ML 프로젝트에는 다양한 수준의 참여와 책임을 지닌 여러 이해관계자가 있습니다. 올바른 솔루션 개발, 기대치 관리, 궁극적으로 성공적인 ML 구현을 위해서는 초기에 이해관계자와의 효과적인 협업이 필수적입니다.
프로젝트의 이해관계자, 예상되는 결과물, 선호하는 커뮤니케이션 방법을 가능한 한 빨리 정의하세요.
이해관계자 목록뿐 아니라 ML 솔루션의 여러 측면을 승인해야 하는 다른 팀도 목록에 포함해야 합니다.
결과물
각 이해관계자는 프로젝트의 각 단계에서 다른 결과물을 기대할 수 있습니다. 다음은 일반적인 결과물 목록입니다.
디자인 문서. 코드를 작성하기 전에 문제, 제안된 솔루션, 잠재적 접근 방식, 가능한 위험을 설명하는 디자인 문서를 만들게 됩니다. 일반적으로 설계 문서는 프로젝트 이해관계자로부터 의견을 받고 질문과 우려 사항을 해결하는 방법으로 사용됩니다.
ML 설계 문서 템플릿의 예는 go/ml-design-doc-example을 참조하세요.
실험 결과. 실험 단계의 결과를 전달해야 합니다. 일반적으로 다음 항목이 포함됩니다.
- 초매개변수 및 측정항목에 대한 실험 기록
- 특정 체크포인트에 있는 모델의 학습 스택 및 저장된 버전
프로덕션에 즉시 사용 가능한 구현. 모델 학습 및 서빙을 위한 전체 파이프라인이 핵심 결과물입니다 이 단계에서는 미래 엔지니어를 위해 모델링 결정, 배포 및 모니터링 세부사항, 데이터 특성을 설명하는 문서를 만듭니다.
프로젝트의 각 단계에 대한 기대에 대해 이해관계자와 조기에 조정해야 합니다.
주의사항
경우에 따라 이해관계자가 ML의 복잡성과 과제를 이해하지 못할 수 있습니다. 이로 인해 프로젝트의 우선순위를 정하고 실행하기가 어려워질 수 있습니다. 예를 들어 일부 이해관계자는 ML이 확정적인 결과를 얻는 기존의 소프트웨어 엔지니어링 방식과 유사하다고 생각할 수 있습니다. 프로젝트 진행이 지연된 이유나 프로젝트의 마일스톤이 비선형인 이유를 이해하지 못할 수 있습니다.
이해관계자의 기대치를 관리하려면 프로젝트의 각 단계에서 복잡성, 기간, 결과물을 명확하게 하는 것이 중요합니다.