ChatGPT'nin yetenekleri konusunda heyecanlı mısınız, yoksa makine öğrenimi kursunuzu yeni bitirdiniz mi ve harika bir özellik oluşturmak için bu teknolojileri kullanmaya hazır mısınız? Her iki durumda da yapay zeka destekli ilk özelliğinizi oluştururken sizi hangi zorlukların beklediğini . bilmelisiniz Keşke tüm bunları bir yıl önce bilseydim. Öncelikle yapay zekaya ihtiyacınız olduğundan emin misiniz? Google'ın işi yapacak buluşsal bilgiye dayalı basit bir algoritmayla başlamanızı ve ancak buluşsal yöntemin bakımı karmaşık hale geldiğinde makine öğrenimi çözümüne geçmenizi öneririz. ml kuralları Bir sorunu çözmek için yapay zeka eklemek, başa çıkmanız gereken ek zorlukları da beraberinde getirir: - çözüm bir müşteri için neden bu şekilde çalışıyor? Açıklanabilirlik - müşterinin hassas verilerini işleyen herhangi bir 3. taraf çözümü var mı? Veri Gizliliği - oluşturduğunuz şey muhtemelen ilk günden itibaren en iyi hedef performansa sahip olmayacaktır ve modeli geliştirmek için daha fazla zaman harcamanız gerekecektir. Bakım/uygulama maliyeti Planlama yok = başarı yok Proje neyle ilgili? Hangi müşteri sorununu çözecek? Hangi metriklerin iyileşmesini bekliyoruz? Bilinen sistem sınırlamaları nelerdir? Uygulamaya geçmeden önce tüm bu soruların cevaplarını bilmek önemlidir. Planlama sırasında ne kadar çok potansiyel tuzak belirlerseniz o kadar iyidir. bu aşamada nispeten düşüktür. değişim maliyeti Notlar nerede? Sorun bildirimi, ölçümler, istenen sonuçlar, test senaryoları, araştırma günlüğü, tasarım belgesi, kilometre taşları gibi her şeyi belgelemelisiniz. Belge yazmak tutmanıza olanak tanır. Diğer insanlar projenize hızlı bir şekilde katılabilir veya çalışmanızın sonuçlarını başka projelerde kullanabilir. daha az şeyi aklınızda Küçük ve basit başlayın Özelliğin ilk sürümünü basit tutarak onu hızlı bir şekilde oluşturabilir, etkiyi ölçebilir, içgörüleri öğrenebilir ve yinelemeye devam edebilirsiniz. Küçük bir şey oluşturmak, sonraki yinelemelerde geliştireceğiniz bir temel performans oluşturmanıza da olanak tanır. Pek çok şeyi yapan ve olası tüm kullanım durumlarını ele alan bir sistem oluşturmak heyecan verici bir iştir. Fakat, Bir araba yapmadan önce her zaman iyidir. kaykay yapmak Araştırmanızı yaptınız mı? Sorun bu alanda yeniyse ve henüz kimse çözmediyse, araştırmayı düşünün. Sorunu çözmenin mümkün olup olmadığını test etmek istiyorsunuz. Araştırma sonucu, bir gösteren minimal çalışan bir prototiptir. Araştırma aynı zamanda da gösterebilir ki bu mükemmel bir öğrenmedir; bu yüzden bu adımı projenin başında yaparsınız. algoritmanın sorunu çözebileceğini uygulanabilir bir çözümün olmadığını Fazla abartmayın! Konsept kanıtınız harika görünebilir ve heyecan yaratabilir, ancak prototip ile tüm kullanıcılar için işe yarayan üretim sınıfı çözüm arasında çok fazla çalışma vardır. Yeni teknolojiyle çalışırken yapabileceğiniz en iyi şey, . Acele etmeyin, teknolojiye ve problem alanına aşina olun, işi birden fazla küçük aşamaya bölün ve bunları ayrı ayrı tahmin edin. işleri hızlı bir şekilde halletmeye söz vermekten kaçınmaktır Bir şeyin planladığınız gibi gitmediğini fark ettiğinizde ekiple iletişim kurun ve herkesin zaman çizelgesinin/projenin değiştiğini anladığından emin olun. Test yaz Yapay zeka ile geliştirme yaparken aynı yazılım mühendisliği ilkelerini uygulamanız gerekir. Çözümünüz gelişecektir ve beklendiği gibi çalıştığından emin olmalısınız. Bir şeyleri manuel olarak test etmek için harcanan zamanı azaltır ve soruna ve çözüme odaklanmanız için size daha fazla zaman tanır. Otomatik testler Acı haber zamanı... Aylarca süren yoğun çalışmalardan sonra bile modeliniz düşük performans gösterebilir. Bu sinir bozucu olabilir ancak makine öğrenimi geliştirme sürecinin bir parçasıdır. Başarısızlığın mümkün olduğunu kabul etmeli ve gerekirse yaklaşımınızı değiştirmeye hazırlanmalısınız. Unutulmaması gereken önemli şey, her başarısızlığın bir öğrenme ve gelecek için gelişme fırsatı olduğudur. Çözüm Yapay zeka destekli bir özellik oluşturmak dikkatli planlama, araştırma ve uygulama gerektirir. Küçükten başlamak, her şeyi belgelemek ve ekiple düzenli iletişim kurmak çok önemlidir. Herhangi bir şeyi uygulamadan önce yapay zekanın gerekli olup olmadığını değerlendirmeyi daima unutmayın. Başarısızlığın mümkün olduğunu ancak öğrenme ve gelişme fırsatı olduğunu unutmayın. Asla başarısız olmayanlar, asla denemeyenlerdir. Yararlı kaynaklar: Kişisel blogum Neden otomatik testler yazmanız GEREKİR? ML'nin Kuralları kaydeden Martin Zinkevich Geliştirme Maliyeti Zaman İçinde Nasıl Değişir? MVP'yi anlamak ile Henrik Kniberg Ayrıca görünür. burada
