एमएल टीम बनाना

मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के लिए, ऐसी टीमों की ज़रूरत होती है जिनमें अलग-अलग तरह के हुनर, विशेषज्ञता, और अन्य कौशल सिखाने वाले सदस्य हों. और ज़िम्मेदार होते हैं. ये सबसे सामान्य मशीन लर्निंग की आम टीमों में मिलने वाली भूमिकाएं:

सफल एमएल प्रोजेक्ट में हर भूमिका के साथ टीम होती है बताया गया है. छोटी टीमों में, हर व्यक्ति को कई भूमिकाओं के लिए ज़िम्मेदार है.

टीम के तौर पर काम करने के तरीके तय करें

मशीन लर्निंग में अलग-अलग भूमिकाएं, टूल, और फ़्रेमवर्क अलग-अलग होते हैं इसलिए, यह ज़रूरी है कि वे आम तौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले प्रक्रिया संबंधी दस्तावेज़ बेहतरीन हैं. उदाहरण के लिए, एक इंजीनियर ऐसा लगता है कि मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए, सही डेटा हासिल करना ही काफ़ी है, वहीं एक ज़िम्मेदार इंजीनियर यह पुष्टि करेगा कि डेटासेट में आपकी पहचान छिपाई गई है सही तरह से लिखा जा सकता है. साथ ही, इसके मेटाडेटा और मूल जगह की जानकारी भी हासिल की जा सकती है. यह पक्का करना कि इंजीनियर प्रोसेस और डिज़ाइन पैटर्न की सामान्य परिभाषाएं, टीम की रफ़्तार को बढ़ाता है.

प्रोसेस डॉक्यूमेंटेशन

प्रोसेस से जुड़े दस्तावेज़ों में टीम के टूल, इन्फ़्रास्ट्रक्चर, और प्रोसेस की जानकारी होनी चाहिए एमएल डेवलपमेंट के लिए इस्तेमाल किया जाएगा. अच्छे प्रोसेस दस्तावेज़ से नए और मौजूदा दस्तावेज़ों को अलाइन करने में मदद मिलती है टीम के सदस्य. उन्हें इस तरह के सवालों के जवाब देने चाहिए:

• मॉडल के लिए डेटा कैसे जनरेट किया जाता है?
• हम डेटा की जांच कैसे करते हैं, उसकी पुष्टि कैसे करते हैं, और उसे कैसे विज़ुअलाइज़ करते हैं?
• हम ट्रेनिंग डेटा में इनपुट सुविधा या लेबल में बदलाव कैसे करते हैं?
• हम डेटा जनरेशन, ट्रेनिंग, और आकलन की प्रोसेस को पसंद के मुताबिक कैसे बनाते हैं?
• इनपुट में बदलावों को शामिल करने के लिए, मैं मॉडल आर्किटेक्चर कैसे बदलूं फ़ीचर या लेबल?
• हम जांच 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 कुछ गलत है?
• हमारे मॉडल किन अपस्ट्रीम सिस्टम पर निर्भर करते हैं?
• मैं अपने एसक्यूएल को रखरखाव और फिर से इस्तेमाल करने लायक कैसे बनाऊं?

ध्यान रखें

"एमएल के सबसे सही तरीके" में क्या शामिल है कंपनियों, टीमों, और व्यक्ति. इसके लिए उदाहरण के लिए, टीम के कुछ सदस्य एक्सपेरिमेंट के तौर पर उपलब्ध Colab को मुख्य और अन्य लोग R में काम करना चाहेंगे. कुछ लोगों को सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, किसी और को लगता है कि निगरानी हालांकि, किसी और को सुविधा बनाने के अच्छे तरीकों के बारे में पता है, लेकिन Scala का इस्तेमाल करना चाहता है. हर कोई "सही" है से अलग है और अगर स्टी किया गया था, तब यह मिक्स एक पावरहाउस बन जाएगा. अगर ऐसा नहीं है, तो यह आपके लिए बहुत मुश्किल हो सकता है.

ऐसे टूल, प्रोसेस, और इन्फ़्रास्ट्रक्चर तय करना जिनका इस्तेमाल टीम पहले, कोड की लाइन लिखने का मतलब यह हो सकता है कि दो साल या शेड्यूल से पहले तिमाही के तौर पर लॉन्च करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है.

परफ़ॉर्मेंस का आकलन

एमएल में पहले से मौजूद भ्रम और अनिश्चितता की वजह से, लोगों के मैनेजर को मशीन लर्निंग के लिए साफ़ तौर पर उम्मीदों पर खरा उतरें. साथ ही, यह तय करना कि किस तरह के कामों को जल्दी पूरा किया जाना चाहिए.

प्रॉडक्ट की उम्मीदें और डिलीवर किए जाने वाले काम तय करते समय, ध्यान रखें कि यह कैसा होगा का आकलन किया जाता है. दूसरे शब्दों में, यह यह ज़रूरी है कि टीम के किसी सदस्य का परफ़ॉर्मेंस, सीधे सफलता मिली होगी. उदाहरण के लिए, टीम के सदस्यों के लिए पैसे खर्च करना आम बात है समाधान खोजने में असफल रहे. इनमें भी और उनकी अच्छी क्वालिटी वाले कोड, पूरी जानकारी वाले दस्तावेज़, और साथ ही, मिलकर काम करने से उनके आकलन में सकारात्मक योगदान होना चाहिए.

अपनी समझ को परखें