Մեքենայական ուսուցման ներդրման 4 հիմնական սխալները

Մեքենայական ուսուցումը սովորական բան է ոչ միայն IT ոլորտի տիտանների համար: Նրանով հետաքրքրում են ընկերությունները, որոնց համար արհեստական բանականությունը ոչ թե ռոբոտներ են Հոլիվուդյան կինոթատրոնում, այլ բիզնես գործընթացները օպտիմալացնելու և շահույթն ավելացնելու գործիք:

Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը:

Մեքենայական ուսուցումը (Machine Learning, ML) արհեստական բանականության մեթոդներ են, որոնք օգնում են բիզնեսի խնդիրներին գտնել օպտիմալ լուծում՝ տվյալներում օրինաչափություններ փնտրելով: ML-ը սահմանում է վերջնական արդյունքի կախվածություն մի շարք առանձնահատկություններից:

Խոշոր ընկերություններն արդեն ունեն հսկայական ծավալի տվյալներ, որոնք պարունակում են անհրաժեշտ և(կամ) օգտակար տեղեկատվություն օբյեկտիվ լուծումների համար: IT շուկան առաջարկում է տեխնոլոգիաներ և ապարատային ապահովում, որն օգնում է արագ իրականացնել բարդ հաշվարկներ և արդյունավետորեն մշակել արտադրանք՝ օգտագործելով ML:

ML-ն օգտագործվում է ամենուրեք՝ բժշկության, տրանսպորտի, լոգիստիկայի, անվտանգության, արդյունաբերության, վաճառքի, մարքեթինգի ոլորտներում: Ալգորիթմները օգտագործվում են գիտության մեջ, օրինակ՝ աստղագիտության, քիմիայի մեջ:

ML-ի ներդրման հիմնական սխալները

Նախքան մեքենայական ուսուցումը կսկսի բարելավել արդյունքները, ընկերությունները պետք է սովորեն այն օգտագործել: Ցանկացած ուսուցում (հատկապես ինքնուրույն) անհնար է առանց սխալների:

Սխալ 1. Ընկերությունները սխալ նպատակներ են դնում

Մեքենայական ուսուցման ներդրման փորձերի մեծ մասը ձախողվում է: Պատճառներից մեկը տեխնոլոգիայի հնարավորությունների և դրա առանձնահատկությունների թյուրընկալումն է: Անհրաժեշտ է սահմանել բիզնես նպատակը, ապա ստեղծել այնպիսի ցուցանիշներ, որոնց միջոցով կորոշվի դրա նվաճման հաջողությունը: Դրա հիման վրա ձևակերպել պահանջներ մեքենայական ուսուցման համար:

Ընկերությունների բիզնեսի գլոբալ չափումները սովորաբար կապված են եկամտաբերության հետ: Նրանց հազվադեպ է հաջողվում օգտագործել մեքենայական ուսուցման առաջադրանքները սահմանելիս: ML-ի համար օգտագործում են միջանկյալ բիզնես չափումներ: Օրինակ՝ մարքեթինգային – եզակի օգտվողների ներգրավում, CTR, կայք այցելությունից գրանցման փոխարկում, գրանցումից վաճառքի փոխարկումը, կրկնվող վաճառքներ:

Հաջողության կարևորագույն գործոններից մեկը տեխնիկական չափանիշների սահմանումն է, որոնք հաշվի են առնում բիզնես առաջադրանքների բոլոր ասպեկտները:

Սխալ 2. Ընկերությունները ուշադրություն չեն դարձնում տվյալների հավաքագրմանը

Տվյալների հավաքագրումը և պահպանումը մեքենայական ուսուցման առանցքային քայլերից մեկն է: Կարևոր է ճշգրիտ մտածել այս գործընթացը: Մեթոդների հաջող կիրառումը և խնդիրների լուծումը կախված են տվյալների որակից և քանակից: Հակառակ դեպքում, դա կարող է հանգեցնել աշխատանքի ծախսերի բարձրացման և, նույնիսկ ավելի վատ՝ նպատակին հասնելու անկարողության: Հետևաբար կարևոր է հաշվի առնել այդ ասպեկտները.

• Պետք է պահել «հում» տվյալներ: Մոդելավորման համար տվյալների նախապատրաստման գործընթացում կան փոխակերպումների մի քանի փուլեր: Փոխակերպման ալգորիթմները կարող են փոփոխվել: Եթե տվյալները սկզբնական տեսքով չպահվեն և անմիջապես փոխակերպվեն այն ձևին, որով օգտագործվելու են ML ալգորիթմներում, ապա մշակման տրամաբանության փոփոխման դեպքում կա աղավաղման վտանգ:Կարևոր է ունենալ հնարավորություն վերադառնալ սկզբնական տվյալներին դրանց հանդեպ այլ (օպտիմիզացված կամ այլընտրանքային) ալգորիթմներ կիրառելու համար:
• Աղբյուր ընտրելիս պետք է հաշվի առնել տվյալների որակը և ծավալը: Երբեմն անհրաժեշտ է հաշվի առնել օպերատիվ տվյալների թարմացման հաճախությունը: Եթե կան այլընտրանքներ, ապա արժե ընտրել այն աղբյուրները, որոնք ավելի ճշգրիտ բավարարում են պահանջները:
• Օպերատիվ տվյալներով մեքենայական ուսուցման ծրագրերում անհրաժեշտ է նախապես հոգ տանել տվյալների հոսքերի մոնիտորինգի և դիագնոստիկայի համակարգ ներդրման մասին: Սա կօգնի վիզուալ հետևել փոփոխություններին, բացահայտել անոմալիաները և ազդարարել խնդիրները:

Սովորաբար մանրամասն նկարագրությունը ներառված չէ: Այդժամ թիմին անհրաժեշտ է ժամանակ՝ դրանց օգտագործման համար ռեսուրսներ հավաքելու և նախագծելու համար: Այս փուլը շատ կարևոր է, քանի որ այն հիմք է ստեղծում մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների վերլուծության և ներդրման համար:

Սխալ 3. Ընկերությունները չգիտեն, թե ինչ առաջադրանքներ պետք է փոխանցել արտաքին աղբյուրների օգտագործմանը(outsourcing)

Հենց որ ընկերությունը որոշում է ներդնել մեքենայական ուսուցում, այն կանգնում է ընտրության առաջ. ստեղծել ներքին թիմ, թե փոխանցել աշխատանքը աութսորսինգին: Սխալ տարբերակի ընտրությունը կդանդաղեցնի ML ներդրմամբ նախագծերի իրականացումը: Ինչպե՞ս է ճիշտ վարվել։

Ներքին թիմ կազմելը

Առաջին բանը, որ պետք է հաշվի առնել՝ մեքենայական ուսուցման մասնագետների որոնումը հեշտ գործընթաց չէ: Տեխնոլոգիան հանրաճանաչ է, լավ մասնագետները ակնկալում են բարձր աշխատավարձ, և նրանց գիտելիքները ստուգելու համար ձեզ հարկավոր է աշխատող, ով հասկանում է ML֊ից:

Կարող եք նորեկների ընդունել, ուսուցանել նրանց, նրանցից մասնագետներ «աճեցնել»: Բայց դա կարող է կարճաժամկետ հեռանկարում անարդյունավետ լինել և շատ ջանք ու ժամանակ կպահանջի, հատկապես, եթե ընկերությունը ML-ի հետ չունի բավարար փորձ:

Նույնիսկ եթե ընկերությունը լավ մասնագետներ գտնի, անհրաժեշտ է կարգավորել և պահպանել ենթակառուցվածքը: Պետք է ձեռք բերել բարձրորակ սարքավորումներ կամ վարձակալել ամպային ծառայությունների ռեսուրսներ: Ոչ բոլոր ընկերություններն են կարող թույլ տալ այդքան մեծ ֆինանսական ծախսեր:

Փոխանցում ենք առաջադրանքը աութսորսինգին

Եթե ընկերությունը վստահ չէ ML ներդրման հեռանկարների վերաբերյալ, ապա դրա համար դեռ վաղ է ներքին թիմ ստեղծել: Նման դեպքերում ավելի լավ է ներգրավվել երրորդ կողմի կազմակերպություն, որը կարող է արագ անցկացնել հայեցակարգային ստուգում՝ ներդրումների եկամտաբերությունը գնահատելու համար:

Եթե ML-ի առաջադրանքները կապված չեն բիզնեսի առանձնահատկությունների հետ, ապա ընկերությունների համար նպատակահարմար է դրանք փոխանցել աութսորսինգին:

Այս ոլորտում երրորդ կողմի կազմակերպություններն արդեն կադրեր ունեն: Կապալառուին պարտականություններ տալը կօգնի նվազեցնել ռիսկերը և խնայել ձեր թիմի ռեսուրսները:

Սխալ 4. Ընկերությունները սխալ են կառուցում մեքենայական ուսուցման գործընթացները

Մեքենայական ուսուցման գործընթացը կրկնվող և փորձարարական է: Այն ներառում է ալգորիթմերի փորձարկում, պարամետրերի սահմանում և անընդհատ վերահսկում, թե ինչպես են փոփոխությունները ազդում չափիչների վրա: Գծային մեթոդաբանությունները չեն օգտագործվում մեքենայական ուսուցման նախագծերում. դրանք հանգեցնում են խնդիրների թեստավորման և արտադրական գործունեության փուլերում: Անհրաժեշտ է կիրառել ճկուն մեթոդաբանություն և հարմարացնել դրանք որոշակի նախագծի հետ:

Անհրաժեշտ է հաճախորդի հետ հաճախակի հաղորդակցություն ապահովել, որպեսզի հաճախորդի պահանջների և մեքենայական ուսուցման հնարավորությունների միջև անհամապատասխանություններ չլինեն: Ամենշաբաթյա հանդիպումները հաճախ բավարար չեն, ուստի թիմում պետք է հաճախորդից ներկայացուցիչ ունենա օպերատիվ կապի համար:

Կարևոր է կազմակերպել հաղորդակցությունը թիմի ներսում: Սա առանձնահատուկ դեր է խաղում խոշոր նախագծերի վրա, որտեղ կորած է թիմային կառուցվածքների միջև փոխըմբռնման թելը:

Մեկ այլ կարևոր գործոն է թեստավորման ավտոմատացումը: Մեքենայական ուսուցման վրա հիմնված լուծումների մշակումը էականորեն չի տարբերվում սովորական ծրագրային ապահովման մշակումից: Ավտոմատացումը օգնում է ոչ միայն ստուգել ծրագրային կոդը, այլև «համընթաց մնալ» և տեսնել բոլոր փոփոխությունները:

Ինչպե՞ս հասնել առավելագույնի

• Ընդհանուրից մինչև մասնավոր: Մեքենայական ուսուցման չափիչները պետք է հաշվի առնեն բիզնեսի չափումները: Միշտ:
• Պահում ենք «հում տվյալներ»: Անհրաժեշտ է ապահովել տվյալների պահպանումը իր սկզբնական տեսքով, միայն հետո թույլատրվում է դրանց վերափոխումը:
• Իմանալ ամեն ինչ տվյալների մասին: Հետևել, թե որտեղից են ստացվում տվյալները, ինչ ծավալի և որակի: Սա կօգնի ընտրել այն աղբյուրները, որոնք առավելագույնս բավարարում են ծրագրի պահանջները:
• Հոգ տանել տվյալների մասին: Խնդիրը արագ գտնելու և լուծելու համար անհրաժեշտ է նախապես հոգ տանել տվյալների հոսքերի մոնիտորինգի և դիագնոստիկայի համակարգերի ներդրման մասին:
• Կարողանալ կիսել: Ոչ բոլոր խնդիրները կարող են լուծվել ընկերության ներքին ռեսուրսների օգնությամբ: Եթե առաջադրանքը կապված չէ բիզնեսի առանձնահատկությունների հետ, և այն եզակի է, ապա կարող եք այն փոխանցել շուկայում փորձ ունեցող վստահելի մասնագետներին:
• Սերտորեն աշխատեք հաճախորդի հետ: