Makine öğrenimi projeleri; çeşitli becerilere, uzmanlıklara ve farklı deneyimlere sahip hakkında daha fazla bilgi edineceğiz. Bunlar en yaygın şu rollerdeki rol oynar:
| Rol | Bilgi ve beceriler | Ana teslimat |
|---|---|---|
| Makine öğrenimi ürün yöneticisi | Makine öğrenimi ürün yöneticileri, makine öğreniminin güçlü yanlarını göz önünde bulundurmanız gerekir. İş sorunlarını çözmek için makine öğrenimi ekibi, son kullanıcılar, ve diğer paydaşlardan oluşur. Onlar ürün vizyonunu oluşturmak, kullanım alanlarını ve gözden geçirmeniz ve projeleri planlayıp önceliklendirmeniz gerekir. |
Ürün gereklilikleri belgesi (PRD). |
| Mühendislik yöneticisi | Mühendislik yöneticileri iş hedeflerine ulaşmak için ekibin önceliklerine ulaşmanızı sağlar. Makine öğrenimi gibi makine öğrenimi çözümlerini iş sorunlarıyla uyumlu hale getirirler. Ekip üyeleri için net beklentiler belirlerler performans değerlendirmeleri yapabilir, kariyer ve ve teknik becerilerdir. |
Tasarım belgeleri, proje planları ve performans değerlendirmeleri. |
| Veri bilimci | Veri bilimciler, veri elde etmek için nicel ve istatistiksel analizler ve değerlerden yararlanabilirsiniz. Potansiyel bir riskin etkisini özellikler, prototip modeller ve model yorumlanabilirliği konusunda yardım sunar. | İşle ilgili soruları yanıtlayan raporlar ve veri görselleştirmeleri istatistiksel analizden faydalanır. |
| Makine öğrenimi mühendisi | Makine öğrenimi mühendisleri makine öğrenimi modellerini tasarlar, oluşturur, üretime çıkarır ve yönetir. Makine öğrenimi konusunda derinlemesine bilgi sahibi olan güçlü yazılım mühendisleridir. en iyi uygulamaları paylaşıyoruz. | İş ihtiyaçlarını karşılamak için yeterli tahmin kalitesine sahip dağıtılmış model hedefler. |
| Veri mühendisi | Veri mühendisleri depolama, toplama ve toplama işlemleri için veri ardışık düzenleri oluşturur büyük miktarda veri işleme. Altyapıyı geliştirirler ve ham verileri toplayıp bunları ve sunum için yararlı formatları öğreneceksiniz. Veri mühendisleri, makine öğrenimi geliştirme sürecinde verilerden sorumludur. | Gerekli izleme ve uyarı verir. |
| Geliştirici operasyonları (DevOps) mühendisi | DevOps mühendisleri geliştirir, dağıtır, ölçeklendirir ve izler makine öğrenimi modelleri için sunucu altyapısı. | Bu konuda sunum, izleme, test ve uyarı için otomatik bir süreç modelin davranışını etkiler. |
Başarılı makine öğrenimi projelerinde her role sahip ekipler bulunur temsil edilir. Daha küçük ekiplerde ise bireylerin birden fazla pozisyonda sorumluluk gerektirir.
Ekip pratiklerini oluşturmak
Çünkü makine öğreniminde roller, araçlar ve çerçeveler büyük ölçüde değişiklik gösterir geliştirirken yararlanabileceğiniz ortak uygulamalar belgeleme ve ekleme sürecidir. Örneğin bir mühendis Yalnızca doğru verileri almanın bir modeli eğitmeye başlamak için yeterli olduğunu düşünerek daha sorumlu bir mühendis ise veri kümesinin anonimleştirildiğini doğrulayacaktır. meta verileri ile kaynağını belgelemeniz gerekir. Mühendislerin bir ekiple Süreçler ve tasarım kalıpları için yaygın olarak kullanılan tanımlar, karışıklığı azaltır ve ekibin hızını artırır.
Belgeleri işle
Süreç belgeleri ekibi araçları, altyapıyı ve süreçleri tanımlamalıdır daha fazla bilgi edineceksiniz. İyi süreç belgeleri yeni ve mevcut bilgilerin uyumlu olmasını sağlar bir ekip üyesidir. Aşağıdaki türde soruları yanıtlamaları gerekir:
- Model için veriler nasıl oluşturulur?
- Verileri nasıl inceler, doğrular ve görselleştiririz?
- Eğitim verilerindeki bir giriş özelliğini veya etiketini nasıl değiştiririz?
- Veri oluşturma, eğitim ve değerlendirme ardışık düzenini nasıl özelleştiririz?
- Girişteki değişikliklere uygun olması için model mimarisini nasıl değiştiririm? özellikler mi, etiketler mi?
- Test örneklerini nasıl elde ederiz?
- Model kalitesini değerlendirmek için hangi metrikleri kullanacağız?
- Üretimde modellerimizi nasıl kullanıma sunarız?
- Modelimizde bir sorun olup olmadığını nasıl anlayacağız?
- Modellerimiz hangi yukarı akış sistemlerine bağlıdır?
- SQL'imi nasıl sürdürülebilir ve yeniden kullanılabilir hale getirebilirim?
Diğer olası sorular
ModelModelleri aynı paketteki farklı veri kümelerinde eğitebilir miyim? ne gibi araçlar vardır?
Ardışık düzene nasıl yeni bir test veri kümesi ekleyebilirim?
El yapımı bir örnekte modelin tahminini nasıl kontrol edebilirim?
Modelin başarılı bir şekilde sonuçlandığı örnekleri nasıl bulurum, inceler ve görselleştiririm. fark edebilir miyiz?
Belirli bir metrikten en çok hangi özelliğin sorumlu olduğunu tahmin ediyor musunuz?
Hangi özelliklerin üzerinde en çok etkiye sahip olduğunu nasıl anlayabilirim? nasıl tahmin edilir?
Seçili bir veri kümesi veya veri kümesi üzerinde model tahminlerini nasıl hesaplar, örnek mi?
Bir modelin tahminleri için standart metrikleri seçili değil mi?
Özel metrikleri nasıl geliştirir ve hesaplarım?
Modelimi diğer modellerle çevrimdışı ortamda nasıl karşılaştırabilirim?
Tek bir hesapta birden çok model değerlendirmesi için meta analiz yapabilir miyim neler gerektirir?
Geçerli modeli 10 ay önceki modelle karşılaştırabilir miyim?
İyi bir model geliştirdiğimi düşünüyorum. Üretimde nasıl kullanıma sunabilirim?
Yeni modelimin üretimde doğru şekilde çalıştığını nasıl doğrularım?
Zaman içindeki model değerlendirme geçmişini öğrenebilir miyim?
Modelde bir sorun olduğunu nasıl anlarım?
Modelle ilgili bir şeyden bahseden bir sayfa/hata aldım. Ne yapmalıyım?
Veri üretimini/eğitimini/değerlendirmesini nasıl özelleştirebilirim? ne olacak?
Ne zaman ve nasıl tamamen yeni bir ardışık düzen oluşturmalıyım?
Veri oluşturmak için SQL'e ihtiyacım var. Nereye koymalıyım?
Model sunma işlemimiz nasıl çalışır? Diyagram var mı?
Modelim çalışmam gereken hangi yukarı akış sistemlerine farkında mısınız?
Bir şey bulamıyorum. Kiminle (ve nasıl) iletişime geçmeliyim?
Unutmayın
"ML en iyi uygulamaları" neler olarak kabul edilir? proje yönetimi metodolojisi birlikte çalışır. Örneğin, Örneğin bazı ekip üyeleri deneysel Colab'leri en önemli bazıları R’de çalışmak isteyebilir. Bazılarının bir yazılım mühendisliği, başkası ise izlemenin en önemli şey olduğunu düşünüyorsa ama başka biri iyi özellik üretimi uygulamalarının farkındadır ama Scala'yı kullanmak istiyor. Herkes "haklıdır" kendi bakış açısına göre bu karma bir güç santrali olacak. Aksi halde her şey berbat olabilir.
Ekibin kullanmaya başlamadan önce kullanacağı araçları, süreçleri ve altyapıyı bir kod satırı yazmak, 2006 yılı boyunca başlatma aşamasından sonra projenin bir çeyrek boyunca başarılı bir şekilde lansman yapabilirsiniz.
Performans değerlendirmeleri
Makine öğreniminin doğasında var olan muğlaklık ve belirsizlik nedeniyle insan yöneticilerinin ve teslimatları erkenden tanımlamak önemlidir.
Beklentileri ve teslimatları belirlerken bunların nasıl yapılacağını göz önünde bulundurun. ve yaklaşımın başarılı olup olmadığını değerlendirir. Başka bir deyişle, bağlı olmaması, ekip üyelerinin performansının projeyle ilgili bilmek kadar harika bir his yok. Örneğin, ekip üyelerinin bir projeyi ve nihayetinde başarısız olan çözümleri araştırmaktır. Buralarda bile yüksek kaliteli kodları, kapsamlı belgeler ve etkili kullanım değerlendirmesine olumlu katkı sağlaması gerektiğini unutmayın.