社交|亚马逊计划公开内部资料，免费助你成为机器学习从业者电子商务|电商时代|创投圈

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全文共1549字，预计学习时长4分钟

图源：unsplash
亚马逊一直致力于解决机器学习和软件工程领域专业人才供不应求的问题。他们开发了在企业内分享资源的“懒人福利” ，来帮助员工快速学习必要知识，这被称为OJT（on the jobtraining），即“在职培训” 。

但在职培训的范围有限，只能覆盖企业内的员工。除了雇员以外，公司还依赖教育系统来定期输入有能力的人才，这一体系已经有效运转了很久。然而，如今情况正在发生变化。机器学习融入产业工作流的速度远超教育系统提供完备人才的速度。一部分原因是庞大的体系自然运转缓慢，另一部分原因则是该领域缺乏占据主导地位的算法和工具的集合。教育系统可谓面临着两难抉择：要么紧跟当下潮流，要么坚守传统，让在职培训帮助解决“最后一英里难关” 。

在ML University的Youtube页面上已经可以观看其中一些课程
【社交|亚马逊计划公开内部资料，免费助你成为机器学习从业者】
亚马逊的举措亚马逊提出了一个绝妙主意——折衷。
学术机构更倾向于选择久经考验的经典教育方法，这是正确之举。为了帮助在职培训解决“最后一英里难关” ，起到比入职后教育更好的效果，亚马逊如今正在将其内部的“机器学习大学（ML University）”课程材料公之于众。
凭借此举，亚马逊将可以在面试前就培养出能够独当一面的雇员，这是共赢之策。潜在的雇员能在申请入职之前学会更多的相关知识，对选拔和就职有更充分的准备。另一方面，在面试中企业能更直观的评价应聘者的才能。许多学习材料都公开可用，求职者以缺乏某领域的经验为由进行搪塞、蒙混过关的可能性就降低了。

亚马逊海量服务中的一些例子
当前能立即参与的只有三门课程：自然语言、计算机视觉和表列数据（tabular data）。今年年底会推出更多的课程，所有资料将在2021年初全部公之于众。
“通过分享这些课程，我们将在机器学习方面为科学界做出贡献，让机器学习能为更多人共享， ”威内斯补充道， “这一领域不该被拥有高等理科学位或技术背景的人所独享。在线上分享我们的课程，有助于为软件开发者、学生和其他有志于实践机器学习的开发人员扫除障碍。 ”

评价与警示这一举措对于业内机器学习的民主化意义深远。学术界一直对机器学习研究持开放和合作的态度，开源软件运动也是如此。在最近的十余年间，我们见证了这些理念拓展到了机器学习业界。这一理念的延续将能确保经济总产出增长，并保证良性竞争。
但笔者在此还是想要提出一些警示，那就是所谓的“供应商锁定”现象，即服务提供商用许多激励手段促使消费者购买其生态系统中的产品，以至于消费者陷入只能购买该提供商产品和服务的困境，否则便会需要进行枯燥的功能整合，或是支付切换提供商的费用。苹果、微软和谷歌产品之间的竞争就是一个很好的例子。
ML University的课程的确很适合学习机器学习和软件，估计80%-90%的资料都有帮助，这一点确实很好。但在学习这些课程的同时，切记还要关注其他提供商的类似产品和服务。
想在这瞬息变化的职场中成为真正被市场需要的的机器学习从业者，就必须摆脱算法、语言、框架和平台提供商的桎梏，灵活地展现出专业素养，这在许多领域许多时刻都适用。

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