Что ж, есть много консультантов / блогов по обучению, которые руководят путями сертификации для разработчиков, эта статья предназначена для начинающих менеджеров по продуктам, которые могут занять это нишевое пространство машинного обучения.
Машинное обучение - одна из самых популярных технологий, и я уверен, что менее чем через десять лет она будет заменена чем-то интересным; говорят квантовые вычисления. Опять же, чтобы было ясно, это не гонка, а «необходимость часа».
Несмотря на то, что речь идет о карьере в управлении продуктом, существуют разные аспекты управления продуктом, но, в конечном итоге, главное - это способность создать ценный и удобный продукт. С учетом вышесказанного, есть много путей, по которым можно ориентироваться в качестве менеджера по продукту, и эта статья предоставляет действенное руководство для тех, кто заинтересован в создании продуктов для обработки данных и аналитики.
Возможности, которые позволили мне стать менеджером по продукту в сфере услуг машинного обучения:
1) Делайте правильные вещи и делайте все правильно: я управляю пространством, которое сильно зависит от систем, основанных на правилах, и имеет большое влияние на снижение стоимости для изменений. Основываясь на проблемах, которые я отвечаю за решение для компании, было как никогда важно перейти от систем, основанных на правилах, к адаптируемой и вероятностной системе. Поскольку мы, как менеджер по продукту, несем ответственность за рост продукта, ответственность за то, чтобы называть выстрелы, была равной или, скорее, большей. Это время, когда я рассказывал, как снижается ценность продукта, и призвал руководство к изменениям, и в данном случае - к решениям для машинного обучения. Если базовые данные имеют низкое качество и если механизм может быть построен с использованием простых правил, то использовать решения машинного обучения неразумно.
2) Будьте агентом изменений: это нельзя сделать один или два раза, это происходит само по себе. Но как менеджер по продукту я склонен ограничивать время и предпочитаю быстрее терпеть неудачу, извлекать уроки из этого и снова играть. Как только я осознал необходимость изменений и понял, что машинное обучение может решить проблему, следующим очевидным шагом было составление плана. Это включало получение ресурсов с набором навыков машинного обучения для разработки решения, а также определение специалистов по данным, которые могут согласованно оценивать результаты экспериментов с моделями. У меня была возможность работать над несколькими решениями машинного обучения, такими как механизмы рекомендаций, модели классификации и стремление создавать модели обнаружения аномалий.
3) Непрерывное обучение: что касается любого карьерного перехода или предприятия в нише, я постоянно читал. Это пролило свет на туннель и направило меня по пути к переменам. Онлайн-программы для самостоятельного изучения, посвященные основополагающим концепциям искусственного интеллекта и машинного обучения, помогли мне продумать проблемы, изучить конкурентов и продукты, доступные на рынке. Я выбрал программы, которые давали мне возможность практического обучения на основе проектов, а не теоретических тестов. Поверьте, это никогда не прекращается.
4) Заметность: мое определение «заметности» - «привлечь внимание для улучшения». На данном этапе, поскольку я уверен, что машинное обучение будет подходящим для ухода от систем, основанных на правилах, я мобилизовал доказательство концепции, которое можно представить руководству и продемонстрировать ожидаемые результаты от изменения стратегии. В тот момент, когда мы представляем идеи, решения и артефакты, вас ждут похвалы и критики. Чтобы избавиться от похвал, нужно похлопать вас по спине, сделать паузу, если вы достаточно радуетесь, чтобы продолжить свой путь, а от критиков - учиться и совершенствоваться. В частности, для продуктов машинного обучения необходимы эксперименты и сотрудничество с специалистами по обработке данных, а не разрозненность заданного набора требований.
5) Ценность для клиента: это не подлежит обсуждению и является основой для любого из вышеупомянутых мною. Если нет ценности, которая может быть создана для покупателя, у продукта нет будущего. Ценность всегда четко сформулирована заказчиком; Менеджер по продукту должен постоянно прислушиваться к голосу клиента и формулировать ценность в дорожной карте. Основываясь на отзывах клиентов о первоначальной модели, я включил постепенное снижение ценности с помощью машинного обучения и науки о данных в дорожную карту. В продуктах, которыми я сейчас владею, я использовал подход к обучению с учителем, но определенно вижу возможности обучения без учителя для решения определенных проблем.
6) Back by Data: я буду объяснять это тем, что я потратил более 10 лет на данные и, но всегда решения, поддерживаемые данными, служат дольше и могут быть преобразованы в ценность для спонсора и конечного потребителя. Понимать данные и их происхождение, делать выводы о текущем и ожидаемом поведении, постоянно отслеживать отклонения, потому что ваши модели настолько хороши, насколько хороши данные. Данные создают правила в продукте машинного обучения. Это будет система непрерывного обучения на основе данных и создания новых шаблонов данных.
7) Постоянное совершенствование: успех большинства моделей машинного обучения - это то, как мы обеспечиваем непрерывную работу. Управление моделями так же важно, как и создание вашей первой модели. Первая модель и ее результаты разовьют доверие у вашего клиента, а непрерывное управление моделью продолжит укреплять доверие и прозрачность с вашим клиентом. Хорошо построенное управление моделью включает построение, запуск, развертывание модели, возможность наблюдения за ключевыми показателями производительности, что позволяет нам постоянно корректировать функции, параметры и алгоритмы, которые могут обеспечить ожидаемый результат. Моя ближайшая задача - создать прозрачный канал связи между командой разработчиков продукта и специалистами по обработке данных по операциям машинного обучения.
Как мы все знаем, «Необходимость - мать изобретений», поэтому следите за потребностями своих клиентов, постоянно развивайтесь и делайте ставки на успех !!
