การก่อตั้งทีม ML
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
โปรเจ็กต์ ML ต้องมีทีมที่มีสมาชิกที่มีทักษะ ความเชี่ยวชาญ และหน้าที่ความรับผิดชอบที่หลากหลายซึ่งเกี่ยวข้องกับแมชชีนเลิร์นนิง บทบาทที่พบบ่อยที่สุดในทีม ML ทั่วไปมีดังนี้
| บทบาท |
ความรู้และทักษะ |
ผลงานหลัก |
| ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ML |
ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ML มีความรู้ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับจุดแข็งและจุดอ่อนของ ML รวมถึงกระบวนการพัฒนา ML โดยปรับปัญหาทางธุรกิจให้เข้ากับโซลูชัน ML โดยทำงานร่วมกับทีม ML, ผู้ใช้ปลายทาง และผู้มีส่วนเกี่ยวข้องอื่นๆ โดยตรง โดยมีหน้าที่สร้างวิสัยทัศน์ของผลิตภัณฑ์ กำหนดกรณีการใช้งานและข้อกำหนด รวมถึงวางแผนและจัดลำดับความสำคัญของโปรเจ็กต์
|
เอกสารข้อกำหนดสำหรับผลิตภัณฑ์ (PRD)
|
| ผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรม |
ผู้จัดการฝ่ายวิศวกรบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจด้วยการกำหนด สื่อสาร และบรรลุลำดับความสำคัญของทีม เช่นเดียวกับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ML ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้จะปรับโซลูชัน ML ให้เข้ากับปัญหาทางธุรกิจ
โดยกำหนดความคาดหวังที่ชัดเจนสำหรับสมาชิกในทีม ดำเนินการประเมินประสิทธิภาพ และช่วยพัฒนาอาชีพและวิชาชีพ
|
เอกสารการออกแบบ แผนโปรเจ็กต์ และการประเมินประสิทธิภาพ
|
| นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล |
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณและสถิติเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและมูลค่าจากข้อมูล ซึ่งช่วยระบุและทดสอบฟีเจอร์ โมเดลต้นแบบ และช่วยในการตีความโมเดล
|
รายงานและการแสดงข้อมูลผ่านภาพซึ่งตอบคําถามทางธุรกิจผ่านการวิเคราะห์ทางสถิติ
|
| วิศวกร ML |
วิศวกร ML จะออกแบบ สร้าง ใช้งานจริง และจัดการโมเดล ML
ทีมนี้ประกอบด้วยวิศวกรซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์และเข้าใจเทคโนโลยี ML และแนวทางปฏิบัติแนะนำเป็นอย่างดี
|
ใช้งานรูปแบบที่มีคุณภาพการคาดการณ์เพียงพอเพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ
|
| วิศวกรข้อมูล |
วิศวกรข้อมูลจะสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลสําหรับจัดเก็บ รวม และประมวลผลข้อมูลจํานวนมาก โดยทีมจะพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานและระบบสําหรับรวบรวมและเปลี่ยนรูปแบบข้อมูลดิบให้เป็นรูปแบบที่มีประโยชน์สําหรับการฝึกและแสดงโมเดล วิศวกรข้อมูลมีหน้าที่รับผิดชอบต่อข้อมูลตลอดกระบวนการพัฒนา ML
|
ไปป์ไลน์ข้อมูลที่ใช้งานจริงอย่างเต็มรูปแบบพร้อมการตรวจสอบและการแจ้งเตือนที่จําเป็น
|
| วิศวกรปฏิบัติการของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ (DevOps) |
วิศวกร DevOps จะพัฒนา ติดตั้งใช้งาน ปรับขนาด และตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานสำหรับแสดงโมเดล ML
|
กระบวนการอัตโนมัติในการแสดงผล การตรวจสอบ การทดสอบ และการแจ้งเตือนเกี่ยวกับลักษณะการทํางานของโมเดล
|
โปรเจ็กต์ ML ที่ประสบความสําเร็จมีทีมที่มีตัวแทนของบทบาทแต่ละบทบาท ในทีมขนาดเล็ก แต่ละคนจะต้องรับผิดชอบบทบาทหลายอย่าง
สร้างแนวทางปฏิบัติของทีม
เนื่องจากบทบาท เครื่องมือ และเฟรมเวิร์กในการพัฒนา ML มีความหลากหลายอย่างมาก คุณจึงควรสร้างแนวทางปฏิบัติทั่วไปผ่านเอกสารประกอบกระบวนการที่ยอดเยี่ยม ตัวอย่างเช่น วิศวกรคนหนึ่งอาจคิดว่าการได้ข้อมูลที่ถูกต้องก็เพียงพอแล้วสำหรับการเริ่มฝึกโมเดล ขณะที่วิศวกรที่มีความรับผิดชอบมากกว่าจะตรวจสอบว่าชุดข้อมูลมีการลบข้อมูลระบุตัวบุคคลออกอย่างถูกต้อง และบันทึกข้อมูลเมตาและแหล่งที่มาของชุดข้อมูล การตรวจสอบว่าวิศวกรใช้คำจำกัดความเดียวกันสำหรับกระบวนการและรูปแบบการออกแบบจะลดความสับสนและเพิ่มความเร็วของทีม
เอกสารประกอบกระบวนการ
เอกสารกระบวนการควรระบุเครื่องมือ โครงสร้างพื้นฐาน และกระบวนการที่ทีมจะใช้ในการพัฒนา ML เอกสารกระบวนการที่ดีจะช่วยให้สมาชิกใหม่และสมาชิกปัจจุบันของทีมทำงานร่วมกันได้ โดยควรตอบคำถามประเภทต่อไปนี้
- ระบบสร้างข้อมูลสําหรับรูปแบบอย่างไร
- เราตรวจสอบ ตรวจสอบ และแสดงข้อมูลเป็นภาพอย่างไร
- เราจะแก้ไขฟีเจอร์อินพุตหรือป้ายกำกับในข้อมูลการฝึกได้อย่างไร
- เราปรับแต่งไปป์ไลน์การสร้าง การฝึก และการประเมินข้อมูลได้อย่างไร
- ฉันจะเปลี่ยนสถาปัตยกรรมโมเดลเพื่อให้รองรับการเปลี่ยนแปลงฟีเจอร์หรือป้ายกำกับอินพุตได้อย่างไร
- เราจะขอตัวอย่างการทดสอบได้อย่างไร
- เราจะใช้เมตริกใดในการพิจารณาคุณภาพของโมเดล
- เราจะเปิดตัวโมเดลในเวอร์ชันที่ใช้งานจริงได้อย่างไร
- เราจะทราบได้อย่างไรว่าโมเดลทำงานผิดปกติ
- โมเดลของเราใช้ระบบต้นทางใด
- ฉันจะทำให้ SQL มีการบำรุงรักษาได้และนํากลับมาใช้ซ้ำได้อย่างไร
คำถามเพิ่มเติมที่อาจเกิดขึ้น
โมเดล
การฝึกอบรม
ฉันจะตรวจสอบการคาดการณ์ของโมเดลในตัวอย่างที่สร้างขึ้นด้วยตนเองได้อย่างไร
ฉันจะค้นหา ตรวจสอบ และแสดงตัวอย่างที่โมเดลทําผิดพลาดได้อย่างไร
ฉันจะทราบได้อย่างไรว่าฟีเจอร์ใดส่งผลต่อการทำนายหนึ่งๆ มากที่สุด
ฉันจะทราบได้อย่างไรว่าฟีเจอร์ใดส่งผลต่อการทำนายมากที่สุดในตัวอย่างที่กำหนด
ฉันจะคํานวณหรือพล็อตการคาดการณ์ของโมเดลในชุดข้อมูลหรือตัวอย่างที่เลือกได้อย่างไร
ฉันจะคํานวณเมตริกมาตรฐานสําหรับการคาดการณ์ของโมเดลในชุดข้อมูลที่เลือกได้อย่างไร
ฉันจะพัฒนาและคํานวณเมตริกที่กําหนดเองได้อย่างไร
ฉันจะเปรียบเทียบรูปแบบของฉันกับรูปแบบอื่นๆ ออฟไลน์ได้อย่างไร
ฉันทำการเมตาวิเคราะห์สำหรับการประเมินโมเดลหลายรายการในสภาพแวดล้อมการพัฒนาเดียวได้ไหม
ฉันจะเปรียบเทียบโมเดลปัจจุบันกับโมเดลเมื่อ 10 เดือนก่อนได้ไหม
การนำไปใช้จริง การตรวจสอบ และการบำรุงรักษา
ฉันคิดว่าฉันสร้างโมเดลที่ดีแล้ว ฉันจะเปิดตัวในเวอร์ชันที่ใช้งานจริงได้อย่างไร
ฉันจะยืนยันได้อย่างไรว่าโมเดลใหม่ทํางานในเวอร์ชันที่ใช้งานจริงอย่างถูกต้อง
ฉันดูประวัติการประเมินโมเดลได้ไหม
ฉันจะทราบได้อย่างไรเมื่อโมเดลทำงานผิดปกติ
ฉันได้รับมอบหมายหน้าเว็บ/ข้อบกพร่องที่พูดถึงโมเดล
ฉันควรทำอย่างไร
ไปป์ไลน์
SQL
โครงสร้างพื้นฐาน
การสื่อสาร
โปรดทราบ
"แนวทางปฏิบัติแนะนำด้าน ML" อาจแตกต่างกันไปในแต่ละบริษัท ทีม และบุคคล ตัวอย่างเช่น สมาชิกในทีมบางคนอาจพิจารณาใช้ Colab รุ่นทดลองเป็นชิ้นงานหลัก ขณะที่คนอื่นๆ ต้องการทํางานใน R บางคนอาจหลงใหลในวิศวกรรมซอฟต์แวร์ บางคนคิดว่าการตรวจสอบเป็นสิ่งสําคัญที่สุด แต่บางคนก็ทราบแนวทางปฏิบัติที่ดีในการนําฟีเจอร์ไปใช้งานจริง แต่ต้องการใช้ Scala ทุกคนมี "สิทธิ์" ในมุมมองของตนเอง และหากจัดการอย่างถูกต้อง การผสมผสานดังกล่าวจะกลายเป็นพลังขับเคลื่อน ไม่เช่นนั้นอาจทำให้เกิดความสับสน
การสร้างเครื่องมือ กระบวนการ และโครงสร้างพื้นฐานที่ทีมจะใช้ก่อนที่จะเขียนโค้ดบรรทัดแรกอาจเป็นตัวชี้ขาดว่าโครงการจะล้มเหลวหลังจากผ่านไป 2 ปี หรือเปิดตัวได้สำเร็จก่อนกำหนด 3 เดือน
เนื่องจาก ML มีความคลุมเครือและความไม่แน่นอน ผู้จัดการฝ่ายบุคคลจึงต้องกำหนดความคาดหวังที่ชัดเจนและระบุสิ่งที่ต้องส่งตั้งแต่เนิ่นๆ
เมื่อกําหนดความคาดหวังและสิ่งที่นําส่ง ให้พิจารณาว่าจะมีการประเมินอย่างไรหากโปรเจ็กต์หรือแนวทางไม่ประสบความสําเร็จ กล่าวคือ ประสิทธิภาพของสมาชิกในทีมไม่ควรเชื่อมโยงโดยตรงกับความสำเร็จของโปรเจ็กต์ ตัวอย่างเช่น เป็นเรื่องปกติที่สมาชิกในทีมจะใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่ไม่ประสบความสําเร็จในท้ายที่สุด แม้ในกรณีเหล่านี้ โค้ดคุณภาพสูง เอกสารประกอบที่ละเอียด และการประสานงานที่มีประสิทธิภาพก็ควรส่งผลเชิงบวกต่อการประเมิน
ทดสอบความเข้าใจ
เหตุผลหลักในการจัดทำเอกสารประกอบกระบวนการที่ยอดเยี่ยมและกำหนดแนวทางปฏิบัติทั่วไปคืออะไร
เพิ่มความเร็วของโปรเจ็กต์
ถูกต้อง การมีเอกสารประกอบกระบวนการที่ดีและการกำหนดแนวทางปฏิบัติทั่วไปช่วยลดความสับสนและปรับปรุงกระบวนการพัฒนาให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
กำหนดแนวทางปฏิบัติแนะนำทั่วทั้งบริษัท
เนื่องจากการพัฒนา ML นั้นแตกต่างกันไปในแต่ละโปรเจ็กต์ ทีมต่างๆ จึงมักจะสร้างแนวทางปฏิบัติแนะนำของตนเองเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและเพิ่มความเร็ว
ตรวจสอบว่าวิศวกรทุกคนในทีมมีความเชี่ยวชาญในระดับเดียวกัน
โดยทั่วไปแล้ว ทีม ML จะมีวิศวกรที่มีทักษะและความรู้หลากหลาย เอกสารประกอบกระบวนการช่วยให้วิศวกรปรับแนวทางปฏิบัติแนะนำเพื่อเพิ่มความเร็วในการทำงาน
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-27 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-27 UTC"],[[["\u003cp\u003eMachine learning projects necessitate diverse teams with specialized roles like ML product managers, data scientists, and ML engineers, to address various aspects of development and deployment.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eComprehensive process documentation is crucial for ML teams to establish common practices, ensure smooth collaboration, and enhance project velocity by reducing confusion and streamlining workflows.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eProcess documentation should cover key questions regarding data handling, model development, training, evaluation, and productionization to guide the team's approach and decision-making.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEstablishing clear expectations, deliverables, and evaluation criteria for team members is essential, emphasizing contributions beyond project success due to the inherent uncertainties in ML development.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSuccessful ML teams foster a collaborative environment where diverse perspectives and expertise are valued, enabling efficient problem-solving and innovative solutions.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Assembling an ML team\n\nML projects require teams with members who have a range of skills, expertise,\nand responsibilities related to machine learning. These are the most common\nroles found on typical ML teams:\n\n| Role | Knowledge and skills | Main deliverable |\n|----------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------|\n| ML product manager | ML product managers have a deep understanding of ML strengths and weaknesses and the ML development process. They align business problems to ML solutions by working directly with the ML team, end-users, and other stakeholders. They create the product vision, define use cases and requirements, and plan and prioritize projects. | Product requirements document (PRD). |\n| Engineering manager | Engineering managers achieve business goals by setting, communicating, and achieving team priorities. Like ML product managers, they align ML solutions to business problems. They set clear expectations for team members, conduct performance evaluations, and assist with career and professional development. | Design docs, project plans, and performance evaluations. |\n| Data scientist | Data scientists use quantitative and statistical analysis to extract insights and value from data. They help to identify and test features, prototype models, and help with model interpretability. | Reports and data visualizations that answer business questions through statistical analysis. |\n| ML engineer | ML engineers design, build, productionize, and manage ML models. They are strong software engineers with a deep understanding of ML technologies and best practices. | Deployed model with sufficient prediction quality to meet business goals. |\n| Data engineer | Data engineers build data pipelines for storing, aggregating, and processing large amounts of data. They develop the infrastructure and systems for collecting and transforming raw data into useful formats for model training and serving. Data engineers are responsible for the data across the entire ML development process. | Fully productionized data pipelines with the necessary monitoring and alerting. |\n| Developer operations (DevOps) engineer | DevOps engineers develop, deploy, scale, and monitor the serving infrastructure for ML models. | An automated process for serving, monitoring, testing, and alerting on a model's behavior. |\n\nSuccessful ML projects have teams with each role well\nrepresented. In smaller teams, individuals will need to handle the\nresponsibilities for multiple roles.\n\n\nEstablish team practices\n------------------------\n\nBecause the roles, tools, and frameworks vary widely in ML\ndevelopment, it's critical to establish common practices through\nexcellent process documentation. For example, one engineer might\nthink that just getting the right data is sufficient to begin training a model,\nwhile a more responsible engineer will validate that the dataset is anonymized\ncorrectly and document its metadata and provenance. Making sure engineers share\ncommon definitions for processes and design patterns reduces confusion and\nincreases the team's velocity.\n\n### Process documentation\n\nProcess docs should define the tools, infrastructure, and processes the team\nwill use for ML development. Good process docs help align new and current\nteam members. They should answer the following types of questions:\n\n- How is the data generated for the model?\n- How do we examine, validate, and visualize the data?\n- How do we modify an input feature or label in the training data?\n- How do we customize the data generation, training, and evaluation pipeline?\n- How do I change the model architecture to accommodate changes in input features or labels?\n- How do we obtain testing examples?\n- What metrics will we use to judge model quality?\n- How do we launch our models in production?\n- How will we know if something is wrong with our model?\n- What upstream systems do our models depend on?\n- How do I make my SQL maintainable and reusable?\n\n#### More potential questions\n\n**Model**\n\n-\n Can I train models on different datasets in the same\n pipeline, like for fine-tuning?\n\n-\n How do I add a new test dataset to my pipeline?\n\n**Training**\n\n-\n How do I check the model's prediction on a hand-crafted example?\n\n-\n How do I find, examine, and visualize examples where the model made\n mistakes?\n\n-\n How do I determine which feature was most responsible for a given\n prediction?\n\n-\n How do I understand which features have the most impact on\n predictions within a given sample?\n\n-\n How do I compute or plot model predictions on a chosen dataset or\n sample?\n\n-\n How do I compute standard metrics for my model's predictions on a\n chosen dataset?\n\n-\n How do I develop and compute custom metrics?\n\n-\n How do I compare my model with other models offline?\n\n-\n Can I perform meta-analysis for multiple model evaluations in a single\n development environment?\n\n-\n Can I compare the current model with the one from 10 months ago?\n\n**Productionization, monitoring, and maintenance**\n\n-\n I think I created a good model. How can I launch it in production?\n\n-\n How do I verify that my new model is running in production correctly?\n\n-\n Can I get the history of model evaluations over time?\n\n-\n How will I know when something is wrong with the model?\n\n-\n I got assigned a page/bug mentioning something about the model.\n What should I do?\n\n**Pipelines**\n\n-\n How could I customize the data generation/training/evaluation\n pipeline?\n\n-\n When and how should I create a completely new pipeline?\n\n**SQL**\n\n-\n I need SQL to generate some data. Where should I put it?\n\n**Infrastructure**\n\n-\n How does our model serving work? Is there a diagram?\n\n-\n What upstream systems does my model depend on that I should be\n aware of?\n\n**Communication**\n\n-\n I can't figure something out. Who (and how) should I contact?\n\n### Keep in mind\n\nWhat constitutes \"ML best practices\" can differ between companies, teams, and\nindividuals. For\nexample, some team members might consider experimental Colabs as the main\ndeliverable, while others will want to work in R. Some might have a passion for\nsoftware engineering, someone else thinks monitoring is the most important\nthing, yet someone else is aware of good feature productionization practices but\nwants to use Scala. Everyone is \"right\" from their own perspective and if\nsteered correctly, the mix will be a powerhouse. If not, it can be a mess.\n\nEstablishing the tools, processes, and infrastructure the team will use before\nwriting a line of code can be the difference between the project failing after\ntwo years or successfully launching a quarter ahead of schedule.\n\nPerformance evaluations\n-----------------------\n\nDue to the ambiguity and uncertainty inherent in ML, people managers need to set\nclear expectations and define deliverables early.\n\nWhen determining expectations and deliverables, consider how they'll be\nevaluated if a project or approach isn't successful. In other words, it's\nimportant that a team member's performance isn't directly connected to the\nsuccess of the project. For example, it's not uncommon for team members to spend\nweeks investigating solutions that are ultimately unsuccessful. Even in these\ncases, their high-quality code, thorough documentation, and effective\ncollaboration should contribute positively toward their evaluation.\n\n### Check Your Understanding\n\nWhat is the primary reason for having excellent process documentation and establishing common practices? \nIncrease project velocity. \nCorrect. Having good process documentation and establishing common practices reduces confusion and streamlines the development process. \nEstablish best practices across a company. \nBecause ML development varies from project to project, teams typically establish their own sets of best practices to work effectively and increase their velocity. \nEnsure all engineers on the team have the same level of expertise. \nML teams typically have engineers with a variety of skills and knowledge. Process documentation helps engineers align on best practices to increase their velocity."]]
