Makine öğrenimi projeleri, makine öğrenimiyle ilgili çeşitli becerilere, uzmanlığa ve sorumluluklara sahip üyelerden oluşan ekipler gerektirir. Tipik makine öğrenimi ekiplerinde en yaygın roller şunlardır:
| Rol | Bilgi ve beceriler | Ana teslimat |
|---|---|---|
| ML ürün müdürü | Makine öğrenimi ürün yöneticileri, makine öğreniminin güçlü ve zayıf yönleri ile makine öğrenimi geliştirme süreci hakkında derin bir bilgiye sahiptir. Doğrudan makine öğrenimi ekibi, son kullanıcılar ve diğer paydaşlarla çalışarak işletme sorunlarını makine öğrenimi çözümleriyle uyumlu hale getirirler. Ürün vizyonunu oluştururlar, kullanım alanlarını ve gereksinimleri tanımlar, projeleri planlayıp önceliklendirirler. |
Ürün gereksinimleri 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 dokümanları, proje planları ve performans değerlendirmeleri. |
| Veri bilimci | Veri bilimciler, verilerden analiz ve değer elde etmek için nicel ve istatistiksel analizlerden yararlanır. Özellikleri belirlemenize ve test etmenize, prototip modeller oluşturmanıza ve model yorumlanabilirliğine yardımcı olurlar. | İşletmeyle ilgili soruları istatistiksel analiz yoluyla yanıtlayan raporlar ve veri görselleştirmeleri |
| Makine öğrenimi mühendisi | ML mühendisleri, ML modellerini tasarlar, oluşturur, üretime aktarır ve yönetir. ML teknolojileri ve en iyi uygulamalar hakkında derin bir bilgiye sahip güçlü yazılım mühendisleridir. | İşletme hedeflerine ulaşmak için yeterli tahmin kalitesine sahip bir model dağıtıldı. |
| Veri mühendisi | Veri mühendisleri, büyük miktarlarda veriyi depolamak, toplamak ve işlemek için veri ardışık düzenleri oluşturur. Ham verileri toplayıp model eğitimi ve sunumu için yararlı biçimlere dönüştürecek altyapıyı ve sistemleri geliştirirler. Veri mühendisleri, ML geliştirme sürecinin tamamında verilerden sorumludur. | Gerekli izleme ve uyarılarla tamamen üretime hazır veri ardışık düzenleri |
| Geliştirici işlemleri (DevOps) mühendisi | DevOps mühendisleri, makine öğrenimi modelleri için sunma altyapısını geliştirir, dağıtır, ölçeklendirir ve izler. | Bir modelin davranışını yayınlama, izleme, test etme ve uyarı vermeyle ilgili otomatik bir süreç. |
Başarılı yapay zeka projelerinde her rolün iyi temsil edildiği ekipler bulunur. Daha küçük ekiplerde, kullanıcıların birden fazla rolün sorumluluklarını üstlenmesi gerekir.
Ekip uygulamaları oluşturma
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 süreçler ve tasarım kalıpları için ortak tanımlar paylaşmasını sağlamak, karışıklığı azaltır ve ekibin hızını artırır.
Süreç dokümanları
Süreç dokümanları, ekibin makine öğrenimi geliştirme için kullanacağı araçları, altyapıyı ve süreçleri tanımlamalıdır. 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?
- Modellerimizi üretime nasıl sunarız?
- Modelimizde bir sorun olup olmadığını nasıl anlarız?
- Modellerimiz hangi yayın öncesi sistemlere bağlı?
- SQL'imi nasıl bakımı yapılabilir ve yeniden kullanılabilir hale getirebilirim?
Diğer olası sorular
ModelAynı ardışık düzende farklı veri kümelerinde model eğitebilir miyim (ör. ince ayar için)?
Ardışık düzenime nasıl yeni bir test veri kümesi ekleyebilirim?
El yapımı bir örnekte modelin tahminini nasıl kontrol edebilirim?
Modelin hata yaptığı örnekleri nasıl bulabilir, inceleyebilir ve görselleştirebilirim?
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 olarak nasıl karşılaştırabilirim?
Tek bir geliştirme ortamında birden fazla model değerlendirmesi için meta-analiz yapabilir miyim?
Mevcut modeli 10 ay önceki modelle karşılaştırabilir miyim?
Bence iyi bir model oluşturdum. Bunu nasıl üretime sunabilirim?
Yeni modelimin üretimde doğru şekilde çalıştığını nasıl doğrulayabilirim?
Zaman içindeki model değerlendirmelerinin geçmişini görebilir miyim?
Modelde bir sorun olduğunda bunu nasıl anlayacağım?
Model hakkında bir şeyden bahsedilen bir sayfa/hata atandı. 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 upstream sistemler nelerdir?
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, bazı ekip üyeleri deneysel Colabs'ı ana teslimat olarak değerlendirirken diğerleri R'de çalışmak isteyebilir. Bazıları yazılım mühendisliğine tutkuyla bağlıdır, bazıları izlemenin en önemli şey olduğunu düşünür, bazıları ise iyi özellik üretim uygulamaları hakkında bilgi sahibidir ancak Scala kullanmak ister. Herkes kendi bakış açısından "doğru"dur. Doğru şekilde yönlendirilirse bu karışım çok güçlü olur. Aksi takdirde, işler karışabilir.
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, bir proje veya yaklaşımın başarılı olmaması durumunda bunların nasıl değerlendirileceğini göz önünde bulundurun. Diğer bir deyişle, bir ekip üyesinin performansının projenin başarısıyla doğrudan bağlantılı olmaması önemlidir. Örneğin, ekip üyelerinin sonunda başarısız olan çözümleri araştırmak için haftalarca uğraşması sık karşılaşılan bir durumdur. Bu durumlarda bile yüksek kaliteli kodları, ayrıntılı dokümanları ve etkili işbirlikleri, değerlendirmelerine olumlu katkıda bulunur.