相關人員

機器學習專案有多位利害關係人，參與程度和責任各不相同。及早與利害關係人合作，並進行有效協作，是開發合適解決方案、管理期望，以及最終成功導入 ML 的關鍵。

盡可能提早定義專案的利害關係人、預期交付項目和偏好的溝通方式。

請務必將他們納入利害關係人清單，以及任何需要核准 ML 解決方案各個層面的團隊。

交付項目

在專案的每個階段，利害關係人可能期望不同的交付項目。以下列出常見的交付項目。

• 設計文件：在編寫任何程式碼之前，您很可能會先建立設計文件，說明問題、建議的解決方案、可能的做法和潛在風險。通常，設計文件可做為接收意見回饋的管道，並解決專案利害關係人的問題和疑慮。

• 實驗結果。您必須傳達實驗階段的結果。您通常會加入下列項目：

  • 實驗記錄，包括超參數和指標。
  • 訓練堆疊，以及模型在特定檢查點儲存的版本。

• 可投入正式環境的實作方式。訓練及提供模型的完整管道是主要交付項目。在這個階段，請為日後的工程師建立文件，說明模型決策、部署和監控細節，以及資料特徵。

您應盡早與專案關係人溝通，瞭解他們對專案各階段的期望。

注意事項

在某些情況下，利害關係人可能不瞭解 ML 的複雜性和挑戰。這可能會導致專案難以獲得優先處理和執行。舉例來說，部分利害關係人可能會認為 ML 與傳統軟體工程做法類似，結果具有確定性。他們可能不瞭解專案進度停滯的原因，或專案里程碑為何並非線性。

為管理利害關係人的期望，請務必清楚說明專案各階段的複雜度、時程和交付項目。