Projekty ML mają wielu interesariuszy o różnym stopniu zaangażowania i odpowiedzialności. Wczesne zaangażowanie i skuteczna współpraca z zainteresowanymi stronami są niezbędne do opracowania odpowiedniego rozwiązania, zarządzania oczekiwaniami i ostatecznie do skutecznego wdrożenia uczenia maszynowego.
Jak najwcześniej określ interesariuszy projektu, oczekiwane rezultaty i preferowane metody komunikacji.
Pamiętaj, aby uwzględnić je na liście zainteresowanych osób, a także inne zespoły, które muszą zatwierdzić aspekty Twojego rozwiązania ML.
Dostarczane materiały
Każda zainteresowana strona może oczekiwać różnych wyników na każdym etapie projektu. Oto lista typowych wyników:
Dokument projektowy: zanim napiszesz choć jedną linię kodu, najprawdopodobniej utworzysz dokument projektowy, w którym wyjaśnisz problem, proponowane rozwiązanie, potencjalne podejścia i możliwe zagrożenia. Dokument projektowy służy zwykle do zbierania opinii oraz odpowiadania na pytania i wątpliwości osób zaangażowanych w projekt.
Wyniki eksperymentu Musisz przedstawić wyniki fazy eksperymentalnej. Zwykle podaje się te informacje:
- Zapis eksperymentów z ich hiperparametrami i rodzajami danych.
- Stos trenowania i zapisane wersje modelu w określonych punktach kontrolnych.
Implementacja gotowa do wdrożenia w środowisku produkcyjnym. Kluczowym elementem jest pełny potok trenowania i udostępniania modelu. Na tym etapie utwórz dokumentację dla przyszłych inżynierów, która wyjaśnia decyzje dotyczące modelowania, szczegóły wdrażania i monitorowania oraz specyfikę danych.
Na wczesnym etapie projektu ustal z osobami zainteresowanymi projektem ich oczekiwania dotyczące poszczególnych faz.
Pamiętaj
W niektórych przypadkach osoby zainteresowane mogą nie rozumieć złożoności i wyzwań związanych z uczeniem maszynowym. Może to utrudniać ustalanie priorytetów projektów i ich realizację. Na przykład niektórzy interesariusze mogą zakładać, że uczenie maszynowe jest podobne do tradycyjnych praktyk inżynierii oprogramowania, które dają deterministyczne wyniki. Mogą nie rozumieć, dlaczego postęp projektu jest opóźniony lub dlaczego kamienie milowe projektu nie są liniowe.
Aby zarządzać oczekiwaniami zainteresowanych osób, musisz jasno określić złożoność, ramy czasowe i wyniki na każdym etapie projektu.