В 2023 году каждая крупная организация богата данными.
Данные имеют нулевую ценность, если вы не можете извлечь из них понимание, знание и мудрость. DSML (наука о данных и машинное обучение) играет ключевую роль в преобразовании данных в знания.
Согласно опросу IDC, 69% предприятий имеют команды DSML, но не имеют моделей в производственной среде.
Проект DSML переживает непростые времена, начиная с фазы miro board и заканчивая готовым к производству продуктом/решением DSML. Я уже прошел через много сложных ситуаций и делюсь своим опытом.
3 основные причины, по которым DSML терпит неудачу:
- Отсутствие четких целей или задач или оценки
- Недостаток мужества и стойкости
- Плохое общение и сотрудничество
Я предлагаю эти 𝐟𝐨𝐮𝐫 𝐩𝐫𝐢𝐧𝐜𝐢𝐩𝐥𝐞𝐬; быть успешным в проектах Data Science и Machine Learning.
✅ 𝐂𝐥𝐚𝐫𝐢𝐭𝐲 (𝐧𝐞𝐠𝐨𝐭𝐢𝐚𝐛𝐥𝐞):
Вам нужно быть на 100% ясным, а не только ЧТО; хотят заинтересованные стороны вашего бизнеса, а также ПОЧЕМУ хотят владельцы бизнеса. Как они извлекают из этого пользу (например, зарабатывают деньги для бизнеса или улучшают жизнь клиентов). Вы можете не получить точного ответа на первой встрече, но должны получить ответ на второй или третьей встрече. Если у вас нет ответа на этот вопрос, проект, скорее всего, будет менее успешным на более позднем этапе.
✅𝐂𝐨𝐮𝐫𝐚𝐠𝐞 (𝐧𝐨𝐧-𝐧𝐞𝐠𝐨𝐭𝐢𝐚𝐛𝐥𝐞):
В DSML процесс и решение развиваются очень быстро. Пример GPT3.5 изменил способ предложения NLP-решений до 2022 года. Следовательно, вам нужно быть достаточно смелым, чтобы инициировать инновационные решения и прикладные исследования в области приложений DSML. Да, это может потерпеть неудачу, но если есть достаточно ясности и твердых технических знаний, вы найдете возможный обходной путь.
✅𝐂𝐨𝐥𝐥𝐚𝐛𝐨𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 (𝐧𝐨𝐧-𝐧𝐞𝐠𝐨𝐭𝐢𝐚𝐛𝐥𝐞):
Ключ к сотрудничеству . Все проекты машинного обучения (что маловероятно в конкурсе Kaggle) терпят неудачу без малого и среднего бизнеса, а специалист по DSML не может стать бизнес-малым и средним бизнесом за одну ночь. Деловые МСП - это люди, которые очень хорошо разбираются в продуктах или услугах и услугах бизнеса.
✅𝐂𝐨𝐦𝐦𝐢𝐭𝐦𝐞𝐧𝐭 (𝐧𝐨𝐧-𝐧𝐞𝐠𝐨𝐭𝐢𝐚𝐛𝐥𝐞). назад. К сожалению, из-за отсутствия обязательств проекты часто не реализуются в производстве. Поэтому убедитесь, что у вас есть целеустремленная команда и вы понимаете, почему что-то не работает, исправьте это и перенесите в производство.
Мы увидим более успешное производство DSML в будущем и будем помогать людям, клиентам, обществу и бизнесу.
