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. आम तौर पर, एमएल टीम में ये भूमिकाएं सबसे ज़्यादा होती हैं:
| 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. ये सीधे तौर पर एमएल टीम, असली उपयोगकर्ताओं, और दूसरे हिस्सेदारों के साथ काम करके, कारोबार की समस्याओं को एमएल के समाधानों के साथ अलाइन करते 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, टीम की प्राथमिकताएं तय करके, उनका संचार करके, और उन्हें हासिल करके कारोबार के लक्ष्यों को हासिल करते हैं. 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 करियर और पेशेवर विकास में मदद करते हैं. |
डिज़ाइन दस्तावेज़, प्रोजेक्ट प्लान, और परफ़ॉर्मेंस का आकलन. |
| डेटा साइंटिस्ट | डेटा साइंटिस्ट, डेटा से अहम जानकारी और वैल्यू हासिल करने के लिए, आंकड़ों और संख्या के आधार पर विश्लेषण का इस्तेमाल करते हैं. 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 सांख्यिकीय विश्लेषण के ज़रिए कारोबार से जुड़े सवालों के जवाब देते हैं. |
| एमएल इंजीनियर | एमएल इंजीनियर, एमएल मॉडल डिज़ाइन करते हैं, उन्हें बनाते हैं, प्रोडक्शन में इस्तेमाल के लिए तैयार करते हैं, और 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 के लक्ष्यों को पूरा करने के लिए, अनुमान की ज़रूरत के मुताबिक डिप्लॉय किया गया मॉडल. |
| 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 उपलब्ध कराने 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 और सूचना देने की सुविधा के साथ, पूरी तरह से प्रोडक्शन में इस्तेमाल की जा सकने वाली डेटा पाइपलाइन. |
| डेवलपर ऑपरेशंस (DevOps) इंजीनियर | डेवलपमेंट ऑपरेशंस (डीओपीएस) इंजीनियर, एमएल मॉडल के लिए, सेवा देने वाले इन्फ़्रास्ट्रक्चर को डेवलप, डिप्लॉय, स्केल, और मॉनिटर करते हैं. | मॉडल के व्यवहार को दिखाने, मॉनिटर करने, जांचने, और उससे जुड़ी चेतावनी देने के लिए, ऑटोमेटेड प्रोसेस. |
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 काम करने के तरीके तय 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, हो सकता है कि एक इंजीनियर को लगे कि मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए, सिर्फ़ सही डेटा होना काफ़ी है. वहीं, ज़्यादा ज़िम्मेदार इंजीनियर इस बात की पुष्टि करेगा कि डेटासेट को सही तरीके से गुमनाम किया गया है या नहीं. साथ ही, उसका मेटाडेटा और सोर्स भी रिकॉर्ड करेगा. यह पक्का करना कि इंजीनियर, प्रोसेस और डिज़ाइन पैटर्न के लिए सामान्य परिभाषाएं शेयर करें, इससे भ्रम कम होता है और टीम की रफ़्तार बढ़ती 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. इन 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 किसी इनपुट फ़ीचर या लेबल में कैसे बदलाव कर सकते 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 टेस्टिंग 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 कोई समस्या है?
- हमारे मॉडल किन अपस्ट्रीम सिस्टम पर निर्भर करते हैं?
- मैं अपने एसक्यूएल को कैसे मैनेज करूं और उसे फिर से इस्तेमाल कैसे करूं?
संभावित और अन्य सवाल
मॉडलक्या एक ही लाइन में अलग-अलग डेटासेट पर मॉडल को ट्रेन किया जा सकता है, जैसे कि फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए?
मैं अपनी पाइपलाइन में नया टेस्ट डेटासेट कैसे जोड़ूं?
मैं मॉडल के अनुमान को, मैन्युअल तरीके से तैयार किए गए उदाहरण पर कैसे देखूं?
मैं उन उदाहरणों को कैसे ढूंढूं, उनकी जांच कैसे करूं, और उन्हें विज़ुअलाइज़ कैसे करूं जिनमें मॉडल ने गलतियां की हैं?
मैं यह कैसे तय करूं कि किसी दिए गए अनुमान के लिए कौनसी सुविधा सबसे ज़्यादा ज़िम्मेदार थी?
मुझे कैसे पता चलेगा कि किसी सैंपल में, कौनसी सुविधाओं का अनुमान पर सबसे ज़्यादा असर पड़ता है?
चुने गए डेटासेट या सैंपल पर, मॉडल के अनुमान का हिसाब कैसे लगाया जा सकता है या उन्हें प्लॉट कैसे किया जा सकता है?
चुने गए डेटासेट पर, अपने मॉडल के अनुमान के लिए स्टैंडर्ड मेट्रिक का हिसाब कैसे लगाया जा सकता है?
मैं कस्टम मेट्रिक कैसे बनाऊं और उनका हिसाब कैसे लगाऊं?
मैं अपने मॉडल की तुलना दूसरे मॉडल से ऑफ़लाइन कैसे करूं?
क्या एक ही डेवलपमेंट एनवायरमेंट में, कई मॉडल के आकलन के लिए मेटा-ऐनालिसिस किया जा सकता है?
क्या मौजूदा मॉडल की तुलना, 10 महीने पहले के 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 पुष्टि करूं कि मेरा नया मॉडल, प्रोडक्शन में सही तरीके से चल रहा है?
क्या मुझे समय के साथ मॉडल इवैलुएशन का इतिहास मिल सकता है?
मुझे कैसे पता चलेगा कि मॉडल में कोई गड़बड़ी 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 डालना चाहिए?
मॉडल दिखाने की हमारी सुविधा कैसे काम करती है? क्या कोई डायग्राम है?
मेरा मॉडल किन अपस्ट्रीम सिस्टम पर निर्भर करता है, जिनके बारे में मुझे पता होना चाहिए?
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 व्यक्ति अपने नज़रिए से "सही" होता है. अगर सही तरीके से काम किया जाए, तो मिक्स बेहतरीन होगा. अगर ऐसा नहीं है, तो समस्याएं आ सकती हैं.
कोड की एक लाइन लिखने से पहले, टीम के लिए टूल, प्रोसेस, और इन्फ़्रास्ट्रक्चर सेट अप करना ज़रूरी है. इससे प्रोजेक्ट को दो साल बाद बंद होने या शेड्यूल से एक तिमाही पहले लॉन्च होने में फ़र्क़ पड़ सकता है.
परफ़ॉर्मेंस का आकलन
मशीन लर्निंग में मौजूद अस्पष्टता और अनिश्चितता की वजह से, लोगों के मैनेजर को साफ़ तौर पर उम्मीदें सेट करनी चाहिए और डिलीवर किए जाने वाले आइटम के बारे में पहले से बताना 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 इनका 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.