Makine Öğrenimi Projelerini Deneyselden Uygulamaya Taşımak

Son aylarda, işletmelerde agentic AI’ın ön plana çıktığı hissediliyor. İşletmeler onu görevleri otomatikleştirmek, iş akışlarını düzenlemek ve sistemlerle ve müşterilerle etkileşimde bulunmak için kullanmak istiyor. Ancak makine öğrenimi (ML), agentic AI’ın göz ardı edilen büyük kardeşinin, AI agentic iş akışlarını statik kuralların ötesine taşımada kritik bir rol oynadığını görmek için hak ettiği ilgiyi hak ediyor.

Çok sayıda işletme kullanım durumunda, ML, AI ajanlarının hangi eylemi gerçekleştireceğine karar vermesine yardımcı olan tahminler, sınıflandırmalar, öneriler ve risk puanları sağlayabilir. Örneğin, müşteri sorgularını yanıtlamak için bir AI ajansı kullanıyorsanız, ML, bir müşterinin yakın zamanda ayrılma olasılığına ilişkin işaretleri ajansa bildirebilir ve ilgili mesaj akışlarını tetikleyebilir.

Ancak, çok fazla işletme, temel olarak görülen ML projelerini uygulamada zorluk yaşıyor ve bu gecikme, onları agentic AI başarısından uzaklaştırıyor. Başarısızlık oranları, bazı endüstri standartlarına göre %85’e kadar çıkan ML projeleri için değişiyor.

Çok fazla takım, makine öğrenimini nasıl uygulamaya başlayacaklarını, bir ML deneyini, büyük ölçekte dağıtılabilecek şekilde nasıl tasarlayacaklarını veya projeye doğru paydaşları nasıl dahil edeceklerini bilmiyor. Bu makalede, ML projelerini en yüksek başarı şansıyla donatmak için birkaç ipucu paylaşacağım.

Neden Çok Fazla ML Projesi Başarısız Olur?

ML projelerinin düşük başarı oranlarının iki ana nedeni vardır: ya kullanım durumu doğru perspektifle ele alınmıyor ya da paydaşlar projeye dahil değil ve fikri reddediyorlar.

Bu nedenler genellikle el ele gider. Makine öğrenimi, iyi sonuçlar elde etmek için dikkatli yönetim gerektirir. Aynı zamanda, iş dünyasındaki birçok insan değişiklikten korkar, makine öğrenimine güvenmez veya genel olarak projenizi masadan uzaklaştırmak ister.

Pilotunuzu titizlikle kurmazsanız, organizasyonunuzda hiçbir destek kazanamazsınız. ML başarısı, nitty-gritty ayrıntılara inmeyi gerektirir.

Detay Şeytanda Gizli

ML modelleri, müşteri churn’ünü öngörme, sahtekarlığı tespit etme veya talebi tahmin etme gibi dar olarak tanımlanmış, tekrar eden sorunları çözmek için tasarlanmıştır. Geniş bir bağlamı anlamak veya birden fazla görevi gerçekleştirmek için inşa edilmemişlerdir, ancak çok fazla ML projesi büyük hedefler ve “bu bölümü geliştir” gibi geniş hedeflere sahiptir.

Bu, ilgili deneysel test durumlarını kurmayı kritik hale getirir. Başarılı bir pilot, agentic AI ve iş kararlarını yönlendirmek için gereken veri analizi sonuçlarını sağlar ve aynı zamanda iş değerini kanıtlar.

Çoğu organizasyon için, ana engel, doğru test kullanım durumunu bulmaktır. Bir deneysel kavram, hem spesifik hem de iş hedeflerine ilgili olmalıdır. Örneğin, işlemleri inceleyerek olası sahtekarlığı tanımlamak veya farklı makineler için bakım zamanlarını planlamak.

ML benimsemesini ilerletmek için doğru kullanım durumunu bulmak için dört soruyu sorabilirsiniz.

Ne Kadar Risk Var?

İlk endişe, hata yapma konusunda ne kadar toleransınız olduğudur, çünkü hata toleransınız, model performansından en azından daha önemlidir. Farklı kullanım durumları, model yanlış olduğunda farklı sonuçlara sahiptir ve bu, onları uygulamaya uygunluğunu etkiler.

Hata maliyeti daha düşük olduğunda, model mantığıyla daha fazla deneysel olmak mümkündür. Örneğin, farklı kitleler için pazarlama teklifleri öneren bir model, tıbbi takip bakımı yönlendiren bir modelden daha düşük bir doğruluk derecesine sahip olabilir.

İlk olarak, hataları kolayca düzeltilebilen ve hata sonuçlarının sınırlı olduğu alanlarla ilgili, düşük riskli, yüksek değerli kullanım durumlarıyla başlamak en iyisidir. İş, düzenleyici veya itibar riskleri arttıkça, insan denetimi de artmalıdır.

Doğru Verilere Sahip Misiniz?

Veri, her etkili ML projesi için kritiktir. Daha fazla deneysel, zayıf modellerden ziyade yetersiz veriden dolayı başarısız oluyor, bu nedenle verinizin rafine, ilgili, iyi etiketlenmiş ve tutarlı bir şekilde toplandığından emin olun. İş ekibi ve veri ekibi arasındaki işbirliği burada kilit rol oynar.

Üretim verileri, deneysel verilerden farklı olabilir ve modelleri üretim aşamasında başarısız olmasına neden olabilir, ancak pilot aşamasında iyi performans gösterirler. Bazen gerçek dünya verileri, modeli desteklemek için çok gürültülü, gecikmeli veya erişilemez olabilir.

Veri ve sinyaller aynı şey değildir. İş sorunlarını çözmede öngörülebilir sinyaller kritiktir, bu nedenle verilerinizi histórik desenleri ve ilgili özellikleri içermesi gerekir güvenilir tahminleri desteklemek için. Bazı sorunlar basitçe öngörülemez, bu nedenle iyi yönetilen, tekrarlanabilir, erişilebilir veri kaynaklarına sahip kullanım durumlarını önceliklendirin.

Ne Tür Başarı Metriklerine Sahipsiniz?

Başarıyı kanıtlamakta zorlanacaksınız jika neyin başarılı olduğunu bilmiyorsanız, bu nedenle hedeflerinizi önceden tanımlayın. Sadece yüksek doğrulukta bir model değil, iş getirisini de teslim etmek istiyorsunuz, bu nedenle model performansını gerçek iş etkisine bağlayın. İş hedefleriniz hakkında net olun ve gerçek başarıyı gösteren KPI’leri tanımlayın.

ML müdahalenizin katkıda bulunduğunu ölçebilir ve onaylayabilirsiniz. Örneğin, müşteri churn’ünü azaltmak için bir ML projesi test ediyorsanız, artan retansiyonun modelin memnun olmayan müşterileri yeterince erken tespit etme yeteneğinden kaynaklandığını, diğer faktörlerden değil, genel promosyonlardan, mevsimsel talepten veya fiyat değişikliklerinden kaynaklandığını kanıtlamak mümkündür.

Paydaşlarınız için, güven ve güvenlik genellikle performans kadar önemlidir. ROI ve diğer iş etkileri kadar açıklanabilirlik ve güvenliği de kanıtlamanız gerekir.

Arzuladığınız Sonuçların Arkasında Ne Var?

ML projeleri, günlük iş süreçlerine gömüldüğünde en iyi şekilde başarılı olurlar, bu nedenle bu süreçleri tam olarak anlamak zorundasınız. Kararlar nasıl alındığını, kimin karar verdiğini, hangi bilgilere dayandıklarını, hangi kuralları izlediklerini ve nerede tıkanıklık oluştuğunu takip edin.

Tıkanıklıklar genellikle ML’yi uygulamak için en iyi yerlerdir. Tanımlanabilir desenleri veya rehberleri izleyen ve sonra ML tahminlerinin iş akışına nasıl uyduğunu düşünerek sık sık yapılan kararları arayın. Modeliniz, iş akışında bir adımı kolaylaştırmalı veya otomatikleştirmelidir, yoksa izole çalışmamalıdır.

İşlem sahipleri ve alan uzmanlarından yardım istemek en iyisidir, çünkü onlar hangi kararların önemli olduğunu, ne zaman istisnalar ortaya çıktığını ve uygulamanın en fazla etkiye sahip olacağı yerleri en iyi bilenler olacaktır. Bunlar, liderlik projenizi üretime alırken en çok şampiyon olabilecek kişilerdir.

ML Projelerinizi Uygulamaya Taşımak

Doğru pilotu oluşturmak, ML’yi deneyselden uygulamaya taşımak için kritiktir. Açık başarı metriklerine, düşük risklere, güçlü bir veri temeline ve daha geniş iş süreçlerindeki açık bir role sahip spesifik kullanım durumlarını bulmak, ROI’yi kanıtlamak, paydaş desteğini kazanmak ve iş başarısını sürdürebilmek için yardımcı olabilir. Doğru pilotu bulmak, ML projenizi uygulamaya taşımak için kritiktir.