الأطراف المعنية
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
تتضمّن مشاريع تعلُّم الآلة العديد من الجهات المعنية بمستويات مختلفة من المشاركة والمسؤوليات. يُعدّ التفاعل المبكر والتعاون الفعّال مع الجهات المعنية أمرًا ضروريًا لتطوير الحلّ المناسب وإدارة التوقعات، وفي النهاية لتنفيذ تعلّم الآلة بنجاح.
حدِّد في أقرب وقت ممكن الأطراف المعنية في مشروعك، والنتائج المتوقّعة، وطرق التواصل المفضّلة.
احرص على تضمينهم في قائمة الجهات المعنية، بالإضافة إلى أي فرق أخرى تحتاج إلى الموافقة على جوانب من حلّ تعلُّم الآلة.
مواد العرض
قد يتوقّع كل طرف معنيّ مخرجات نهائية مختلفة في كل مرحلة من مراحل المشروع. في ما يلي قائمة بالمنتجات الشائعة.
مستند التصميم: قبل كتابة أي سطر من الرمز البرمجي، من المرجّح أن تنشئ مستند تصميم يشرح المشكلة والحل المقترح والأساليب المحتملة والمخاطر المحتملة. عادةً، تعمل مستندات التصميم كطريقة لتلقّي الملاحظات ومعالجة الأسئلة والمخاوف من الجهات المعنية بالمشروع.
نتائج تجريبية: يجب توضيح النتائج التي تم التوصّل إليها خلال مرحلة التجربة. ستتضمّن عادةً ما يلي:
- سجلّ تجاربك مع المَعلمات الفائقة والمقاييس
- حزمة التدريب والإصدارات المحفوظة من النموذج عند نقاط التحقّق معيّنة
التنفيذ الجاهز للإصدار العلني: إنّ إعداد مسار كامل لتدريب النموذج وعرضه هو النتيجة الأساسية. في هذه المرحلة، عليك إنشاء مستندات للمهندسين المستقبليين تشرح قرارات تصميم النماذج وتفاصيل النشر والمراقبة وخصائص البيانات.
عليك التنسيق مبكرًا مع الأطراف المعنية بشأن توقعاتهم
لكل مرحلة من مراحل المشروع.
تنبيه
في بعض الحالات، قد لا تفهم الجهات المعنية تعقيدات وتحديات تعلُّم الآلة. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى صعوبة تحديد أولويات المشاريع وتنفيذها. على سبيل المثال، قد يفترض بعض المعنيين أنّ تعلُّم الآلة يشبه ممارسات هندسة البرمجيات التقليدية التي تؤدي إلى نتائج حتمية. وقد لا يفهمون سبب توقّف تقدّم المشروع أو عدم تسلسل مراحل المشروع.
لإدارة توقعات الأطراف المعنية، من المهم أن تكون واضحًا بشأن التعقيدات والأطر الزمنية والنتائج المتوقعة في كل مرحلة من مراحل مشروعك.
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-27 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-27 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["\u003cp\u003eMachine learning (ML) projects require early and consistent collaboration with stakeholders who have varying levels of involvement and expectations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eClearly define project deliverables like design documents, experimental results, and production-ready implementations, aligning with stakeholder expectations for each project phase.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eProactively communicate the unique complexities and potential challenges inherent in ML projects to manage stakeholder expectations and ensure project success.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEstablish clear communication channels and involve all necessary teams, including those requiring approval, for efficient project execution.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Stakeholders\n\nML projects have multiple stakeholders with varying levels of involvement and\nresponsibilities. Early involvement and effective collaboration with\nstakeholders is essential for developing the right solution, managing\nexpectations, and ultimately for a successful ML implementation.\n\nAs early as possible, define your project's stakeholders, the expected\ndeliverables, and the preferred communication methods.\n\nBe sure to include them in your list of stakeholders, as well as any other\nteams who need to approve aspects of your ML solution.\n\nDeliverables\n------------\n\nEach stakeholder might expect different deliverables at each phase of the\nproject. Here's a list of common deliverables.\n\n- **Design doc.** Before you write a line of code, you'll most likely create a\n design doc that explains the problem, the proposed solution, the potential\n approaches, and possible risks. Typically, the design doc functions as a way\n to receive feedback and address questions and concerns from the project's\n stakeholders.\n\n \u003cbr /\u003e\n\n- **Experimental results.** You must communicate the outcomes from the\n experimentation phase. You'll typically include the following:\n\n - The record of your experiments with their hyperparameters and metrics.\n - The training stack and saved versions of your model at certain checkpoints.\n- **Production-ready implementation.** A full pipeline for training and\n serving your model is the key deliverable. At this phase, create\n documentation for future engineers that explain modeling decisions,\n deployment and monitoring specifics, and data peculiarities.\n\nYou should align early with your stakeholders on their expectations\nfor each phase of the project.\n\n### Keep in mind\n\nIn some cases, stakeholders might not understand the complexities and challenges\nof ML. This can make getting projects prioritized and executed difficult. For\nexample, some stakeholders might assume that ML is similar to traditional\nsoftware engineering practices with deterministic outcomes. They might not\nunderstand why the project's progress is stalled or why a project's milestones\nare non-linear.\n\nTo manage stakeholder expectations, it's critical to be clear about the\ncomplexities, timeframes, and deliverables at each stage of your project."]]
