Last updated on 11 de abr. de 2024

O que você faz se sua equipe de especialistas em aprendizado de máquina não está atendendo às expectativas?

Alimentado por IA e pela comunidade do LinkedIn

Quando sua equipe de aprendizado de máquina (ML) Os especialistas não estão correspondendo às expectativas, é essencial adotar uma abordagem estruturada para diagnosticar e abordar os problemas. O aprendizado de máquina é um campo complexo que combina ciência da computação, estatística e conhecimento de domínio para criar algoritmos que podem aprender e fazer previsões sobre dados. Se sua equipe estiver com baixo desempenho, isso pode atrasar significativamente o desenvolvimento e a implantação desses sistemas inteligentes. Entender as causas raiz e implementar medidas corretivas é crucial para voltar aos trilhos.

Principais especialistas neste artigo

Selecionados pela comunidade a partir de 6 contribuições. Saiba mais

1 Avaliar metas

Comece reavaliando as metas e objetivos da sua equipe para garantir que eles sejam realistas e claramente definidos. Às vezes, as expectativas podem estar desalinhadas com as capacidades ou recursos da equipe. É importante definir dados específicos, mensuráveis, realizáveis, relevantes e com prazos (INTELIGENTE) metas alinhadas com seus objetivos de negócios. Quando os objetivos são claros, fica mais fácil identificar onde a desconexão está acontecendo. Se os objetivos forem realmente realistas, a questão pode estar em outro lugar.

Adicione sua opinião

Sailendu Kumar

AI Engineering Lead at IBM Watsonx CoE| Ex-Dell| Data Science and Machine Learning Engineering|Generative AI & LLM| IIT Kharagpur
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.

Traduzido
Gostei
Denunciar contribuição
Hussain S.

Machine Learning Architect @ Caylent | Amateur Squash-er 🎾
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.

Traduzido
Gostei
Denunciar contribuição

2 Revisão de Processos

Dê uma olhada nos fluxos de trabalho e processos da sua equipe. Processos eficientes são cruciais em projetos de ML devido à sua natureza iterativa. Verifique se as etapas de coleta, pré-processamento, treinamento de modelo, avaliação e implantação de dados estão otimizadas e siga as práticas recomendadas. Gargalos ou ineficiências em qualquer estágio podem causar atrasos e resultados abaixo do esperado. A simplificação desses processos muitas vezes pode levar a melhorias significativas no desempenho e nos resultados.

Adicione sua opinião

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
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.

Traduzido
Gostei
Denunciar contribuição

3 Habilidades de atualização

O aprendizado contínuo é uma obrigação no campo em constante evolução do aprendizado de máquina. Se sua equipe está ficando para trás, pode ser devido a habilidades desatualizadas ou lacunas de conhecimento. Considere fornecer treinamento ou recursos adicionais para ajudá-los a ficar a par das técnicas, ferramentas e práticas recomendadas mais recentes. Incentivar sua equipe a participar de workshops, conferências e webinars também pode ajudá-los a obter novos insights e trazer novas ideias para a mesa.

Adicione sua opinião

4 Promova a colaboração

Promova uma cultura de colaboração e compartilhamento de conhecimento dentro de sua equipe. Os projetos de aprendizado de máquina se beneficiam muito de diversas perspectivas e conhecimentos. Incentive os membros da equipe a trabalharem juntos para resolver problemas e compartilhar seus insights exclusivos. Isso pode levar a soluções mais inovadoras e a uma dinâmica de equipe mais coesa. A colaboração também ajuda na qualificação cruzada, onde os membros da equipe podem aprender com os pontos fortes uns dos outros.

Adicione sua opinião

5 Implementar feedback

Estabeleça um mecanismo de feedback robusto que permita check-ins e revisões regulares do trabalho da sua equipe. O feedback é essencial para a melhoria contínua e ajuda a identificar áreas onde sua equipe pode melhorar seu desempenho. Certifique-se de que o feedback seja construtivo e forneça insights acionáveis. Isso permite que sua equipe faça os ajustes necessários prontamente e mantém todos focados em atingir as metas estabelecidas.

Adicione sua opinião

6 Analise os resultados

Por fim, é importante analisar regularmente os resultados dos projetos de aprendizado de máquina da sua equipe. Veja as métricas de desempenho dos modelos que eles criaram e como eles se traduzem em valor comercial. Se houver uma discrepância entre os resultados esperados e reais, aprofunde-se para entender o porquê. Essa análise não apenas destacará áreas de melhoria, mas também ajudará a refinar escopos e expectativas de projetos futuros.

Adicione sua opinião

7 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?

Adicione sua opinião

Daniel Tunkelang

High-Class Consultant
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.

Traduzido
Gostei
Denunciar contribuição

Aprendizado de máquina

Siga

Classificar este artigo

Criamos este artigo com a ajuda da IA. O que você achou?

É ótimo Não é muito bom

Denunciar este artigo

Ver todos

O que você faz se sua equipe de especialistas em aprendizado de máquina não está atendendo às expectativas?

1

2

3

4

5

6

7

1 Avaliar metas

2 Revisão de Processos

3 Habilidades de atualização

4 Promova a colaboração

5 Implementar feedback

6 Analise os resultados

7 Veja o que mais considerar

Aprendizado de máquina

Classificar este artigo

Agradecemos seu feedback

Outros artigos sobre Aprendizado de máquina

Leitura mais relevante

O que você faz se sua equipe de especialistas em aprendizado de máquina não está atendendo às expectativas?

1

2

3

4

5

6

7

1 Avaliar metas

2 Revisão de Processos

3 Habilidades de atualização

4 Promova a colaboração

5 Implementar feedback

6 Analise os resultados

7 Veja o que mais considerar

Aprendizado de máquina

Classificar este artigo

Agradecemos seu feedback

Conhecer outras competências