Wie behalten Sie den Überblick über Machine-Learning-Projekte?

1 Definieren Sie Ihre Projektziele und Ihren Projektumfang

Bevor Sie mit einem Machine-Learning-Projekt beginnen, müssen Sie eine klare Vorstellung davon haben, was Sie erreichen wollen und wie Sie Ihren Erfolg messen wollen. Sie sollten Ihre Projektziele, den Umfang und die zu erbringenden Leistungen definieren und diese in einem Projektvorschlag oder einer Spezifikation dokumentieren. Dies wird Ihnen helfen, Ihre Erwartungen mit Ihren Stakeholdern in Einklang zu bringen, Ihre Aufgaben zu priorisieren und eine schleichende Ausweitung des Umfangs zu vermeiden. Sie sollten auch Ihre Projektziele und Ihren Projektumfang regelmäßig überprüfen und bei Bedarf aktualisieren.

2 Organisieren Sie Ihre Daten und Ihren Code

Daten und Code sind die Kernkomponenten eines jeden Machine Learning-Projekts, und Sie müssen sie so organisieren, dass sie für Ihren Workflow und Ihr Team sinnvoll sind. Sie sollten konsistente Benennungskonventionen, Ordnerstrukturen und Versionskontrollpraktiken für Ihre Daten und Ihren Code befolgen. Sie sollten auch Ihre Datenquellen, Vorverarbeitungsschritte und Codeabhängigkeiten dokumentieren und Datenvalidierungs- und Testtools verwenden, um die Qualität und Integrität Ihrer Daten und Ihres Codes sicherzustellen. Sie sollten auch Ihre Daten und Ihren Code regelmäßig sichern und an sicheren und zugänglichen Orten speichern.

3 Verfolgen Sie Ihre Experimente und Modelle

Bei Projekten für maschinelles Lernen werden häufig mehrere Experimente durchgeführt und verschiedene Modelle, Hyperparameter und Funktionen getestet. Sie müssen Ihre Experimente und Modelle nachverfolgen und deren Eingaben, Ausgaben und Leistungsmetriken aufzeichnen. Dies hilft Ihnen, Ihre Ergebnisse zu vergleichen und zu bewerten, die besten Modelle zu identifizieren und Ihre Experimente zu reproduzieren. Sie können Experimentnachverfolgungstools wie MLflow, TensorBoard oder Comet verwenden, um den Prozess der Experimentnachverfolgung zu automatisieren und zu visualisieren.

4 Automatisieren Sie Ihre Pipelines und Workflows

Im weiteren Verlauf Ihres Machine Learning-Projekts müssen Sie Ihre Pipelines und Workflows automatisieren, z. B. Datenerfassung, Vorverarbeitung, Training, Tests, Bereitstellung und Überwachung. Dies hilft Ihnen, Zeit zu sparen, Fehler zu reduzieren und Konsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Sie können Pipeline-Orchestrierungstools wie Airflow, Kubeflow oder Dagster verwenden, um Ihre Pipelines und Workflows zu definieren und auszuführen. Sie können auch Continuous Integration und Continuous Delivery verwenden (CI/CD) Tools wie Jenkins, GitHub Actions oder CircleCI, um Ihre Codetests und -bereitstellung zu automatisieren.

5 Überwachen und aktualisieren Sie Ihre Modelle

Nachdem Sie Ihre Modelle in der Produktion bereitgestellt haben, müssen Sie sie regelmäßig überwachen und aktualisieren, um sicherzustellen, dass sie eine gute Leistung erbringen und Ihre Geschäftsziele erfüllen. Sie müssen Feedbackdaten wie Modellvorhersagen, Ergebnisse und Fehler sammeln und analysieren und diese verwenden, um die Leistung Ihres Modells zu bewerten und Probleme oder Anomalien zu identifizieren. Außerdem müssen Sie Ihre Modelle neu trainieren und aktualisieren, da sich Ihre Daten oder Anforderungen im Laufe der Zeit ändern. Sie können Modellüberwachungs- und -verwaltungstools wie Prometheus, Seldon oder Cortex verwenden, um Ihren Überwachungs- und Aktualisierungsprozess zu vereinfachen.

6 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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