Makine öğrenimi projeleri; çeşitli becerilere, uzmanlıklara ve farklı deneyimlere sahip sorumluluklar bulunuyor. Bunlar en yaygın şu rollerdeki rol oynar:
| Rol | Bilgi ve beceriler | Ana teslimat |
|---|---|---|
| ML ürün müdürü | Makine öğrenimi ürün yöneticileri, makine öğreniminin güçlü yanlarını göz önünde bulundurmanız gerekir. İş sorunlarını çözmek için kullanarak doğrudan makine öğrenimi ekibi, son kullanıcılar ve 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, ekip önceliklerini belirleyerek, bildirerek ve bu önceliklere ulaşarak işletme hedeflerine ulaşır. Makine öğrenimi ürün yöneticileri gibi, makine öğrenimi çözümlerini işletme sorunlarına göre uyarlarlar. Ekip üyeleri için net beklentiler belirler, performans değerlendirmeleri yapar ve kariyer ile mesleki gelişim konusunda yardımcı olur. |
Tasarım belgeleri, proje planları ve performans değerlendirmeleri. |
| Veri bilimci | Veri bilimciler, verilerden analiz ve değer elde etmek için nicel ve istatistiksel analizlerden yararlanır. Potansiyel risklerin belirlenmesini ve test edilmesini özellikler, prototip modeller ve model yorumlanabilirliği konusunda yardım sunar. | İstatistiksel analizler aracılığıyla işletmeyle ilgili soruları yanıtlayan raporlar ve veri görselleştirmeleri |
| 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 ham verileri toplayıp bunları ve sunum için yararlı formatlardır. Veri mühendisleri, ML geliştirme sürecinin tamamında verilerden sorumludur. | Gerekli izleme ve kontrol işlevlerine sahip olacak şekilde tamamen üretime alınmış veri ardışık düzenleri uyarı verir. |
| Geliştirici işlemleri (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
Yapay zeka geliştirmede roller, araçlar ve çerçeveler çok farklı olduğundan, mükemmel süreç dokümanları aracılığıyla ortak uygulamalar oluşturmak çok önemlidir. Örneğin, bir mühendis bir modeli eğitmeye başlamak için doğru verileri almanın yeterli olduğunu düşünürken daha sorumlu bir mühendis, veri kümesinin doğru şekilde anonimleştirildiğini doğrular, meta verilerini ve kaynağını belgeler. Mühendislerin bir ekiple Süreçler ve tasarım kalıpları için yaygın olarak kullanılan tanımlar, karışıklığı azaltır ve ekibin hızını artırır.
Süreç dokümanları
Süreç belgeleri ekibi araçları, altyapıyı ve süreçleri tanımlamalıdır daha fazla bilgi edineceksiniz. İyi süreç dokümanları, yeni ve mevcut ekip üyelerinin uyumlu olmasına yardımcı olur. Aşağıdaki soru türlerini yanıtlamalıdır:
- Model için veriler nasıl oluşturulur?
- Verileri nasıl inceleriz, doğrularız ve görselleştiririz?
- Eğitim verilerindeki bir giriş özelliğini veya etiketini nasıl değiştirebiliriz?
- Veri oluşturma, eğitim ve değerlendirme ardışık düzenini nasıl özelleştiririz?
- Giriş özelliklerindeki veya etiketlerdeki değişikliklere uyum sağlamak için model mimarisini nasıl değiştirebilirim?
- Test örneklerini nasıl elde ederiz?
- Model kalitesini değerlendirmek için hangi metrikleri kullanırız?
- Üretimde modellerimizi nasıl kullanıma sunarız?
- Modelimizde bir sorun olup olmadığını nasıl anlarız?
- Modellerimiz hangi yukarı akış sistemlerine bağımlı?
- SQL'imi nasıl sürdürülebilir ve yeniden kullanılabilir hale getirebilirim?
Diğer olası sorular
ModelAynı ardışık düzende farklı veri kümelerinde model eğitebilir miyim (ör. ince ayar için)?
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. hataları mı var?
Belirli bir tahminden en çok hangi özelliğin sorumlu olduğunu nasıl belirleyebilirim?
Belirli bir örnekteki tahminler üzerinde en fazla etkiye sahip olan özelliklerin hangileri olduğunu nasıl anlayabilirim?
Seçilen bir veri kümesinde veya örnekte model tahminlerini nasıl hesaplayabilir ya da çizebilirim?
Modelimin seçili bir veri kümesinde yaptığı tahminler için standart metrikleri nasıl hesaplayabilirim?
Özel metrikleri nasıl geliştirir ve hesaplarız?
Modelimi diğer modellerle çevrimdışı ortamda nasıl karşılaştırabilirim?
Tek bir geliştirme ortamında birden fazla model değerlendirmesi için meta-analiz yapabilir miyim?
Geçerli modeli 10 ay önceki modelle karşılaştırabilir miyim?
Bence iyi bir model oluşturdum. Üretimde nasıl kullanıma sunabilirim?
Yeni modelimin üretimde doğru şekilde çalıştığını nasıl doğrularım?
Zaman içindeki model değerlendirme geçmişini öğrenebilir miyim?
Modelde bir sorun olduğunda bunu nasıl anlayacağım?
Modelle ilgili bir şeyden bahseden bir sayfa/hata aldım. Ne yapmalıyım?
Veri oluşturma/eğitim/değerlendirme ardışık düzenini nasıl özelleştirebilirim?
Ne zaman ve nasıl tamamen yeni bir ardışık düzen oluşturmalıyım?
Veri oluşturmak için SQL'e ihtiyacım var. Nereye koymalıyım?
Model sunma özelliğimiz nasıl çalışır? Bir şema var mı?
Modelimin bağlı olduğu ve farkında olmam gereken hangi yayın öncesi sistemler var?
Bir konuda yardıma ihtiyacım var. Kiminle (ve nasıl) iletişime geçmeliyim?
Unutmayın
"Yapay zeka en iyi uygulamaları"nın neleri kapsadığı şirketler, ekipler ve kişiler arasında farklılık gösterebilir. 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 kendi bakış açısından "doğru"dur ve doğru yönlendirilirse bu karışım çok güçlü olur. Aksi halde her şey berbat olabilir.
Ekibin kullanacağı araçları, süreçleri ve altyapıyı bir kod satırı yazmadan önce belirlemek, projenin iki yıl sonra başarısız olması veya planlanandan üç ay önce başarıyla kullanıma sunulması arasındaki farkı belirleyebilir.
Performans değerlendirmeleri
Yapay zeka ile ilgili belirsizlik ve belirsizlik nedeniyle, insan kaynakları yöneticilerinin net beklentiler belirlemesi ve teslim edilecekleri erkenden tanımlaması gerekir.
Beklentileri ve teslimatları belirlerken bunların nasıl yapılacağını göz önünde bulundurun. ve yaklaşımın başarılı olup olmadığını değerlendirir. Diğer bir deyişle, bir ekip üyesinin performansının projenin başarısıyla doğrudan bağlantılı olmaması önemlidir. Örneğin, ekip üyelerinin bir projeyi ve nihayetinde başarısız olan çözümleri araştırmaktır. Bu durumlarda bile yüksek kaliteli kodları, ayrıntılı dokümanları ve etkili işbirlikleri, değerlendirmelerine olumlu katkıda bulunur.