سهامداران
با مجموعهها، منظم بمانید
ذخیره و طبقهبندی محتوا براساس اولویتهای شما.
پروژه های ML دارای ذینفعان متعدد با سطوح مختلف مشارکت و مسئولیت هستند. مشارکت زودهنگام و همکاری موثر با ذینفعان برای توسعه راه حل مناسب، مدیریت انتظارات و در نهایت برای اجرای موفق ML ضروری است.
در اولین فرصت ممکن، ذینفعان پروژه خود، نتایج مورد انتظار و روش های ارتباطی ترجیحی را مشخص کنید.
مطمئن شوید که آنها را در لیست سهامداران خود و همچنین سایر تیم هایی که نیاز به تایید جنبه های راه حل ML شما دارند، قرار دهید.
قابل تحویل
هر ذینفع ممکن است در هر مرحله از پروژه انتظار تحویل متفاوتی داشته باشد. در اینجا لیستی از محصولات قابل تحویل رایج است.
سند طراحی قبل از نوشتن یک خط کد، به احتمال زیاد یک سند طراحی ایجاد خواهید کرد که مشکل، راه حل پیشنهادی، رویکردهای بالقوه و خطرات احتمالی را توضیح می دهد. به طور معمول، سند طراحی به عنوان راهی برای دریافت بازخورد و پاسخگویی به سؤالات و نگرانی های ذینفعان پروژه عمل می کند.
نتایج تجربی. شما باید پیامدهای مرحله آزمایش را به اشتراک بگذارید. شما معمولاً موارد زیر را شامل میشوید:
- رکورد آزمایشات خود را با فراپارامترها و معیارهای آنها.
- پشته آموزشی و نسخه های ذخیره شده مدل شما در نقاط بازرسی خاص.
اجرای آماده تولید. یک خط لوله کامل برای آموزش و ارائه مدل شما، تحویل کلیدی است. در این مرحله، اسنادی را برای مهندسان آینده ایجاد کنید که تصمیمات مدلسازی، استقرار و نظارت بر مشخصات و ویژگی های داده را توضیح می دهد.
شما باید زودتر با ذینفعان خود در مورد انتظارات آنها برای هر مرحله از پروژه هماهنگ شوید.
در نظر داشته باشید
در برخی موارد، ذینفعان ممکن است پیچیدگی ها و چالش های ML را درک نکنند. این می تواند اولویت بندی و اجرای پروژه ها را دشوار کند. به عنوان مثال، برخی از ذینفعان ممکن است فرض کنند که ML مشابه شیوه های مهندسی نرم افزار سنتی با نتایج قطعی است. آنها ممکن است درک نکنند که چرا پیشرفت پروژه متوقف شده است یا چرا نقاط عطف پروژه غیرخطی هستند.
برای مدیریت انتظارات ذینفعان، بسیار مهم است که در مورد پیچیدگی ها، چارچوب های زمانی و قابل تحویل در هر مرحله از پروژه خود شفاف باشید.
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-29 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-29 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[[["\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."]]