Czym jest szablon mapowania wymagań AI?
Szablon do wspólnego planowania, który pomaga zespołom określić, czego potrzebuje rozwiązanie AI, zanim rozpoczną się prace rozwojowe. Warsztat prowadzi uczestników przez cele AI, potrzeby danych, wstępne przetwarzanie i etykietowanie, wybór modelu, trening 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 treningowe bez jasnej walidacji
Ryzyka wdrożenia wykryte zbyt późno
Słaba koordynacja między zespołami produktu, danych, inżynierii i biznesu
Jak korzystać z szablonu mapowania wymagań AI
Zacznij od zdefiniowania przypadku użycia AI i oczekiwanego rezultatu biznesowego.
Określ cele projektu i kryteria sukcesu.
Udokumentuj źródła danych, ich jakość, dostęp oraz potrzeby związane z przygotowaniem.
Zmapuj wymagania dotyczące przetwarzania wstępnego i etykietowania.
Porównaj możliwe podejścia do modeli i zdecyduj, które najlepiej pasuje do przypadku użycia.
Określ wymagania dotyczące trenowania, dostrajania, testowania i ewaluacji.
Na koniec udokumentuj potrzeby związane z wdrożeniem, monitorowaniem, zarządzaniem i obowiązkami po uruchomieniu.
Typowe pułapki
Rozpoczynanie od wyboru modelu przed zdefiniowaniem problemu
Używanie danych bez sprawdzenia ich jakości lub dostępu
Pomijanie wymagań związanych z etykietowaniem lub przetwarzaniem wstępnym
Wybór metryk ewaluacji nieodpowiednich dla przypadku użycia
Traktowanie wyników modelu jako jedynego miernika sukcesu
Ignorowanie potrzeb związanych z wdrożeniem, monitoringiem lub nadzorem
Jak unikać błędów
Najpierw określ cel biznesowy.
Ujawnij założenia dotyczące danych.
Na wczesnym etapie przeanalizuj ograniczenia dotyczące prywatności, bezpieczeństwa i dostępu.
Dopasuj metryki ewaluacji modelu do rzeczywistych rezultatów użytkownika.
Testuj na reprezentatywnych danych.
Udokumentuj wymagania dotyczące wdrożenia i monitoringu przed uruchomieniem.
Uwzględnij wkład zespołów produktowych, danych, inżynieryjnych i biznesowych.
Funkcje Miro, z których możesz skorzystać
Ramki dla każdego etapu warsztatu
Notatki samoprzylepne na wymagania i otwarte pytania
Tabele do porównań modeli i danych
Tagi do oznaczania priorytetu, odpowiedzialności i ryzyka
Komentarze do dyskusji technicznych
Oznaczanie kolorami dla tematów: dane, model, ewaluacja i wdrożenie
Głosowanie przy priorytetyzacji modeli lub wymagań
Łączniki do przedstawiania zależności między etapami
Najczęściej zadawane pytania
P: Kto może skorzystać z tego szablonu?O: Menedżerowie produktu, analitycy danych, inżynierowie uczenia maszynowego, inżynierowie oprogramowania, liderzy ds. AI, badacze, zespoły ds. zgodności oraz wielofunkcyjne zespoły produktowe pracujące nad AI.
P: Kiedy należy użyć tego szablonu?O: Użyj go na wczesnym etapie odkrywania możliwości AI, przed rozwojem modelu, podczas oceny nowej funkcji AI lub przy przeglądzie istniejącego systemu AI.
P: Jakie wymagania dotyczące danych należy uwzględnić?O: Źródła danych, jakość, wolumen, dostęp, wymagania dotyczące etykietowania, wstępne przetwarzanie, prywatność oraz znane ograniczenia.
P: Czy szablon wspiera ocenę modeli?O: Tak. Jedna sekcja jest poświęcona określeniu kryteriów ewaluacji i porównaniu wyników modeli względem zamierzonego przypadku użycia.
Q: Czy ten szablon sprawdzi się w projektach związanych z generatywną sztuczną inteligencją?A: Tak. Można go dostosować do modeli predykcyjnych, systemów rekomendacyjnych, generatywnej sztucznej inteligencji, klasyfikatorów, asystentów oraz innych produktów opartych na AI.
Q: Co powinno być uwzględnione w planowaniu wdrożenia?A: Podejście do integracji, monitoring, zachowanie awaryjne, nadzór, wskazanie właściciela, bezpieczeństwo, utrzymanie oraz przegląd po wdrożeniu.
Q: Co uczestnicy otrzymają?A: Zmapowany plan wymagań AI obejmujący cele, dane, przygotowanie, podejście do modelu, uczenie, ewaluację, wdrożenie i kluczowe ryzyka.
