Продолжая предыдущий пост, в котором я упомянул различные типы групп по анализу данных и различные проблемы, связанные с ними, этот пост будет посвящен управлению командой по анализу данных, которая представляет собой гибрид экспертов в предметной области и специалистов по данным. Кроме того, поскольку компании внедряют ИИ, я собираюсь рассказать о том, как менеджеры по продукту и команда руководителей могут быть на одной волне, чтобы отслеживать эффективность ИИ.
Когда дело доходит до управления такими командами, общение становится ключевым, и каждый должен иметь доступ ко всему. Например, эксперт в предметной области должен знать, как ее входные данные преобразуются в модель ИИ. Специалист по данным должен анализировать модели и четко понимать, какой тип данных необходим для улучшения модели, чтобы она хорошо работала в реальных сценариях. Менеджер по продукту должен знать, как использовать ИИ в приложении, чтобы улучшить некоторые основные показатели. Руководящая группа должна убедиться, что инвестиции в ИИ окупаются, проверяя его эффективность в реальном мире. Все это должно происходить ежедневно.
Итак, мы придумали инструмент, который может помочь каждому. Наиболее важная функция для каждого заинтересованного лица.
Специалист по данным — визуализация данных. Для специалиста по данным визуализация данных является ключом к прогрессу. Итак, нам нужно было сначала правильно организовать данные и визуализировать их. Затем нам пришлось автоматизировать некоторые образцы скриптов, которые позволяют специалистам по данным легко анализировать данные в любое время.
Менеджер по науке о данных — отслеживание экспериментов и измерение улучшений. Когда несколько человек работают над разными проектами, важно обеспечить их надлежащее отслеживание. Кроме того, менеджеры должны убедиться, что модели ИИ поступают в производство, а ответы команды тестирования систематически фиксируются.
Эксперты предметной области — это особый случай, когда ИИ разрушает определенную область, например, моду, медицину или финансы. В этом случае экспертам нужен объяснимый ИИ, в котором прогнозы моделей и результаты моделей объясняются достаточно хорошо, чтобы эксперты могли принять их и интегрировать в свой рабочий процесс. Объяснимыеи хорошо визуализированные данные помогут экспертам в предметной области давать рекомендации специалистам по данным для точной настройки моделей и средств маркировки данных для сбора правильных данных.
Метки данных. Хотя маркировать простой объект, такой как автомобиль или дерево, легко, бывают случаи, когда для маркировки данных необходимы глубокие знания предметной области. Специалисты по маркировке данных также должны знать, «какие данные следует использовать». Поиск данных должен осуществляться на основе производительности моделей.
Менеджер по продукту — Развертывание приложений. Когда у кого-то есть вариант использования ИИ, для него важно открыто донести его до команды. Важным сообщением будет «какую проблему вы пытаетесь решить»? Таким образом, в инструменте должна быть опция, в которой менеджеры по продукту могут четко объяснить вариант использования, а эксперты в предметной области / специалисты по данным всегда могут вернуться и исправить модели.
Бизнес-лидер — Какова рентабельность инвестиций? Если менеджер по продукту упомянул, что конкретная модель ИИ автоматизирует определенный поток или увеличивает определенный показатель, например добавление в корзину. в электронной коммерции владельцу бизнеса потребуются эти показатели в любой момент времени. Таким образом, в систему был встроен анализ в реальном времени с концепцией «надежности», чтобы дать бизнесу больше уверенности в том, что производительность модели была отличной и того же можно ожидать в будущем благодаря индексу надежности.
Концептуально, несмотря на то, что инструмент создан для обеспечения бесперебойной работы машинного обучения и простого способа разработки новых моделей ИИ, самое большое преимущество, которое он предлагает, заключается в том, что он помогает фиксировать поведение модели в крайних случаях. Цикл обратной связи приспособлен для получения отрицательных образцов из реального мира. Также называется жестким негативным майнингом. Анализ негативов или случаев, когда модель не удалась, объясняет модель в ее самой истинной форме. Вы можете многое понять о модели, основываясь на том, как она ведет себя в пограничных случаях, чем в обычных случаях.
AI Studio от Streamoid — это инструмент, который обрабатывает всех стейкхолдеров и объединяет их на одной странице. Это значительно повысило эффективность команды специалистов по обработке и анализу данных в Streamoid. Люди, практически не имеющие опыта работы с данными, смогли понять модели ИИ и построить их. На сегодняшний день было построено и проанализировано около 3000 моделей, и многие из них развернуты в реальном производстве.
Свяжитесь с отделом продаж Streamoid по электронной почте [email protected] или [email protected], чтобы получить ранний доступ к инструменту. Вполне возможно, что управлять командами по науке о данных будет намного проще, чем вы думаете.
