मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स को प्रयोग से लेकर कार्यान्वयन तक ले जाना

हाल के महीनों में, यह लगता है कि एंजेंटिक एआई उद्यम लाइमलाइट में है। व्यवसाय इसका उपयोग करने के लिए उत्साहित हैं कार्यों को स्वचालित करने, कार्य प्रवाहों को निर्देशित करने और प्रणालियों और ग्राहकों के साथ बातचीत करने के लिए। लेकिन मशीन लर्निंग (एमएल), एंजेंटिक एआई के उपेक्षित बड़े भाई को ध्यान देने के लिए इसकी महत्वपूर्ण भूमिका के लिए ध्यान देने की जरूरत है स्थिर नियमों से परे एआई एजेंटिक कार्य प्रवाह को सक्षम करने में।

बहुत से उद्यम उपयोग के मामलों में, एमएल उन भविष्यवाणियों, वर्गीकरण, सिफारिशों और जोखिम स्कोर प्रदान कर सकता है जो एआई एजेंटों को यह तय करने में मदद करते हैं कि अगला क्या कदम उठाना है। उदाहरण के लिए, यदि आप ग्राहक प्रश्नों का उत्तर देने के लिए एक एआई एजेंट का उपयोग करते हैं, तो एमएल एजेंट को संकेत दे सकता है कि एक ग्राहक जल्द ही छोड़ सकता है, जो प्रासंगिक संदेश प्रवाह को ट्रिगर करता है।

हालांकि, बहुत सारे संगठन बुनियादी माने जाने वाले एमएल प्रोजेक्ट्स को लागू करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं, और यह पिछड़ापन उन्हें एआई एजेंटिक सफलता से रोक रहा है। संख्या भिन्न होती है, एमएल प्रोजेक्ट्स के लिए विफलता दर कुछ उद्योग बेंचमार्क के अनुसार 85% तक बढ़ रही है।

बहुत से टीमें यह नहीं जानती हैं कि मशीन लर्निंग को कैसे लागू किया जाए, यह कैसे एक प्रयोग की कल्पना करें जो बड़े पैमाने पर तैनाती योग्य होगी, या सही हितधारकों को परियोजना में निवेश करने के लिए कैसे प्राप्त किया जाए। इस लेख में, मैं एमएल प्रोजेक्ट्स को अधिकतम सफलता के अवसर के लिए स्थापित करने के लिए कुछ संकेत साझा करूंगा।

क्यों इतने सारे एमएल प्रोजेक्ट लॉन्च करने में विफल रहते हैं?

एमएल प्रोजेक्ट्स के लिए खराब सफलता दर के दो मुख्य कारण हैं: या तो उपयोग का मामला सही दृष्टिकोण से नहीं माना जाता है, या हितधारक सहमत नहीं हैं और वे विचार को टॉरपीडो करते हैं।

इन कारणों में आमतौर पर हाथ में हाथ होता है। मशीन लर्निंग को अच्छे परिणाम प्राप्त करने के लिए सावधानीपूर्वक प्रबंधन की आवश्यकता होती है। 同 समय, व्यवसाय की दुनिया में कई लोग संशयवादी हैं जो परिवर्तन से डरते हैं, मशीन लर्निंग पर संदेह करते हैं, या आमतौर पर आपकी परियोजना को टेबल से दूर धकेलना चाहते हैं।

यदि आप अपने पायलट को कठोरता से स्थापित नहीं करते हैं, तो आप अपने संगठन में कोई समर्थन नहीं जीत पाएंगे। एमएल सफलता के लिए विवरण के निट्टी-ग्रिट्टी विशिष्टताओं में उतरने की आवश्यकता है।

विवरण में शैतान है

एमएल मॉडल विशिष्ट, दोहराए जाने वाले समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो संकीर्ण रूप से परिभाषित किए गए हैं, जैसे कि ग्राहक छोड़ने की भविष्यवाणी करना, धोखाधड़ी का पता लगाना, या मांग की भविष्यवाणी करना। यह व्यापक संदर्भ को समझने या कई कार्यों को करने के लिए नहीं बनाया गया है, लेकिन बहुत से एमएल प्रोजेक्ट्स में बड़े पैमाने पर महत्वाकांक्षाएं और व्यापक लक्ष्य हैं जैसे “इस विभाग में सुधार करें।”

यह महत्वपूर्ण बनाता है कि आप संदेहियों को चैंपियनों में परिवर्तित करने के लिए प्रासंगिक प्रयोगात्मक परीक्षण मामलों की स्थापना करें। एक सफल पायलट आपको उस डेटा विश्लेषण निष्कर्ष प्रदान करता है जिसकी आपको एआई एजेंटिक और व्यवसायिक निर्णय लेने के लिए मार्गदर्शन करने की आवश्यकता है, साथ ही व्यवसायिक मूल्य का प्रमाण भी देता है।

अधिकांश संगठनों के लिए, मुख्य बाधा सही परीक्षण उपयोग का मामला खोजना है। एक व्यवहार्य प्रयोग概念 विशिष्ट और व्यवसायिक उद्देश्यों से संबंधित होना चाहिए। उदाहरण के लिए, संभावित धोखाधड़ी की पहचान के लिए लेनदेन को देखना, या यह तय करना कि विभिन्न प्रकार के मशीनरी के लिए रखरखाव कब निर्धारित किया जाए।

एमएल गोद लेने में संघर्ष को दूर करने और सही उपयोग का मामला खोजने के लिए यहां चार प्रश्न हैं जो प्रगति करते हैं।

दांव क्या हैं?

पहली चिंता यह है कि आपके पास गलतियाँ करने के लिए कितना कमरा है, क्योंकि आपकी विफलता के लिए सहनशीलता कम से कम मॉडल प्रदर्शन के रूप में महत्वपूर्ण है। विभिन्न उपयोग के मामलों में विभिन्न परिणाम होते हैं जब मॉडल चीजों को गलत तरीके से करता है, जो उन्हें कार्यान्वयन के लिए उपयुक्त बनाता है।

जब त्रुटियों की लागत कम होती है, तो आपके पास मॉडल तर्क के साथ प्रयोग करने के लिए अधिक कमरा होता है। उदाहरण के लिए, विभिन्न दर्शकों के लिए विपणन प्रस्तावों की सिफारिश करने वाला मॉडल चिकित्सा अनुवर्ती देखभाल का मार्गदर्शन करने वाले की तुलना में कम सटीकता की डिग्री हो सकता है।

यह सबसे अच्छा है कि आप कम जोखिम वाले उपयोग के मामलों से शुरू करें जो उन क्षेत्रों से संबंधित हैं जहां गलतियों को आसानी से ठीक किया जा सकता है और त्रुटियों के परिणाम सीमित हैं। जैसे ही व्यवसाय, नियामक, या प्रतिष्ठा जोखिम बढ़ते हैं, मानव पर्यवेक्षण भी बढ़ना चाहिए।

क्या आपके पास सही डेटा है?

प्रत्येक प्रभावी एमएल प्रोजेक्ट के लिए डेटा महत्वपूर्ण है। अधिक प्रयोग अपर्याप्त डेटा के कारण विफल होते हैं, न कि कमजोर मॉडल के कारण, इसलिए सुनिश्चित करें कि आपका डेटा परिष्कृत, प्रासंगिक, अच्छी तरह से लेबल किया गया है और लगातार एकत्र किया गया है। व्यवसाय टीम और डेटा टीम के बीच सहयोग यहां महत्वपूर्ण है।

उत्पादन डेटा प्रयोगात्मक डेटा से भिन्न हो सकता है, जिससे मॉडल उत्पादन में विफल हो जाते हैं, भले ही उन्होंने पायलट में अच्छा प्रदर्शन किया हो। कभी-कभी वास्तविक दुनिया का डेटा मॉडल का समर्थन करने के लिए बहुत शोर, देरी या अनुपलब्ध होता है।

डेटा और संकेत एक ही बात नहीं हैं। व्यावसायिक समस्या का समाधान करने के लिए भविष्यसूचक संकेत महत्वपूर्ण हैं, इसलिए आपके डेटा में ऐतिहासिक पैटर्न और प्रासंगिक विशेषताएं शामिल होनी चाहिए विश्वसनीय भविष्यवाणियों का समर्थन करने में सक्षम होने के लिए। कुछ समस्याएं बस अनुमानित नहीं हैं, इसलिए उन उपयोग के मामलों को प्राथमिकता दें जिनके पास पहले से ही अच्छी तरह से शासित, दोहराए जाने वाले डेटा स्रोत हैं।

सफलता मेट्रिक्स क्या हैं?

यदि आप यह नहीं जानते हैं कि सफलता क्या दिखती है, तो आपको सफलता साबित करने में परेशानी होगी, इसलिए अपने लक्ष्यों को पहले से परिभाषित करें। आप केवल एक सटीक मॉडल नहीं देना चाहते हैं, बल्कि व्यवसायिक आरओआई देना चाहते हैं, इसलिए मॉडल प्रदर्शन को वास्तविक व्यवसायिक प्रभाव से जोड़ें। अपने व्यवसायिक उद्देश्यों के बारे में स्पष्ट रहें और उन केपीआई की पहचान करें जो सच्ची उपलब्धि का प्रदर्शन करते हैं।

सुनिश्चित करें कि आप अपने एमएल हस्तक्षेप द्वारा किए गए योगदान को माप और पुष्टि कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप ग्राहक छोड़ने को कम करने के लिए एक एमएल प्रोजेक्ट का परीक्षण कर रहे हैं, तो क्या आप साबित कर सकते हैं कि बढ़ी हुई प्रतिधारण आपके मॉडल की क्षमता के कारण है जो असंतुष्ट ग्राहकों की पहचान करने में सक्षम है इससे पहले कि वे छोड़ने का फैसला कर लें, और अन्य कारकों के कारण नहीं, जैसे कि सामान्य प्रचार, मौसमी मांग या मूल्य परिवर्तन?

याद रखें कि आपके प्रोजेक्ट के हितधारकों के लिए, विश्वास और सुरक्षा अक्सर प्रदर्शन के रूप में कम से कम महत्वपूर्ण हैं। आपको विश्वसनीयता और सुरक्षा के साथ-साथ आरओआई और अन्य प्रकार के व्यवसायिक प्रभाव का प्रदर्शन करने में सक्षम होने की आवश्यकता होगी।

आपके द्वारा वांछित परिणामों के पीछे क्या है?

एमएल प्रोजेक्ट्स तब सबसे अच्छा काम करते हैं जब वे दैनिक व्यवसायिक प्रक्रियाओं में निहित होते हैं, जिसका अर्थ है कि आपको उन प्रक्रियाओं को पूरी तरह से समझने की आवश्यकता है। अपने संगठन में निर्णय लेने का मानचित्र, यह ट्रैकिंग कि कौन निर्णय लेता है, वे किस जानकारी का उपयोग करते हैं, किन नियमों का पालन करते हैं और जहां घर्षण उत्पन्न होता है।

बोतलनेक अक्सर एमएल लागू करने के लिए सबसे अच्छे स्थान हैं। उन निर्णयों की तलाश करें जो बार-बार किए जाते हैं लेकिन मान्यता प्राप्त पैटर्न या दिशानिर्देशों का पालन करते हैं और फिर सोचें कि एमएल भविष्यवाणियां इस कार्य प्रवाह में कैसे फिट होंगी। आपका मॉडल प्रक्रिया में एक कदम को आसान या स्वचालित करना चाहिए, न कि अलगाव में संचालित होना चाहिए।

यह सबसे अच्छा है कि आप प्रक्रिया के मालिकों और डोमेन विशेषज्ञों से मदद मांगें, क्योंकि वे सबसे अधिक जानते हैं कि कौन से निर्णय महत्वपूर्ण हैं, कब अपवाद उत्पन्न होते हैं, और जहां कार्यान्वयन सबसे अधिक प्रभाव डालेगा। ये वे लोग भी हैं जो नेतृत्व के आपके प्रयोग को उत्पादन में ले जाने पर विचार करते समय परियोजना के चैंपियन बन सकते हैं।

अपने एमएल प्रोजेक्ट्स को पूरा करें

सही पायलट बनाना एमएल को प्रयोग से लेकर कार्यान्वयन तक ले जाने के लिए महत्वपूर्ण है। स्पष्ट सफलता मेट्रिक्स, कम जोखिम, मजबूत डेटा फाउंडेशन और व्यापक व्यवसायिक प्रक्रियाओं में स्पष्ट भूमिका वाले विशिष्ट उपयोग के मामलों को खोजने से आप आरओआई साबित कर सकते हैं, हितधारकों का समर्थन हासिल कर सकते हैं और व्यवसायिक सफलता चला सकते हैं। सही पायलट खोजना एमएल को प्रयोग से लेकर कार्यान्वयन तक ले जाने के लिए महत्वपूर्ण है। स्पष्ट सफलता मेट्रिक्स, कम जोखिम, मजबूत डेटा फाउंडेशन और व्यापक व्यवसायिक प्रक्रियाओं में स्पष्ट भूमिका वाले विशिष्ट उपयोग के मामलों को खोजने से आप आरओआई साबित कर सकते हैं, हितधारकों का समर्थन हासिल कर सकते हैं और व्यवसायिक सफलता चला सकते हैं।