โปรเจ็กต์ ML มีผู้มีส่วนเกี่ยวข้องหลายรายที่มีระดับการมีส่วนร่วมและความรับผิดชอบแตกต่างกัน การมีส่วนร่วมตั้งแต่เนิ่นๆ และการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพกับผู้มีส่วนเกี่ยวข้องเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการพัฒนาโซลูชันที่เหมาะสม การจัดการความคาดหวัง และท้ายที่สุดคือการติดตั้งใช้งาน ML ที่ประสบความสำเร็จ
กำหนดผู้มีส่วนเกี่ยวข้องของโปรเจ็กต์ ผลลัพธ์ที่คาดหวัง และวิธีการสื่อสารที่ต้องการโดยเร็วที่สุด
อย่าลืมรวมบุคคลเหล่านี้ไว้ในรายชื่อผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง รวมถึงทีมอื่นๆ ที่ต้องอนุมัติแง่มุมต่างๆ ของโซลูชัน ML
สิ่งที่ส่งมอบ
ผู้มีส่วนเกี่ยวข้องแต่ละรายอาจคาดหวังผลลัพธ์ที่แตกต่างกันในแต่ละเฟสของโปรเจ็กต์ รายการส่งมอบงานที่พบบ่อยมีดังนี้
เอกสารการออกแบบ ก่อนที่จะเขียนโค้ด คุณมักจะต้องสร้างเอกสารการออกแบบที่อธิบายปัญหา วิธีแก้ปัญหาที่เสนอ แนวทางที่เป็นไปได้ และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น โดยปกติแล้ว เอกสารการออกแบบจะทำหน้าที่เป็นช่องทาง ในการรับความคิดเห็นและตอบคำถาม รวมถึงข้อกังวลจากผู้มีส่วนเกี่ยวข้องของโปรเจ็กต์
ผลการทดสอบ คุณต้องสื่อสารผลลัพธ์จาก ระยะการทดสอบ โดยปกติแล้ว คุณจะต้องระบุข้อมูลต่อไปนี้
- บันทึกการทดสอบของคุณพร้อมไฮเปอร์พารามิเตอร์และเมตริก
- สแต็กการฝึกและเวอร์ชันที่บันทึกไว้ของโมเดลที่จุดตรวจสอบบางจุด
การติดตั้งใช้งานที่พร้อมใช้งานจริง ไปป์ไลน์ที่สมบูรณ์สำหรับการฝึกและ การแสดงโมเดลคือผลลัพธ์ที่สำคัญ ในขั้นตอนนี้ ให้สร้างเอกสารสำหรับวิศวกรในอนาคตซึ่งอธิบายการตัดสินใจในการสร้างโมเดล รายละเอียดการติดตั้งใช้งานและการตรวจสอบ รวมถึงลักษณะเฉพาะของข้อมูล
คุณควรประสานงานกับผู้มีส่วนเกี่ยวข้องตั้งแต่เนิ่นๆ เกี่ยวกับความคาดหวังในแต่ละเฟสของโปรเจ็กต์
โปรดทราบ
ในบางกรณี ผู้มีส่วนเกี่ยวข้องอาจไม่เข้าใจความซับซ้อนและความท้าทายของ ML ซึ่งอาจทำให้การจัดลำดับความสำคัญและการดำเนินการโปรเจ็กต์เป็นไปได้ยาก ตัวอย่างเช่น ผู้มีส่วนเกี่ยวข้องบางรายอาจคิดว่า ML คล้ายกับแนวทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบเดิมที่มีผลลัพธ์ที่แน่นอน พวกเขาอาจไม่เข้าใจว่าเหตุใดความคืบหน้าของโปรเจ็กต์จึงหยุดชะงัก หรือเหตุใดเหตุการณ์สำคัญของโปรเจ็กต์จึงไม่เป็นเส้นตรง
การจัดการความคาดหวังของผู้มีส่วนเกี่ยวข้องเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องระบุความซับซ้อน กรอบเวลา และผลลัพธ์ที่ส่งมอบในแต่ละขั้นตอนของโปรเจ็กต์ให้ชัดเจน