Многие компании используют технологию машинного обучения для создания различных решений машинного обучения для решения своих бизнес-задач. С постоянно растущим объемом данных, генерируемых каждый день, многие компании используют данные для создания интеллектуальных решений для улучшения своих бизнес-операций за счет автоматизации.
Разработка машинного обучения следует ряду этапов, реализованных в проекте машинного обучения для создания бизнес-решения. Эти этапы включают в себя определение бизнес-задач, которые необходимо решить, сбор данных, подготовку данных, обучение модели, оценку модели и производственное развертывание любой модели машинного обучения.
Когда дело доходит до разработки решений для машинного обучения, многие компании используют один из двух подходов.
Первый подход заключается в том, чтобы нанять группу экспертов и создать команду машинного обучения для работы над конкретными бизнес-задачами компании. Чтобы создавать успешные решения в области машинного обучения, команда должна обладать соответствующими навыками и способностями в области машинного обучения.
Специалисты по обработке и анализу данных, инженеры по машинному обучению, аналитики бизнес-аналитики и другие специалисты по машинному обучению могут входить в состав группы машинного обучения. Этот подход настоятельно рекомендуется, особенно для долгосрочных проектов машинного обучения.
Второй подход заключается в передаче разработки проекта машинного обучения подрядчику, фрилансеру или агентству, предоставляющему услуги машинного обучения. Компания подписывает юридические документы (например, NDA и т. д.), чтобы обсудить основные цели и идеи основного проекта с аутсорсинговой командой и поделиться соответствующими данными для разработки бизнес-решения.
При таком подходе компании не будут вкладывать средства в программное обеспечение или оборудование машинного обучения, необходимое для выполнения проекта. Аутсорсинговая команда с экспертами высокого уровня в области машинного обучения будет работать над проектом и предоставлять решение клиенту. Такой подход позволяет компании экономить и время, и деньги.
В этой статье вы узнаете о преимуществах работы собственной команды машинного обучения.
Почему важно управлять собственной командой по машинному обучению
1. Полный контроль над вашими данными
В наш цифровой век данные являются новым активом для любой компании. У вас могут быть конфиденциальные данные для вашего проекта машинного обучения, которыми вы не хотите делиться с внешними поставщиками. Раскрытие ваших конфиденциальных данных может привести к серьезным проблемам с конфиденциальностью, но наличие собственной команды машинного обучения может гарантировать, что ваши данные останутся конфиденциальными.
Ваша внутренняя команда может использовать MLOps с открытым исходным кодом для работы над вашими проектами, от подготовки данных до развертывания модели. Возможность владеть технологиями MLOps с открытым исходным кодом и управлять ими дает компании полный контроль над проектом машинного обучения.
2. Наличие опыта домена для работы над вашим проектом
Внешние поставщики могут иметь знания в предметной области, но они не будут на том же уровне, что и ваша собственная команда машинного обучения. Тот, кто долгое время работал в определенной области вашей компании, лучше разбирается в бизнес-задаче, которую вы пытаетесь решить с помощью технологии машинного обучения.
Невозможно построить высококачественные модели в любом проекте машинного обучения без знания предметной области. Мы все знаем, что разработка функций является важной частью реализации машинного обучения, и если у вас недостаточно знаний в предметной области для работы над разработкой функций, ваш проект машинного обучения рискует провалиться.
«В конце концов, некоторые проекты машинного обучения преуспевают, а некоторые терпят неудачу. В чем разница? Самый важный фактор — это используемые функции». — Профессор Педро Домингос из Вашингтонского университета
3. Легко обрабатывать неопределенные требования
При работе над проектом машинного обучения может быть сложно определить точные требования к проекту, необходимые для решения вашей бизнес-задачи со 100% точностью. Изучив и проанализировав набор данных, над которым вы работаете, вы можете обнаружить новые требования (например, собрать больше данных для определенных функций).
В результате установка этих требований для внешних поставщиков для работы над вашим проектом машинного обучения будет сложной задачей, поскольку это нарушит их процесс управления, поскольку они имеют тенденцию работать над различными проектами для многих организаций. Это также может привести к увеличению затрат, поскольку для выполнения ваших дополнительных требований будут требоваться внешние поставщики.
Неопределенными требованиями можно легко управлять, если у вас есть собственная команда машинного обучения для работы над вашим проектом. Компания также не будет беспокоиться о каких-либо новых дополнительных затратах или каких-либо сложностях для успешной реализации проекта.
4. Лучшее управление проектами
Внешние поставщики часто одновременно работают над многими проектами машинного обучения для разных клиентов, что может привести к тому, что некоторые проекты не оправдают ожиданий. В результате это может привести к задержкам в предоставлении решения для решения бизнес-проблемы.
Компании рекомендуется иметь собственную команду по машинному обучению, поскольку это позволит им полностью контролировать проект, эффективно управлять им и своевременно предоставлять решение.
5. Легко сделать быструю настройку
Наличие команды машинного обучения в вашей компании позволяет вам легко настроить решение машинного обучения, чтобы оно могло быстро адаптироваться к новым бизнес-изменениям или потребностям с течением времени. При аутсорсинге внешним поставщикам может потребоваться много времени, чтобы понять и внедрить новые изменения для вашей компании.
Заключение
Принятие решения о том, как внедрить процесс разработки машинного обучения в вашей компании, — сложная задача, с которой можно справиться при правильном подходе.
Если вам нужна быстрая консультация или подтверждение концепции, чтобы увидеть, может ли решение машинного обучения принести пользу вашему бизнесу, вы можете нанять группу машинного обучения на аутсорсинге. Затем, как только вы убедитесь, что вам требуется решение для машинного обучения, мы рекомендуем нанять команду специалистов по машинному обучению для работы над вашей бизнес-проблемой.
Даже если вы уверены, что внешний поставщик подходит для вашего проекта машинного обучения, вы должны убедиться, что внешний поставщик готов сотрудничать с вами на долгосрочной основе. Ваши сотрудники также могут предоставить знания предметной области, необходимые внешнему поставщику для полного понимания бизнес-задачи, которую вы пытаетесь решить, и набора данных, который вы будете использовать.
В этой ситуации вы сможете создать финансово успешный продукт машинного обучения. В противном случае компания может растратить ресурсы (деньги и время) на производство услуги/продукта, которые только кажутся полезными, но не решают проблемы ваших клиентов.
Если вы узнали что-то новое или вам понравилось читать эту статью, поделитесь ею, чтобы другие могли ее увидеть.
Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться ко мне, если у вас есть какие-либо вопросы или проблемы.
Кредит идет на
