Поскольку машинное обучение становится все более неотъемлемым фактором успешных интернет-приложений, как никогда важно иметь в своем штате правильное сочетание людей, которые помогут реализовать ваш проект по машинному обучению. Внедрение машинного обучения в настоящее время является одним из наиболее важных факторов при рассмотрении результатов проектов машинного обучения. MLOps лежит в основе современного машинного обучения, но для дальнейшего развития необходим дополнительный элемент. Вам нужна структура MLOps, которая будет резонировать со всей организацией.
Многие компании теперь понимают, насколько важен разнообразный кадровый резерв для успеха в отрасли. С таким разнообразным кадровым резервом компании могут сделать гораздо больше, чем раньше. Это также позволяет им добиваться успеха там, где они не считали это возможным. Когда вся организация инвестирует в ваши инициативы в области ИИ, это дает вам много голосов, которые могут добавить опыт, которого у вас раньше не было. MLOps упрощает этот процесс, поэтому он также является такой важной частью всего процесса.
Цикл разработки
В первую очередь ваши люди могут помочь вам в цикле разработки. Это цикл, в котором инженеры и заинтересованные стороны должны собраться вместе, чтобы определить, каким должен быть результат. Разнообразное количество голосов означает, что каждый получит право голоса в обеспечении максимальной оптимизации проекта.
Бизнес-лидеры обычно не обладают техническими знаниями, необходимыми для понимания управления жизненным циклом машинного обучения. Эти лидеры, вероятно, не будут иметь хорошего представления о том, что они делают с точки зрения операционализации машинного обучения. С другой стороны, хотя инженеры будут понимать проекты машинного обучения и структуру MLOps, они не поймут потребности бизнеса. Это разнообразие, которое происходит, когда они собираются вместе, означает, что все будут на одной волне, когда дело доходит до разработки проекта.
Цикл выпуска
Проекты машинного обучения не заканчиваются после того, как вы выпустили рабочую модель. Вам по-прежнему необходимо поддерживать эту модель и постоянно улучшать ее, чтобы она всегда соответствовала потребностям бизнеса. В этом случае вы уже решили, как MLOps и процесс машинного обучения вписываются в потребности вашего бизнеса. Вам больше не нужен вклад, который предоставят заинтересованные стороны и бизнес-лидеры.
Теперь речь идет исключительно о инженерах по машинному обучению и операционном персонале, которые работают вместе, чтобы постоянно улучшать модель и управлять ею. В него также могут входить специалисты по данным, поскольку им все еще нужно тестировать и настраивать, чтобы разработать еще более совершенные модели. Об этом аспекте проектов машинного обучения люди не часто говорят.
Активация и измерение успеха
Последняя часть головоломки — взять эту модель и использовать аналитику, а также различные показатели, чтобы убедиться, что она способствует успеху бизнеса. Для этого вам нужны люди, которые умеют анализировать данные и связывать их с ценностью вашего бизнеса. Эти вещи не всегда даются легко, но это важный аспект управления жизненным циклом машинного обучения. Это также большая часть того, как вы можете использовать MLOps для повышения ценности бизнеса и обеспечения успеха. Вам нужен такой инструмент, как xpresso.ai, чтобы убедиться, что у вас есть необходимые инструменты, чтобы гарантировать успех даже нетехническим людям в вашем бизнесе.
Первоначально опубликовано на https://xpresso.ai 8 марта 2022 г.
