এমএল প্রজেক্টের জন্য সদস্যদের সাথে টিম প্রয়োজন যাদের মেশিন লার্নিং সম্পর্কিত বিভিন্ন দক্ষতা, দক্ষতা এবং দায়িত্ব রয়েছে। সাধারণ এমএল দলগুলিতে এইগুলি সবচেয়ে সাধারণ ভূমিকা পাওয়া যায়:
| ভূমিকা | জ্ঞান এবং দক্ষতা | প্রধান বিতরণযোগ্য |
|---|---|---|
| এমএল প্রোডাক্ট ম্যানেজার | ML প্রোডাক্ট ম্যানেজারদের ML শক্তি এবং দুর্বলতা এবং ML উন্নয়ন প্রক্রিয়া সম্পর্কে গভীর ধারণা রয়েছে। তারা এমএল টিম, শেষ-ব্যবহারকারী এবং অন্যান্য স্টেকহোল্ডারদের সাথে কাজ করার মাধ্যমে ব্যবসায়িক সমস্যাগুলিকে এমএল সমাধানের সাথে সারিবদ্ধ করে। তারা পণ্যের দৃষ্টিভঙ্গি তৈরি করে, ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং প্রয়োজনীয়তাগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে এবং প্রকল্পগুলির পরিকল্পনা করে এবং অগ্রাধিকার দেয়। | পণ্যের প্রয়োজনীয়তা নথি (পিআরডি)। |
| প্রকৌশল ম্যানেজার | ইঞ্জিনিয়ারিং ম্যানেজাররা টিমের অগ্রাধিকার নির্ধারণ, যোগাযোগ এবং অর্জনের মাধ্যমে ব্যবসায়িক লক্ষ্য অর্জন করে। এমএল প্রোডাক্ট ম্যানেজারদের মতো, তারা ব্যবসায়িক সমস্যার এমএল সমাধান সারিবদ্ধ করে। তারা দলের সদস্যদের জন্য স্পষ্ট প্রত্যাশা নির্ধারণ করে, কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন পরিচালনা করে এবং ক্যারিয়ার এবং পেশাদার বিকাশে সহায়তা করে। | নকশা নথি, প্রকল্প পরিকল্পনা, এবং কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন. |
| ডেটা সায়েন্টিস্ট | ডেটা বিজ্ঞানীরা ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি এবং মান বের করতে পরিমাণগত এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ ব্যবহার করেন। তারা বৈশিষ্ট্যগুলি, প্রোটোটাইপ মডেলগুলি সনাক্ত করতে এবং পরীক্ষা করতে এবং মডেল ব্যাখ্যাযোগ্যতায় সহায়তা করে। | রিপোর্ট এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন যা পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের মাধ্যমে ব্যবসায়িক প্রশ্নের উত্তর দেয়। |
| এমএল ইঞ্জিনিয়ার | এমএল ইঞ্জিনিয়াররা এমএল মডেল ডিজাইন, তৈরি, উত্পাদন এবং পরিচালনা করে। তারা শক্তিশালী সফ্টওয়্যার প্রকৌশলী যাদের ML প্রযুক্তি এবং সর্বোত্তম অনুশীলন সম্পর্কে গভীর ধারণা রয়েছে। | ব্যবসায়িক লক্ষ্য পূরণের জন্য পর্যাপ্ত ভবিষ্যদ্বাণী গুণমান সহ মডেল স্থাপন করা হয়েছে। |
| ডেটা ইঞ্জিনিয়ার | ডেটা ইঞ্জিনিয়াররা প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংরক্ষণ, একত্রিত এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডেটা পাইপলাইন তৈরি করে। তারা মডেল প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশনের জন্য প্রয়োজনীয় ফর্ম্যাটে কাঁচা ডেটা সংগ্রহ এবং রূপান্তর করার জন্য অবকাঠামো এবং সিস্টেমগুলি বিকাশ করে। ডেটা ইঞ্জিনিয়াররা সমগ্র ML উন্নয়ন প্রক্রিয়া জুড়ে ডেটার জন্য দায়ী। | প্রয়োজনীয় পর্যবেক্ষণ এবং সতর্কতা সহ সম্পূর্ণরূপে উত্পাদনকৃত ডেটা পাইপলাইন। |
| ডেভেলপার অপারেশনস (DevOps) ইঞ্জিনিয়ার | DevOps ইঞ্জিনিয়াররা ML মডেলের জন্য পরিবেশন পরিকাঠামো বিকাশ, স্থাপন, স্কেল এবং নিরীক্ষণ করে। | একটি মডেলের আচরণে পরিবেশন, পর্যবেক্ষণ, পরীক্ষা এবং সতর্ক করার জন্য একটি স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়া। |
সফল এমএল প্রজেক্টে প্রতিটি ভূমিকা ভালভাবে উপস্থাপন করা দল রয়েছে। ছোট দলগুলিতে, ব্যক্তিদের একাধিক ভূমিকার জন্য দায়িত্বগুলি পরিচালনা করতে হবে।
দলের অনুশীলন স্থাপন করুন
যেহেতু ভূমিকা, সরঞ্জাম এবং কাঠামো ML বিকাশে ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়, তাই চমৎকার প্রক্রিয়া ডকুমেন্টেশনের মাধ্যমে সাধারণ অনুশীলনগুলি স্থাপন করা গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, একজন প্রকৌশলী ভাবতে পারেন যে শুধুমাত্র সঠিক ডেটা পাওয়াই একটি মডেলের প্রশিক্ষণ শুরু করার জন্য যথেষ্ট, যখন একজন আরও দায়িত্বশীল প্রকৌশলী যাচাই করবেন যে ডেটাসেটটি সঠিকভাবে বেনামী করা হয়েছে এবং এর মেটাডেটা এবং উত্স নথিভুক্ত করবে। প্রসেস এবং ডিজাইন প্যাটার্নের জন্য প্রকৌশলীরা সাধারণ সংজ্ঞা শেয়ার করে তা নিশ্চিত করা বিভ্রান্তি কমায় এবং দলের গতি বাড়ায়।
প্রক্রিয়া ডকুমেন্টেশন
প্রসেস ডক্সের টুলস, অবকাঠামো এবং প্রসেসগুলিকে সংজ্ঞায়িত করা উচিত যেগুলি দল ML ডেভেলপমেন্টের জন্য ব্যবহার করবে। ভাল প্রক্রিয়া ডক্স নতুন এবং বর্তমান দলের সদস্যদের সারিবদ্ধ করতে সাহায্য করে। তাদের নিম্নলিখিত ধরণের প্রশ্নের উত্তর দেওয়া উচিত:
- মডেলের জন্য ডেটা কীভাবে তৈরি হয়?
- আমরা কীভাবে ডেটা পরীক্ষা, যাচাই এবং কল্পনা করব?
- প্রশিক্ষণের ডেটাতে আমরা কীভাবে একটি ইনপুট বৈশিষ্ট্য বা লেবেল পরিবর্তন করব?
- আমরা কীভাবে ডেটা জেনারেশন, প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন পাইপলাইন কাস্টমাইজ করব?
- ইনপুট বৈশিষ্ট্য বা লেবেল পরিবর্তন মিটমাট করার জন্য আমি কিভাবে মডেল আর্কিটেকচার পরিবর্তন করব?
- কিভাবে আমরা পরীক্ষার উদাহরণ পেতে পারি?
- মডেলের গুণমান বিচার করতে আমরা কোন মেট্রিক্স ব্যবহার করব?
- আমরা কিভাবে উৎপাদনে আমাদের মডেল চালু করব?
- আমাদের মডেলের সাথে কিছু ভুল হলে আমরা কীভাবে জানব?
- আমাদের মডেলগুলি কোন আপস্ট্রিম সিস্টেমের উপর নির্ভর করে?
- আমি কিভাবে আমার এসকিউএল রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য এবং পুনরায় ব্যবহারযোগ্য করতে পারি?
আরও সম্ভাব্য প্রশ্ন
মডেলআমি কি একই পাইপলাইনে বিভিন্ন ডেটাসেটে মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারি, যেমন ফাইন-টিউনিংয়ের জন্য?
আমি কিভাবে আমার পাইপলাইনে একটি নতুন টেস্ট ডেটাসেট যোগ করব?
আমি কীভাবে একটি হাতে তৈরি উদাহরণে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী পরীক্ষা করব?
মডেল ভুল করেছে যেখানে আমি উদাহরণ খুঁজে, পরীক্ষা, এবং কল্পনা কিভাবে?
প্রদত্ত পূর্বাভাসের জন্য কোন বৈশিষ্ট্যটি সবচেয়ে বেশি দায়ী তা আমি কীভাবে নির্ধারণ করব?
প্রদত্ত নমুনার মধ্যে ভবিষ্যদ্বাণীগুলিতে কোন বৈশিষ্ট্যগুলি সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলে তা আমি কীভাবে বুঝব?
আমি কীভাবে একটি নির্বাচিত ডেটাসেট বা নমুনায় মডেল ভবিষ্যদ্বাণীগুলি গণনা করব বা প্লট করব?
আমি কীভাবে একটি নির্বাচিত ডেটাসেটে আমার মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলির জন্য মানক মেট্রিক্স গণনা করব?
আমি কীভাবে কাস্টম মেট্রিক্স বিকাশ এবং গণনা করব?
আমি কীভাবে আমার মডেলকে অফলাইনে অন্যান্য মডেলের সাথে তুলনা করব?
আমি কি একক উন্নয়ন পরিবেশে একাধিক মডেল মূল্যায়নের জন্য মেটা-বিশ্লেষণ করতে পারি?
আমি কি 10 মাস আগের মডেলটির সাথে বর্তমান মডেলের তুলনা করতে পারি?
আমি মনে করি আমি একটি ভাল মডেল তৈরি করেছি। আমি কিভাবে এটি উৎপাদনে চালু করতে পারি?
আমি কিভাবে যাচাই করব যে আমার নতুন মডেল সঠিকভাবে উৎপাদনে চলছে?
আমি সময়ের সাথে মডেল মূল্যায়নের ইতিহাস পেতে পারি?
মডেলের সাথে কিছু ভুল হলে আমি কিভাবে জানব?
আমি মডেল সম্পর্কে কিছু উল্লেখ করে একটি পৃষ্ঠা/বাগ বরাদ্দ করেছি। আমার কি করা উচিৎ?
আমি কিভাবে ডেটা জেনারেশন/প্রশিক্ষণ/মূল্যায়ন পাইপলাইন কাস্টমাইজ করতে পারি?
কখন এবং কিভাবে আমার একটি সম্পূর্ণ নতুন পাইপলাইন তৈরি করা উচিত?
আমার কিছু ডেটা জেনারেট করার জন্য এসকিউএল দরকার। আমি এটা কোথায় রাখা উচিত?
আমাদের মডেল পরিবেশন কিভাবে কাজ করে? একটি ডায়াগ্রাম আছে?
আমার মডেল কোন আপস্ট্রিম সিস্টেমের উপর নির্ভর করে যে আমার সচেতন হওয়া উচিত?
আমি কিছু বের করতে পারছি না। আমি কার সাথে (এবং কিভাবে) যোগাযোগ করব?
মনে রেখ
"এমএল সেরা অনুশীলন" কী গঠন করে তা কোম্পানি, দল এবং ব্যক্তিদের মধ্যে আলাদা হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কিছু টিমের সদস্য পরীক্ষামূলক Colab-কে প্রধান সরবরাহযোগ্য হিসাবে বিবেচনা করতে পারে, অন্যরা R-এ কাজ করতে চাইবে। কারও সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের প্রতি আবেগ থাকতে পারে, অন্য কেউ মনে করে পর্যবেক্ষণ করা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ জিনিস, তবুও অন্য কেউ ভাল সম্পর্কে সচেতন বৈশিষ্ট্য উত্পাদন অনুশীলন কিন্তু Scala ব্যবহার করতে চায়. প্রত্যেকেই তাদের নিজস্ব দৃষ্টিকোণ থেকে "সঠিক" এবং সঠিকভাবে পরিচালিত হলে, মিশ্রণটি একটি পাওয়ার হাউস হবে। যদি না হয়, এটি একটি জগাখিচুড়ি হতে পারে.
কোডের একটি লাইন লেখার আগে দলটি যে সরঞ্জাম, প্রক্রিয়া এবং অবকাঠামো ব্যবহার করবে তা স্থাপন করা দুই বছর পর প্রকল্প ব্যর্থ হওয়া বা সময়সূচির এক চতুর্থাংশ আগে সফলভাবে চালু করার মধ্যে পার্থক্য হতে পারে।
কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন
এমএল-এর অন্তর্নিহিত অস্পষ্টতা এবং অনিশ্চয়তার কারণে, লোক পরিচালকদের স্পষ্ট প্রত্যাশা সেট করতে হবে এবং ডেলিভারেবলগুলিকে প্রাথমিকভাবে সংজ্ঞায়িত করতে হবে।
প্রত্যাশা এবং বিতরণযোগ্য নির্ধারণ করার সময়, একটি প্রকল্প বা পদ্ধতি সফল না হলে সেগুলিকে কীভাবে মূল্যায়ন করা হবে তা বিবেচনা করুন। অন্য কথায়, এটি গুরুত্বপূর্ণ যে কোনও দলের সদস্যের কর্মক্ষমতা প্রকল্পের সাফল্যের সাথে সরাসরি সংযুক্ত নয়। উদাহরণ স্বরূপ, টিম মেম্বারদের শেষ পর্যন্ত অসফল সমাধানের তদন্তে কয়েক সপ্তাহ ব্যয় করা অস্বাভাবিক কিছু নয়। এমনকি এই ক্ষেত্রে, তাদের উচ্চ-মানের কোড, পুঙ্খানুপুঙ্খ ডকুমেন্টেশন এবং কার্যকর সহযোগিতা তাদের মূল্যায়নের দিকে ইতিবাচকভাবে অবদান রাখতে হবে।