অংশীদারদের
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
এমএল প্রকল্পের একাধিক স্টেকহোল্ডার রয়েছে যার বিভিন্ন স্তরের সম্পৃক্ততা এবং দায়িত্ব রয়েছে। সঠিক সমাধান, প্রত্যাশা পরিচালনা এবং শেষ পর্যন্ত সফল ML বাস্তবায়নের জন্য স্টেকহোল্ডারদের সাথে প্রাথমিকভাবে জড়িত হওয়া এবং কার্যকরী সহযোগিতা অপরিহার্য।
যত তাড়াতাড়ি সম্ভব, আপনার প্রকল্পের স্টেকহোল্ডার, প্রত্যাশিত বিতরণযোগ্য এবং পছন্দের যোগাযোগের পদ্ধতিগুলিকে সংজ্ঞায়িত করুন।
সেগুলিকে আপনার স্টেকহোল্ডারদের তালিকায় অন্তর্ভুক্ত করতে ভুলবেন না, সেইসাথে অন্য যেকোন দল যাদের আপনার ML সমাধানের দিকগুলি অনুমোদন করতে হবে।
বিতরণযোগ্য
প্রতিটি স্টেকহোল্ডার প্রকল্পের প্রতিটি পর্যায়ে বিভিন্ন বিতরণযোগ্য আশা করতে পারে। এখানে সাধারণ বিতরণযোগ্যগুলির একটি তালিকা রয়েছে৷
ডিজাইন ডক। আপনি কোডের একটি লাইন লেখার আগে, আপনি সম্ভবত একটি ডিজাইন ডক তৈরি করবেন যা সমস্যা, প্রস্তাবিত সমাধান, সম্ভাব্য পন্থা এবং সম্ভাব্য ঝুঁকিগুলি ব্যাখ্যা করে। সাধারণত, ডিজাইন ডক প্রকল্পের স্টেকহোল্ডারদের কাছ থেকে প্রতিক্রিয়া পাওয়ার এবং প্রশ্ন এবং উদ্বেগগুলিকে সমাধান করার উপায় হিসাবে কাজ করে।
পরীক্ষামূলক ফলাফল। আপনাকে অবশ্যই পরীক্ষার পর্যায় থেকে ফলাফলের সাথে যোগাযোগ করতে হবে। আপনি সাধারণত নিম্নলিখিতগুলি অন্তর্ভুক্ত করবেন:
- তাদের হাইপারপ্যারামিটার এবং মেট্রিক্সের সাথে আপনার পরীক্ষার রেকর্ড।
- ট্রেনিং স্ট্যাক এবং নির্দিষ্ট চেকপয়েন্টে আপনার মডেলের সংরক্ষিত সংস্করণ।
উৎপাদন-প্রস্তুত বাস্তবায়ন। আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন করার জন্য একটি সম্পূর্ণ পাইপলাইন হল মূল সরবরাহযোগ্য। এই পর্যায়ে, ভবিষ্যতের প্রকৌশলীদের জন্য ডকুমেন্টেশন তৈরি করুন যা মডেলিং সিদ্ধান্ত, স্থাপনা এবং পর্যবেক্ষণের সুনির্দিষ্ট, এবং ডেটা বিশেষত্ব ব্যাখ্যা করে।
প্রকল্পের প্রতিটি পর্যায়ের জন্য আপনার স্টেকহোল্ডারদের তাদের প্রত্যাশার ভিত্তিতে আপনাকে তাড়াতাড়ি সারিবদ্ধ করা উচিত।
মনে রাখবেন
কিছু ক্ষেত্রে, স্টেকহোল্ডাররা ML এর জটিলতা এবং চ্যালেঞ্জগুলি বুঝতে পারে না। এটি প্রকল্পগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া এবং কার্যকর করা কঠিন করে তুলতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কিছু স্টেকহোল্ডার অনুমান করতে পারে যে ML নির্ধারণমূলক ফলাফলের সাথে প্রথাগত সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং অনুশীলনের অনুরূপ। তারা বুঝতে পারে না কেন প্রকল্পের অগ্রগতি থমকে আছে বা কেন একটি প্রকল্পের মাইলফলক অ-রৈখিক।
স্টেকহোল্ডারদের প্রত্যাশাগুলি পরিচালনা করতে, আপনার প্রকল্পের প্রতিটি পর্যায়ে জটিলতা, সময়সীমা এবং বিতরণযোগ্যতা সম্পর্কে পরিষ্কার হওয়া গুরুত্বপূর্ণ।
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-29 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-29 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\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."]]
