एमएल प्रोजेक्ट के लिए, ऐसी टीमों की ज़रूरत होती है जिनके सदस्यों के पास मशीन लर्निंग से जुड़ी कई तरह की स्किल, विशेषज्ञता, और ज़िम्मेदारियां हों. ये सबसे सामान्य मशीन लर्निंग की आम टीमों में मिलने वाली भूमिकाएं:
| भूमिका | जानकारी और कौशल | मुख्य डिलीवरबल |
|---|---|---|
| एमएल प्रॉडक्ट मैनेजर | एमएल प्रॉडक्ट मैनेजर, एमएल की खूबियों और कमियों के साथ-साथ, एमएल डेवलपमेंट प्रोसेस के बारे में अच्छी तरह से जानते हैं. वे कारोबार की समस्याओं को अलाइन करते हैं मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करने के लिए, सीधे मशीन लर्निंग टीम, असली उपयोगकर्ताओं, शामिल हैं. वे प्रॉडक्ट के विज़न को तैयार करते हैं, इस्तेमाल के उदाहरणों और ज़रूरतों को तय करते हैं, और प्रोजेक्ट को प्लान करते हैं और उन्हें प्राथमिकता देते हैं. |
प्रॉडक्ट की ज़रूरतों की जानकारी देने वाला दस्तावेज़ (पीआरडी). |
| इंजीनियरिंग मैनेजर | इंजीनियरिंग मैनेजर सेटिंग, बातचीत, और टीम की प्राथमिकताएं हासिल करना. एमएल प्रॉडक्ट मैनेजर की तरह, ये भी एमएल के सलूशन को कारोबार की समस्याओं के हिसाब से अलाइन करते हैं. वे टीम के सदस्यों के लिए साफ़ तौर पर उम्मीदें तय करते हैं, परफ़ॉर्मेंस का आकलन करते हैं, और करिअर और प्रोफ़ेशनल डेवलपमेंट में मदद करते हैं. |
दस्तावेज़, प्रोजेक्ट प्लान, और परफ़ॉर्मेंस का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है. |
| डेटा साइंटिस्ट | डेटा साइंटिस्ट और अहम जानकारी और वैल्यू. इनसे, सुविधाओं की पहचान करने और उन्हें टेस्ट करने, प्रोटोटाइप मॉडल बनाने, और मॉडल को समझने में मदद मिलती है. | रिपोर्ट और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, जो आंकड़ों के विश्लेषण के ज़रिए कारोबार से जुड़े सवालों के जवाब देते हैं. |
| एमएल इंजीनियर | एमएल इंजीनियर, एमएल मॉडल को डिज़ाइन, बनाते, उसका प्रोडक्शन, और उसे मैनेज करते हैं. ये बेहतरीन सॉफ़्टवेयर इंजीनियर हैं. इनके पास एमएल की टेक्नोलॉजी और सबसे सही तरीकों के बारे में गहरी जानकारी होती है. | कारोबार की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए, अनुमान की सही क्वालिटी वाला मॉडल लागू किया गया लक्ष्य. |
| डेटा इंजीनियर | डेटा इंजीनियर, बड़ी मात्रा में डेटा को स्टोर करने, इकट्ठा करने, और प्रोसेस करने के लिए डेटा पाइपलाइन बनाते हैं. वे मॉडल को ट्रेनिंग देने और उसे इस्तेमाल करने के लिए, रॉ डेटा को इकट्ठा करने और उसे काम के फ़ॉर्मैट में बदलने के लिए, इन्फ़्रास्ट्रक्चर और सिस्टम डेवलप करते हैं. डेटा इंजीनियर, पूरी एमएल डेवलपमेंट प्रोसेस में डेटा के लिए ज़िम्मेदार होते हैं. | ज़रूरी निगरानी के साथ पूरी तरह से तैयार डेटा पाइपलाइन चेतावनी. |
| डेवलपर ऑपरेशंस (DevOps) इंजीनियर | DevOps के इंजीनियर, टूल को डेवलप, डिप्लॉय, स्केल, और मॉनिटर करते हैं एमएल मॉडल के लिए सर्विंग इन्फ़्रास्ट्रक्चर. | विज्ञापन दिखाने, मॉनिटर करने, टेस्ट करने, और अलर्ट करने के लिए ऑटोमेटेड प्रोसेस और व्यवहार हो. |
सफल एमएल प्रोजेक्ट में, हर भूमिका के लिए टीम में अच्छी तरह से प्रतिनिधित्व किया जाता है. छोटी टीमों में, लोगों को कई भूमिकाओं की ज़िम्मेदारियां संभालनी होंगी.
टीम के लिए प्रैक्टिस सेट अप करना
एमएल डेवलपमेंट में भूमिकाएं, टूल, और फ़्रेमवर्क काफ़ी अलग-अलग होते हैं. इसलिए, प्रोसेस के बेहतर दस्तावेज़ीकरण की मदद से, सामान्य तरीके तय करना ज़रूरी है. उदाहरण के लिए, एक इंजीनियर ऐसा लगता है कि मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए, सही डेटा हासिल करना ही काफ़ी है, वहीं, एक ज़िम्मेदार इंजीनियर यह पुष्टि करेगा कि डेटासेट में आपकी पहचान छिपाई गई है सही तरह से लिखा जा सकता है. साथ ही, इसके मेटाडेटा और मूल जगह की जानकारी भी हासिल की जा सकती है. यह पक्का करना कि इंजीनियर प्रोसेस और डिज़ाइन पैटर्न की सामान्य परिभाषाएं, टीम की रफ़्तार को बढ़ाता है.
प्रोसेस का दस्तावेज़
प्रोसेस दस्तावेज़ों में उन टूल, इन्फ़्रास्ट्रक्चर, और प्रोसेस के बारे में बताया जाना चाहिए जिनका इस्तेमाल टीम, एमएल डेवलपमेंट के लिए करेगी. प्रोसेस के बारे में अच्छे दस्तावेज़, टीम के नए और मौजूदा सदस्यों को अलाइन करने में मदद करते हैं. उन्हें इस तरह के सवालों के जवाब देने चाहिए:
- मॉडल के लिए डेटा कैसे जनरेट किया जाता है?
- हम डेटा की जांच, पुष्टि, और विज़ुअलाइज़ेशन कैसे करते हैं?
- हम ट्रेनिंग डेटा में इनपुट सुविधा या लेबल में बदलाव कैसे करते हैं?
- हम डेटा जनरेशन, ट्रेनिंग, और आकलन की पाइपलाइन को अपने हिसाब से कैसे बनाते हैं?
- इनपुट फ़ीचर या लेबल में बदलाव करने के लिए, मैं मॉडल के आर्किटेक्चर को कैसे बदलूं?
- हम जांच के उदाहरण कैसे हासिल करते हैं?
- मॉडल की क्वालिटी का आकलन करने के लिए, हम किन मेट्रिक का इस्तेमाल करेंगे?
- हम अपने मॉडल को प्रोडक्शन में कैसे लॉन्च करते हैं?
- हमें कैसे पता चलेगा कि हमारे मॉडल में कुछ गलत है?
- हमारे मॉडल किन अपस्ट्रीम सिस्टम पर निर्भर करते हैं?
- मैं अपने एसक्यूएल को रखरखाव और फिर से इस्तेमाल करने लायक कैसे बनाऊं?
संभावित और अन्य सवाल
मॉडलक्या अलग-अलग डेटासेट के मॉडल को एक ही ट्रेनिंग में रखा जा सकता है पाइपलाइन, जैसे फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए?
मैं अपनी पाइपलाइन में जांच वाला नया डेटासेट कैसे जोड़ूं?
मैं मॉडल के अनुमान को, हाथ से बनाए गए उदाहरण पर कैसे देखूं?
मुझे उन उदाहरणों को कैसे ढूंढना, उनकी जांच करना, और उन्हें विज़ुअलाइज़ करना है जिनमें मॉडल ने गलतियां की हैं?
मैं यह कैसे तय करूं कि किसी दिए गए अनुमान के लिए कौनसी सुविधा सबसे ज़्यादा ज़िम्मेदार थी?
मैं कैसे पता करूं कि किन सुविधाओं का असर सबसे ज़्यादा होता है दिए गए नमूने के भीतर पूर्वानुमान?
मैं किसी चुने गए डेटासेट पर मॉडल अनुमानों की गणना या प्लॉट कैसे करूं या नमूना?
चुने गए डेटासेट पर, अपने मॉडल के अनुमान के लिए स्टैंडर्ड मेट्रिक का हिसाब कैसे लगाया जा सकता है?
मैं कस्टम मेट्रिक डेवलप और कंप्यूट कैसे करूं?
मैं अपने मॉडल की तुलना अन्य मॉडल से ऑफ़लाइन कैसे करूं?
क्या मैं एक साथ कई मॉडल के इवैलुएशन का मेटा-विश्लेषण कर सकता/सकती हूं डेवलपमेंट एनवायरमेंट?
क्या मौजूदा मॉडल की तुलना, 10 महीने पहले वाले मॉडल से की जा सकती है?
मुझे लगता है कि मैंने एक अच्छा मॉडल बनाया है. मैं इसे प्रोडक्शन में कैसे लॉन्च करूं?
मैं कैसे पता करूं कि मेरा नया मॉडल, प्रोडक्शन में सही तरीके से चल रहा है या नहीं?
क्या मुझे समय के साथ मॉडल इवैलुएशन का इतिहास मिल सकता है?
मुझे कैसे पता चलेगा कि मॉडल में कुछ गलत है?
मुझे मॉडल के बारे में बताने वाला पेज/बग असाइन किया गया है. मुझे क्या करना चाहिए?
मैं डेटा जनरेशन/ट्रेनिंग/इवैल्यूएशन पाइपलाइन को अपनी पसंद के मुताबिक कैसे बनाऊं?
मुझे पूरी तरह से नई पाइपलाइन कब और कैसे बनानी चाहिए?
मुझे कुछ डेटा जनरेट करने के लिए SQL की ज़रूरत है. मुझे इसे कहां रखना चाहिए?
हमारा मॉडल किस तरह काम करता है? क्या कोई डायग्राम है?
मेरा मॉडल किस तरह के अपस्ट्रीम सिस्टम पर निर्भर करता है कि मुझे क्या आपको पता है?
मुझे कुछ समझ नहीं आ रहा है. मुझे किससे और कैसे संपर्क करना चाहिए?
ध्यान रखें
"एमएल के सबसे सही तरीके" अलग-अलग कंपनियों, टीमों, और लोगों के लिए अलग-अलग हो सकते हैं. उदाहरण के लिए, टीम के कुछ सदस्य, एक्सपेरिमेंटल Colab को मुख्य डिलीवरबल के तौर पर इस्तेमाल करना चाह सकते हैं, जबकि अन्य R में काम करना चाहेंगे. हो सकता है कि कुछ लोगों को सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में दिलचस्पी हो, कुछ लोगों को मॉनिटरिंग सबसे ज़्यादा अहम लगे, और कुछ लोगों को सुविधाओं को प्रोडक्शन में इस्तेमाल करने के अच्छे तरीकों के बारे में पता हो, लेकिन उन्हें Scala का इस्तेमाल करना हो. हर कोई "सही" है से अलग है और अगर स्टी किया गया था, तब यह मिक्स एक पावरहाउस बन जाएगा. अगर ऐसा नहीं किया जाता है, तो समस्याएं आ सकती हैं.
ऐसे टूल, प्रोसेस, और इन्फ़्रास्ट्रक्चर तय करना जिनका इस्तेमाल टीम पहले, कोड की लाइन लिखने का मतलब यह हो सकता है कि दो साल या शेड्यूल से पहले तिमाही के तौर पर लॉन्च करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है.
परफ़ॉर्मेंस का आकलन
एमएल में पहले से मौजूद भ्रम और अनिश्चितता की वजह से, लोगों के मैनेजर को मशीन लर्निंग के लिए साफ़ तौर पर उम्मीदों पर खरा उतरें. साथ ही, यह तय करना कि किस तरह के कामों को जल्दी पूरा किया जाना चाहिए.
उम्मीदों और डिलीवर किए जाने वाले आइटम तय करते समय, इस बात पर ध्यान दें कि अगर कोई प्रोजेक्ट या तरीका काम नहीं करता है, तो उनका आकलन कैसे किया जाएगा. दूसरे शब्दों में, यह ज़रूरी है कि टीम के किसी सदस्य की परफ़ॉर्मेंस, प्रोजेक्ट की सफलता से सीधे तौर पर न जुड़ी हो. उदाहरण के लिए, टीम के सदस्यों के लिए, ऐसे समाधानों की जांच में हफ़्तों बिताना आम बात है जो आखिर में काम के नहीं होते. इन मामलों में भी, अच्छी क्वालिटी का कोड, बेहतर दस्तावेज़, और असरदार सहयोग, उनके आकलन में सकारात्मक योगदान दे सकता है.