4 ошибки при внедрении машинного обучения

Поделиться в pinterest
Поделиться в facebook
Поделиться в linkedin
Поделиться в twitter
Поделиться в telegram

Машинное обучение стало привычным инструментом не только для крупных ИТ-компаний. Ним интересуются организации, которые понимают, что ИИ – это не роботы в западных фильмах. Это современный метод оптимизации бизнес-процессов.

Machine Learning: что это?

Под машинным обучением понимают методы ИИ, которые ищут закономерности в массивах данных для получения лучших вариантов решения бизнес-задач. Для анализа используются крупные массивы данных, которые уже есть во многих компаниях. Они должны иметь полезную информацию для поиска закономерностей. Для реализации машинного обучения существуют специальные технологии и аппаратное обеспечение. Они позволяют использовать этот инструмент в медицине, производстве, маркетинге и любых других сферах.

Ошибки при использовании машинного обучения

Ответственные сотрудники должны научиться работать с алгоритмами ИИ. В процессе обучения обязательно будут возникать ошибки, на которых можно учиться. Стоит выделить основные проблемы.

Неправильные цели

Многие попытки использования алгоритмов ИИ проваливаются из-за непонимания их возможностей. Еще до внедрения необходимо определиться с бизнес-целью и выбрать параметры для определения успешности продвижения. Эти характеристики формируют основные требования для использования ИИ.

Стратегические бизнес-метрики организации связаны с ее прибыльностью. Они не всегда учитываются при постановке задач. Здесь применяются промежуточные метрики. К примеру, повторные заявки на покупку, CTR, конверсия и другие. Успех напрямую зависит от того, будут ли в метриках учтены особенности бизнес-задач.

Недостаточный объем данных

Для машинного обучения требуется качественная и актуальная информация. При недостаточном ее объеме могут повыситься трудозатраты, что не позволит достичь целей. Необходимо учитывать такие аспекты:

  • Сохраняйте «сырую» информацию. Массив данных при подготовке может несколько раз преобразовываться. А если алгоритм изменится и не останется первоначальных данных, то результаты могут исказиться. Поэтому необходимо иметь доступ к исходной информации.
  • Смотрите на качество и объем данных. Это основные критерии выбора источника.
  • Подумайте о мониторинге потоков информации. Визуальное отображение позволяет быстрее обнаруживать аномалии.

Некоторые источники информации имеют документацию. При ее отсутствии сотрудникам необходимо дать время на сбор и структурирование ресурсов. На данном этапе закладывается основа для дальнейшего использования машинного обучения.

Отсутствие понимания, какие задачи можно отдать на аутсорсинг

Перед топ-менеджментом возникает вопрос: передать работу новому подразделению или на аутсорсинг. Если сделать неправильный выбор, то может замедлиться решение бизнес-задач. Какой вариант выбрать?

Создание внутреннего подразделения

Найти опытных сотрудников в этой сфере не так просто. Во-первых, они будут требовать высокую зарплату. Во-вторых, для поиска и проверки знаний требуется понимающий специалист.

Один из вариантов – найм новичков с перспективой роста в профессионалов. Но на это потребуется время и деньги, а вложенные усилия могут не оправдать себя.

Для опытных специалистов требуется создать и поддерживать инфраструктуру. Нужно купить дорогостоящую аппаратуру или арендовать ресурсы облачных серверов.

Делегирование задач на аутсорсинг

Привлечение сторонней команды будет полезно в случае, если нет твердой уверенности в эффективности внедрения ИИ. Специалисты смогут проверить концепцию для оценки рентабельности капиталовложений.

Сторонняя компания уже имеет наработанные связи. Делегирование полномочий позволит снизить риски и сэкономить на найме собственных сотрудников.

Неправильная постройка процессов машинного обучения

Процедуру внедрения ИИ можно назвать большим экспериментом. В нем тестируются алгоритмы, настраиваются характеристики и отслеживается их влияние на метрику. Применяются только гибкие методологии после их адаптации.

Менеджерам необходимо продумать систему коммуникации с клиентом, чтобы адаптировать его требования к возможностям машинного обучения. Лучше всего, если в команде будет присутствовать представитель заказчика.

Важный нюанс – автоматизация тестирования. Существенных отличий между данной процедурой и созданием стандартного ПО нет. Автоматизация дает возможность верифицировать код и отслеживать все изменения.

Что в итоге?

Краткий вывод о том, что нужно делать для внедрения машинного обучения:

  • в метриках следует учитывать бизнес-метрики;
  • сохранять «сырую» информацию;
  • отслеживать источники и качество информации;
  • внедрить систему контроля;
  • уметь отдавать задачи сторонним компаниям;
  • постоянно взаимодействовать с клиентом.

Пролистать наверх