Last updated on 11 avr. 2024

Que faire si votre équipe d’experts en machine learning ne répond pas aux attentes ?

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Lorsque votre équipe d’apprentissage automatique (ML) Les experts ne sont pas à la hauteur des attentes, il est essentiel d’adopter une approche structurée pour diagnostiquer et résoudre les problèmes. L’apprentissage automatique est un domaine complexe qui combine l’informatique, les statistiques et l’expertise du domaine pour créer des algorithmes capables d’apprendre et de faire des prédictions sur les données. Si votre équipe n’est pas performante, cela peut retarder considérablement le développement et le déploiement de ces systèmes intelligents. Comprendre les causes profondes et mettre en place des mesures correctives est crucial pour se remettre sur les rails.

Des experts chevronnés contribuent à cet article

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1 Évaluer les objectifs

Commencez par réévaluer les buts et les objectifs de votre équipe pour vous assurer qu’ils sont réalistes et clairement définis. Parfois, les attentes peuvent ne pas correspondre aux capacités ou aux ressources de l’équipe. Il est important de définir des objectifs spécifiques, mesurables, réalisables, pertinents et limités dans le temps (INTELLIGENT) Des objectifs qui s’alignent sur vos objectifs d’affaires. Lorsque les objectifs sont clairs, il devient plus facile d’identifier où se produit le décalage. Si les objectifs sont effectivement réalistes, alors le problème pourrait se situer ailleurs.

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Sailendu Kumar

AI Engineering Lead at IBM Watsonx CoE| Ex-Dell| Data Science and Machine Learning Engineering|Generative AI & LLM| IIT Kharagpur
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There are several steps you can take to address the issue: 1. Clear Communication: Ensure expectations are clearly understood. 2. Identify the Problem: Understand the root cause - skill gap, obstacles, or motivation issues. 3. Provide Resources: Offer training or resources if they lack skills or knowledge. 4. Review Processes: Check if workflow, project management, or communication processes need improvement. 5. Performance Feedback: Regularly provide constructive feedback for improvement. 6. Motivation and Team Building: Boost morale and foster a positive work environment. 7. Reevaluate Team Structure: Consider role changes or new team members if performance doesn't improve.

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Hussain S.

Machine Learning Architect @ Caylent | Amateur Squash-er 🎾
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ML engineers come in a variety of flavours and there is no "one-engineer, fits-all" strategy that works all the time. Organizations should be more proactive than reactive in matching their ML hires to their business requirements, and provide up-skilling opportunities where knowledge gaps occur. Avoid "hard-talks" at all costs as it's a No. 1 buzz-killer.

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2 Processus d’examen

Examinez de près les flux de travail et les processus de votre équipe. Des processus efficaces sont cruciaux dans les projets ML en raison de leur nature itérative. Vérifiez si vos étapes de collecte de données, de prétraitement, d’entraînement du modèle, d’évaluation et de déploiement sont optimisées et suivez les meilleures pratiques. Les goulots d’étranglement ou les inefficacités à n’importe quelle étape peuvent entraîner des retards et des résultats médiocres. La rationalisation de ces processus peut souvent conduire à des améliorations significatives des performances et des résultats.

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MSP Raja

Lead AI/ML Scientist | Machine Learning Researcher | Generative AI | Prompt Engineering | AI in Fintech | AI in Cyber security | NLP | Computer Vision | Speech Processing
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If your team of machine learning experts isn't meeting expectations, it's crucial to review processes to identify areas for improvement. Start by analyzing the workflow, from data collection and preprocessing to model development and evaluation. Consider whether there are bottlenecks or inefficiencies in the pipeline that could be hindering progress. Encourage open communication within the team to address any challenges or roadblocks they may be facing. Additionally, provide opportunities for further training or upskilling to enhance their expertise. By fostering a supportive environment and implementing strategic improvements, you can empower your team to overcome obstacles and achieve success in their machine learning endeavors.

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3 Améliorer les compétences

L’apprentissage continu est un must dans le domaine en constante évolution de l’apprentissage automatique. Si votre équipe prend du retard, cela peut être dû à des compétences obsolètes ou à des lacunes dans les connaissances. Envisagez de leur fournir une formation ou des ressources supplémentaires pour les aider à se tenir au courant des dernières techniques, outils et meilleures pratiques. Encourager votre équipe à participer à des ateliers, des conférences et des webinaires peut également l’aider à acquérir de nouvelles connaissances et à apporter de nouvelles idées.

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4 Favoriser la collaboration

Favorisez une culture de collaboration et de partage des connaissances au sein de votre équipe. Les projets d’apprentissage automatique bénéficient grandement de la diversité des perspectives et des expertises. Encouragez les membres de l’équipe à travailler ensemble pour résoudre les problèmes et partager leurs idées uniques. Cela peut conduire à des solutions plus innovantes et à une dynamique d’équipe plus cohésive. La collaboration contribue également à la transversalité des compétences, où les membres de l’équipe peuvent apprendre des forces de chacun.

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5 Mettre en œuvre le retour d’information

Mettez en place un mécanisme de rétroaction robuste qui permet d’effectuer des vérifications et des examens réguliers du travail de votre équipe. Le feedback est essentiel à l’amélioration continue et permet d’identifier les domaines dans lesquels votre équipe peut améliorer ses performances. Assurez-vous que les commentaires sont constructifs et fournissent des informations exploitables. Cela permet à votre équipe d’effectuer rapidement les ajustements nécessaires et de garder tout le monde concentré sur la réalisation des objectifs fixés.

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6 Analyser les résultats

Enfin, il est important d’analyser régulièrement les résultats des projets de machine learning de votre équipe. Examinez les indicateurs de performance des modèles qu’ils ont créés et la façon dont ils se traduisent en valeur commerciale. S’il y a un écart entre les résultats attendus et les résultats réels, creusez plus profondément pour comprendre pourquoi. Cette analyse permettra non seulement de mettre en évidence les domaines à améliorer, mais aussi d’affiner la portée et les attentes des projets futurs.

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7 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre ?

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Daniel Tunkelang

High-Class Consultant
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If you built the team and the team is not delivering, then consider that the problem may be as much with you as with the team. Have you been communicating clear expectations to them? When you hired them, did you ensure they would have the skills necessary to perform the roles you planned for them? Have you set them up for success in terms of collaboration with other stakeholders and access to the resources they depend on? In general, if you have one team member who isn't performing, maybe it's that one person. But if your team is not delivering as a whole, you are most likely the root cause. So you might do well to proceed from that assumption as you try to diagnose and address what is wrong with your team.

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1 Évaluer les objectifs

2 Processus d’examen

3 Améliorer les compétences

4 Favoriser la collaboration

5 Mettre en œuvre le retour d’information

6 Analyser les résultats

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

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1 Évaluer les objectifs

2 Processus d’examen

3 Améliorer les compétences

4 Favoriser la collaboration

5 Mettre en œuvre le retour d’information

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7 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

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