İşbirliğine dayalı, yapılandırılmış kurumsal takım ekipleriyle makine öğreniminden yararlanma

Merkezi kurumsal MLOps’ların ve mühendislik ekiplerinin bu soruları sorması, işletmeye müşteri sorunlarını çözme ve teknolojinin yeni çözüm ve deneyimlerin gelişimini desteklemeye nasıl devam edebileceğini düşünme konusunda özgürlük kazandırabilir.

Tek boynuzlu atları kiralamayın, onları inşa edin

Modern kuruluşlardaki iş ortaklarının ihtiyaçlarını karşılamanın önemli miktarda MLOps uzmanlığı gerektirdiğine şüphe yok. Hem yazılım mühendisliği hem de makine öğrenimi mühendisliği deneyimi ve özellikle de AI/ML yetenekleri geliştikçe, derin grafik işleme (GPU) uzmanlığı gibi derin uzmanlık gerektiren becerilere sahip kişileri gerektirir.

Şirketler “tek boynuzlu” bir kişiyi işe almak yerine, her iki dünyanın da en iyilerinden oluşan bir tek boynuzlu ekip oluşturmaya odaklanmalıdır. Bu, bilim, mühendislik, istatistik, ürün yönetimi, DevOps ve diğer disiplinlerde derin konu uzmanlarına sahip olmak anlamına gelir. Bunların hepsi daha güçlü bir kolektif oluşturan tamamlayıcı beceri setleridir. Ekip olarak etkili bir şekilde çalışabilen, öğrenmeye meraklı ve çözdüğünüz problemlerle empati kurabilen bireylerin, kendilerine özgü alan becerileri kadar önemli olduğu bir aradadır.

Daha iyi araçlar üretmek için ürün zihniyeti geliştirin

Son olarak, şirket içi müşteriler ve iş ortakları için yeni yapay zeka ve makine öğrenimi araçları oluştururken ürün destekli bir zihniyet benimsemek önemlidir. Bu, yalnızca oluşturduğunuz şeyi listeden çıkarılacak bir görev veya proje olarak düşünmenizi değil, aynı zamanda müşteriyi anlamayı ve onların ihtiyaçlarından yola çıkarak bütünsel bir yaklaşım benimsemeyi gerektirir.

İster yeni bir özellik kitaplığı ister açıklanabilirlik aracı olsun, MLOps ekiplerinin oluşturduğu ürünler çoğu zaman geleneksel ürün yöneticilerinin sunduklarından farklı görünür, ancak harika ürünler yaratma süreci aynı olmalıdır. Müşteri ihtiyaçlarına ve sorunlu noktalara odaklanmak herkesin daha iyi ürünler sunmasına yardımcı olur; Bu, birçok veri bilimi ve mühendislik uzmanının geliştirmesi gereken bir güçtür ancak sonuçta hepimizin daha iyi araçlar oluşturmamıza ve müşteriye daha fazla değer sunmamıza yardımcı olur.

Sonuç olarak, günümüzde en etkili MLOps stratejileri yalnızca teknik yeteneklerle ilgili değil, aynı zamanda kasıtlı ve düşünceli kültür, işbirliği ve iletişim stratejilerini de içeriyor. Büyük işletmelerde kimsenin boşlukta çalışmadığının bilincinde olmak önemlidir. Gündelik hayatta görmek ne kadar zor olsa da, kuruluş içindeki her şey sonuçta birbiriyle bağlantılıdır ve AI/ML araçlarının ve mühendislik ekiplerinin hayata geçirdiği yeteneklerin tüm kuruluş için önemli sonuçları vardır.

Bu içerik Capital One tarafından üretilmiştir. MIT Technology Review’un editör kadrosu tarafından yazılmadı.