Czym jest szablon mapowania wymagań AI?
Szablon do wspólnego planowania, który pomaga zespołom określić, czego potrzebuje rozwiązanie AI, zanim rozpocznie się rozwój. Warsztat prowadzi uczestników przez cele AI, potrzeby danych, wstępne przetwarzanie i etykietowanie, wybór modelu, szkolenie i dostrajanie, ewaluację oraz wdrożenie.
Jakie problemy rozwiązuje szablon mapowania wymagań AI?
Niejasne zastosowania AI
Słabo zdefiniowane cele biznesowe
Brak wymagań dotyczących danych
Słabe kryteria wyboru modelu
Plany treningu bez jasno określonej walidacji
Ryzyka wdrożenia wykryte zbyt późno
Niedostateczna współpraca między zespołami produktowymi, ds. danych, inżynieryjnymi i biznesowymi
Jak korzystać z szablonu mapowania wymagań AI
Zacznij od zdefiniowania przypadku użycia AI i oczekiwanego rezultatu biznesowego.
Ustal cele projektu i kryteria sukcesu.
Udokumentuj źródła danych, ich jakość, dostęp i wymagania dotyczące przygotowania danych.
Zmapuj wymagania dotyczące wstępnego przetwarzania i etykietowania danych.
Porównaj możliwe podejścia do modelu i wybierz to, które najlepiej pasuje do przypadku użycia.
Zdefiniuj wymagania dotyczące treningu, dostrajania, testowania i ewaluacji.
Na koniec udokumentuj potrzeby dotyczące wdrożenia, monitorowania, zarządzania i obowiązków po uruchomieniu.
Typowe pułapki
Zaczynanie od modelu przed zdefiniowaniem problemu
Używanie danych bez sprawdzenia ich jakości lub dostępu
Pomijanie wymagań dotyczących etykietowania lub wstępnego przetwarzania
Wybieranie metryk oceny, które nie odpowiadają przypadkowi użycia
Traktowanie wyników modelu jako jedynego miernika sukcesu
Ignorowanie wymagań dotyczących wdrożenia, monitorowania lub zarządzania
Sposoby unikania błędów
Najpierw zdefiniuj cel biznesowy.
Ujawnij założenia dotyczące danych.
Sprawdź na wczesnym etapie ograniczenia związane z prywatnością, bezpieczeństwem i dostępem.
Dopasuj ocenę modelu do rzeczywistego efektu dla użytkownika.
Testuj na reprezentatywnych danych.
Udokumentuj wymagania dotyczące wdrożenia i monitorowania przed uruchomieniem.
Uwzględnij wkład zespołów produktowych, ds. danych, inżynieryjnych i biznesowych.
Funkcje Miro, których możesz użyć
Ramki dla każdego etapu warsztatu
Notatki samoprzylepne do zapisu wymagań i otwartych pytań
Tabele do porównywania modeli i danych
Tagi do oznaczania priorytetu, odpowiedzialności i ryzyka
Komentarze do dyskusji technicznej
Oznaczanie kolorami dla danych, modelu, oceny i wdrożenia
Głosowanie przy priorytetyzacji modeli lub wymagań
Łączniki do pokazywania zależności między etapami
Najczęściej zadawane pytania
Pytanie: Kto może skorzystać z tego szablonu?Odpowiedź: Menedżerowie produktu, specjaliści ds. danych, inżynierowie uczenia maszynowego, inżynierowie oprogramowania, liderzy AI, badacze, zespoły ds. zgodności oraz międzyfunkcyjne zespoły produktowe zajmujące się AI.
Pytanie: Kiedy powinno się użyć tego szablonu?Odpowiedź: Użyj go na etapie wczesnego odkrywania rozwiązań AI, przed opracowaniem modelu, przy ocenie nowej funkcji AI lub podczas przeglądu istniejącego systemu AI.
Pytanie: Jakie wymagania dotyczące danych należy zanotować?Odpowiedź: Źródła danych, jakość, wolumen, dostęp, potrzeby związane z etykietowaniem, wstępne przetwarzanie, prywatność oraz znane ograniczenia.
Pytanie: Czy szablon wspiera ocenę modelu?Odpowiedź: Tak. Jedna sekcja poświęcona jest określaniu kryteriów oceny i porównaniu wyników modelu z przewidywanym zastosowaniem.
P: Czy ten szablon może wspierać projekty z użyciem AI generatywnej?O: Tak. Można go dostosować do modeli predykcyjnych, systemów rekomendacyjnych, AI generatywnej, klasyfikatorów, asystentów i innych produktów opartych na AI.
P: Co powinno być uwzględnione w planowaniu wdrożenia?O: Podejście do integracji, monitorowanie, zachowanie awaryjne, ramy zarządzania, przypisanie właściciela, bezpieczeństwo, utrzymanie oraz przegląd po uruchomieniu.
P: Z czym uczestnicy wyjdą?O: Z zmapowanym planem wymagań AI obejmującym cele, dane i przygotowanie, podejście do modelu, szkolenie, ewaluację, wdrożenie oraz kluczowe ryzyka.
