এমএল প্রকল্প পরিকল্পনা

এমএল প্রকল্পগুলি পরিকল্পনা করা সাধারণ সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং প্রকল্পগুলির পরিকল্পনার চেয়ে আলাদা। এমএল প্রকল্পগুলি বৈশিষ্ট্যগতভাবে অ-রৈখিক এবং অনিশ্চয়তার বিভিন্ন ডিগ্রি রয়েছে। তাদের একটি পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতি এবং একটি পরীক্ষামূলক মানসিকতা প্রয়োজন।

প্রকল্পের অনিশ্চয়তা

প্রাথমিক পর্যায়ে পরিকল্পনা করা কঠিন হতে পারে কারণ একটি প্রকল্প শুরু করার সময় সর্বোত্তম পদ্ধতিটি সাধারণত স্পষ্ট হয় না। এই অন্তর্নিহিত অনিশ্চয়তা সময়রেখা অনুমান করা কঠিন করে তোলে।

একটি সাম্প্রতিক কাগল প্রতিযোগিতা এমএল প্রকল্পগুলির অনিশ্চয়তাকে চিত্রিত করে৷ একটি প্রতিযোগিতার প্রথম কয়েক সপ্তাহে, 350 টি দল অংশগ্রহণ করেছিল। কিছু দল বেঞ্চমার্ক পূর্বাভাসের গুণমান 35% থেকে 65% বৃদ্ধি করতে সক্ষম হয়েছিল। পরবর্তী দুই সপ্তাহে, সমস্যা নিয়ে কাজ করা দলের সংখ্যা 350 থেকে বেড়ে 1400 হয়েছে। যাইহোক, সেরা মডেলটি শুধুমাত্র 68% ভবিষ্যদ্বাণীর গুণমান অর্জন করেছে।

চিত্র 3 প্রচেষ্টায় উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি দেখায় কিন্তু মডেলের মানের ক্ষেত্রে শুধুমাত্র ন্যূনতম লাভ দেখিয়ে এমএল বিকাশের অনিশ্চয়তাকে চিত্রিত করে।

চিত্র 3 । দুই সপ্তাহের ব্যবধানে, সমস্যাটির উপর কাজ করা দলের সংখ্যা 4 এর ফ্যাক্টর দ্বারা বৃদ্ধি পেয়েছে, কিন্তু মডেলের গুণমান প্রায় একই রয়ে গেছে, একটি এমএল সমাধানের প্রচেষ্টা অনুমান করার অসুবিধাকে হাইলাইট করে।

অন্য কথায়, এক হাজারেরও বেশি দল—প্রত্যেকটি বিভিন্ন ডেটা ট্রান্সফরমেশন, আর্কিটেকচার এবং হাইপারপ্যারামিটার নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে—শুধুমাত্র 68% ভবিষ্যদ্বাণী গুণমান সহ একটি মডেল তৈরি করে।

শিল্পের একটি উদাহরণ এমএল প্রকল্পগুলির অ-রৈখিকতাকে চিত্রিত করে, যেখানে আউটপুট ইনপুটগুলির সমানুপাতিক নয়। একটি মডেলকে 90% ভবিষ্যদ্বাণী মানের প্রশিক্ষণ দিতে দুটি দল বেশ কয়েক মাস সময় নিয়েছে। যাইহোক, 99.9% ভবিষ্যদ্বাণী গুণমানের সাথে মডেলটিকে প্রস্তুত করতে পাঁচ বছরেরও বেশি সময় লেগেছে।

এই উদাহরণগুলি হাইলাইট করে যে উত্পাদন-প্রস্তুত ML হল একটি অনুসন্ধানমূলক প্রক্রিয়া, যার জন্য একটি বৈজ্ঞানিক এবং প্রকৌশল উভয় মানসিকতার প্রয়োজন।

পরীক্ষামূলক পদ্ধতি

বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, এমএল ডেভেলপমেন্ট প্রথাগত সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং অনুশীলন করার চেয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করার মতো। ML-এর জন্য বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য পরীক্ষা করা, একাধিক আর্কিটেকচার চেষ্টা করা এবং হাইপারপ্যারামিটারগুলিকে ঠিক সঠিকভাবে টিউন করা প্রয়োজন। সংজ্ঞা অনুসারে, পরীক্ষাগুলি সফল হওয়ার গ্যারান্টি দেওয়া হয় না। এই কারণে, একটি পরীক্ষামূলক কাঠামো ব্যবহার করে পরিকল্পনা করা ভাল।

আসুন একটি সাধারণ সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং পরিকল্পনা দেখি যে এটি একটি ML প্রকল্প পরিকল্পনা থেকে কীভাবে আলাদা।

সফ্টওয়্যার প্রকৌশল প্রকল্পের পরিকল্পনা করা

একটি সাধারণ সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং পরিকল্পনায়, আপনি প্রয়োজনীয়তাগুলি সংজ্ঞায়িত করেন, উপাদানগুলির রূপরেখা দেন, প্রচেষ্টার অনুমান করেন এবং কাজের সময়সূচী করেন। একটি সমাধানের জন্য একটি পরিষ্কারভাবে সংজ্ঞায়িত পথ আছে। উদাহরণস্বরূপ, প্রকৌশলীরা প্রায়শই উচ্চ মাত্রার নিশ্চিততার সাথে জানেন যে ডিজাইনের বৈশিষ্ট্য পূরণ করে এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে তাদের যে কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে হবে।

যখন তারা একটি কাজ সম্পূর্ণ করতে সময় লাগবে তা ভবিষ্যদ্বাণী করে, তারা অনুরূপ প্রকল্পের উপর ভিত্তি করে কাজটি অনুমান করতে পারে। যদিও চ্যালেঞ্জগুলি সবসময়ই ঘটতে পারে - যেমন অজানা নির্ভরতা বা পরিবর্তিত প্রয়োজনীয়তা - যা কখনও কখনও অনুমান করা কঠিন করে তুলতে পারে, সমাধানের একটি পরিষ্কার পথ সাধারণত বিদ্যমান থাকে।

বিপরীতে, এমএল প্রকল্পগুলির সাধারণত সাফল্যের একটি পরিষ্কার পথ থাকে না।

এমএল প্রকল্পের পরিকল্পনা

বেশিরভাগ এমএল প্রকল্পের জন্য, আপনি একটি ট্রায়াল-এবং-ত্রুটি প্রক্রিয়াতে একাধিক পদ্ধতির সাথে পরীক্ষা করে সেরা সমাধান পাবেন। আপনি সাধারণত আপনার সমস্যাটি সমাধান করার চেষ্টা করার আগে সর্বোত্তম সমাধান জানতে পারবেন না। উদাহরণস্বরূপ, সর্বোত্তম সমাধানের স্থাপত্য একটি সাধারণ রৈখিক মডেল, বা একটি নিউরাল নেট, বা সম্ভবত একটি সিদ্ধান্ত গাছ হতে পারে। শুধুমাত্র প্রতিটি পদ্ধতির চেষ্টা করে আপনি সেরা সমাধান আবিষ্কার করতে পারেন।

এই অস্পষ্টতা পরিকল্পনা কঠিন করে তোলে। পূর্বে আলোচনা করা হয়েছে, একটি ML প্রকল্পের জন্য প্রয়োজনীয় প্রচেষ্টার ভবিষ্যদ্বাণী করা কঠিন। শুধুমাত্র সমস্যার সমাধান করার চেষ্টা করার মাধ্যমে আপনি একটি সমাধানের প্রয়োজন হতে পারে এমন সময় এবং সংস্থানগুলির পরিমাণ সম্পর্কে আরও ভাল ধারণা পেতে পারেন।

এমএল কাজের পরিকল্পনা করার জন্য নিম্নলিখিত কৌশলগুলি সুপারিশ করা হয়েছে:

• টাইম বক্সের কাজ । কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে বা একটি নির্দিষ্ট সমাধানের চেষ্টা করার জন্য পরিষ্কার সময়সীমা সেট করুন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি সঠিক ধরণের ডেটাতে অ্যাক্সেস পেতে পারেন কিনা তা নির্ধারণ করতে আপনি দুই সপ্তাহ বরাদ্দ করতে পারেন। আপনি যদি ডেটা পেতে পারেন, তাহলে একটি সাধারণ মডেল নির্দেশ করে যে একটি এমএল সমাধান সম্ভব কিনা তা দেখতে আপনি আরও দুই সপ্তাহ মনোনীত করতে পারেন। যদি একটি সাধারণ মডেল ব্যর্থ হয়, আপনি একটি নিউরাল নেট চেষ্টা করার জন্য আরও দুই সপ্তাহ মনোনীত করতে পারেন। প্রতিটি টাইমফ্রেমের শেষে, সমস্যাটির জন্য সম্পদ প্রয়োগ করা অব্যাহত রাখা সার্থক কিনা তা নির্ধারণ করতে আপনার কাছে আরও তথ্য থাকবে।

• প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তা নিচে স্কোপ . যদি একটি ML সমাধান প্রতিশ্রুতিশীল বলে মনে হয় কিন্তু আপনার পণ্য বা পরিষেবার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য না হয়, তাহলে এর প্রয়োজনীয়তাগুলিকে ব্যাক করুন৷ উদাহরণস্বরূপ, পরবর্তী ত্রৈমাসিকের কাজের পরিকল্পনা করার সময়, আপনি একটি খুব সহজ সমাধান চেষ্টা করার পরিকল্পনা করতে পারেন। তারপর পরবর্তী ত্রৈমাসিকগুলিতে, আপনি পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে সমাধানটি উন্নত করার পরিকল্পনা করতে পারেন। দীর্ঘ সময়ের দিগন্তে ক্রমবর্ধমান উন্নতি করে একটি ML সলিউশন বাস্তবায়ন করা হচ্ছে অনেক দল যেভাবে প্রভাবশালী ML সমাধানে পৌঁছেছে।

• ইন্টার্ন বা নুগলার প্রকল্প । একটি এমএল সমাধানের চেষ্টা করার জন্য একজন ইন্টার্ন বা নুগলারের নির্দেশনা এবং নির্দেশনা অজানা ফলাফল সহ একটি নতুন স্থান অন্বেষণ শুরু করার একটি ভাল উপায় হতে পারে। প্রকল্পটি শেষ হওয়ার পরে, একটি ML সমাধানের জন্য যে প্রচেষ্টার প্রয়োজন হবে এবং অনুসরণ করার জন্য সম্ভাব্য প্রতিশ্রুতিশীল পন্থা-অথবা সংস্থানগুলি অন্য কোথাও রাখা উচিত কিনা সে সম্পর্কে আপনার আরও ভাল ধারণা থাকবে।

যেকোনো কৌশলের সাথে, দ্রুত ব্যর্থ হওয়াই বুদ্ধিমানের কাজ। প্রচেষ্টা সর্বনিম্ন খরচ, কিন্তু সম্ভাব্য সর্বোচ্চ পরিশোধ, প্রথম সঙ্গে পন্থা. যদি পদ্ধতিটি কাজ করে তবে আপনি একটি ভাল সমাধান খুঁজে পেয়েছেন। যদি তা না হয়, আপনি অনেক সময় এবং সম্পদ নষ্ট করেননি।

যেহেতু একটি দল পরীক্ষা চালানোর অভিজ্ঞতা এবং এক্সপোজার পায়, তারা আরও ভালভাবে অনুমান করতে সক্ষম হবে যে একটি পরীক্ষার প্রয়োজন হতে পারে, পরিকল্পনাকে আরও অনুমানযোগ্য করে তোলে। যাইহোক, একটি পরীক্ষার ফলাফল প্রায় সবসময়ই অজানা থাকবে, তাই সর্বোত্তম সমাধান খুঁজে বের করার জন্য প্রয়োজনীয় পরীক্ষার সংখ্যা আগে থেকে অনুমান করা যাবে না।

একটি পরীক্ষামূলক মানসিকতার সাথে পরিকল্পনা পদ্ধতি আপনার দলকে সাফল্যের জন্য সেট আপ করতে সহায়তা করে। নিরুৎসাহিত হওয়ার পরিবর্তে যখন একটি পদ্ধতি একটি শেষ পরিণতির দিকে নিয়ে যায়, তখন দলের সদস্যরা বুঝতে পারেন যে এটি একটি এমএল সমাধান খোঁজার প্রক্রিয়ার অংশ। আরও গুরুত্বপূর্ণ, স্টেকহোল্ডারদের সাথে এমএল বিকাশের অন্তর্নিহিত অনিশ্চয়তা নিয়ে আলোচনা করে, আপনি আরও বাস্তবসম্মত প্রত্যাশা সেট করতে সক্ষম হন।

মনে রেখ

একাধিক এমএল পদ্ধতির পরিকল্পনা করতে শেখার জন্য সম্ভাব্য সময় এবং অভিজ্ঞতা লাগে। আপনার প্রকল্প পরিকল্পনা ঘন ঘন আপডেট প্রয়োজন হতে পারে. ধ্রুবক বিবর্তনে এটিকে একটি গতিশীল নথি হিসাবে ভাবুন কারণ আপনার দল একাধিক পদ্ধতির সাথে পরীক্ষা করে। নিম্নলিখিত মূল ধারণাগুলিতে ফোকাস করে, আপনি আপনার সাফল্যের সম্ভাবনা বাড়িয়ে তুলবেন:

• প্রতিটি পদ্ধতির জন্য খরচ এবং সাফল্যের সম্ভাবনা অনুমান করুন।
• পদ্ধতির একটি পোর্টফোলিও চেষ্টা করুন.
• শেখা পাঠগুলি সনাক্ত করুন এবং একবারে একটি জিনিস সিস্টেমকে উন্নত করার চেষ্টা করুন।
• ব্যর্থতার জন্য পরিকল্পনা করুন।

কখনও কখনও একটি প্রাথমিক পদ্ধতি একটি যুগান্তকারী বাড়ে. কেউ ডেটা জেনারেশন পাইপলাইন বা প্রশিক্ষণ-বৈধকরণ বিভাজনে একটি বাগ আবিষ্কার করতে পারে। ভাল পরিকল্পনা এবং পুঙ্খানুপুঙ্খ ডকুমেন্টেশনের মাধ্যমে, আপনি সম্ভাবনা বাড়িয়ে দেন যে আপনি এমন একটি মডেল খুঁজে পাবেন যা প্রত্যাশার চেয়ে তাড়াতাড়ি আপনার ব্যবসার সমস্যা সমাধান করে।