уже лезут готовые решения (у Salesforce и т.п.) где про SVM знать не надо, только данные подавай и результат забирай.

Ответить
0

Я прошёл эти пару курсов на Курсере, всё это детсадовский уровень и не позволяет ничего мощное, крутое и современное сделать. Расскажут про многослойный персептрон и, максимум, что есть такие свёрточные сети. От этого до реальных рисёрчев -- ну примерно как от устройства p-n-p транзистора до конструирования марсохода. Хотя вот сейчас Andrew наш Ng выложил новые курсы, я не смотрел, в них вроде побольше новой информации. Хотя есть вообще куча Стендфордских курсов, там про NLP много и вообще всё более серьёзно, но также и сильно сложнее.

Ответить
2

Так и пхп кодеры были и есть разные, делают очень разные сайты и получают очень разные деньги. Так и в ИИ, можно библиотечные функции из сайкитлёрна обучать на небольших табличках, а можно в DeepMind работать.

Ответить
0

а фирма как Яндекс или какая нибудь гос. корпорация не может давать в аренду сто миллионов сэмплов размеченных данных?

Ответить
0

В аренду сомневаюсь. Для своих исследований могут использовать.

Ответить
0

в чем сомнения?

Ответить
0

точнее: почему сомневаетесь?

Ответить
0

Госкорпорации это просто ненужно, у стартапа нет столько денег, чтобы их заинтересовать.

Ответить
0

Если они их собирают для своих исследований, то в чем сложность продавать доступ к этим данным?

Ответить
0

"ИИ стало простым и доступным" - мда...

Знаешь, смотря что и где делать. Обучить линейную регрессию на табличке с 3-мя перемеными это просто и доступно, да. Но есть множество намного боле сложных задач, которые требуют глубоко понимать алгоритмы машинного обучения и иметь определённую эспертизу в области, в которой проблема с помощью ИИ решается.

Ни чего не обесценится, специалист высокого уровня будет получать много, причём с ростом той области - всё больше и больше, так как денег крутиться вокруг будет больше.

Ответить
1

Я и не говорил про обесценивание спецов. Перловцы и сейчас получают выше рынка, несмотря на пхпешников.
Скорее стоит ожидать что из всех щелей повалят ML решения на готовых и/или неполных датасетах, кривые алгоритмы и неточные классификаторы. А что, рынок разогретый, заикнись где нибудь у клиета что добавим нейронку для увеличения продаж, чек можно х3 увеличивать, а что там на выходе получится уже иное дело.

Ответить
0

интересно а конкретные цифры по России, хотелось бы увидеть.

Ответить

0

похудеть они не планировали?

Ответить

0

Большинство ИИ представляют собой не более чем длинный список условий if else

Ответить

0

Специалист с зарубежным образованием – самый высокооплачиваемый. Если есть возможность , то рекомендую пройти обучение за рубежом. В помощь могу посоветовать платформу bookyourstudy.

Ответить

0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Приложение-плацебо скачали
больше миллиона раз
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }