Комментарии 2
Здравствуйте Дмитрий. Спасибо за отличную статью, практически со всем согласен.
Подскажите, а как вы объясняете бизнесу, особенно не сильно большому, что надо оплатить НИОКР без гарантии успеха?
Спасибо за отклик!
Волшебного подхода не существует. Все сильно зависит от конкретной ситуации: проекта, решаемой задачи, располагаемого бюджета, самого клиента и его уровня понимания, что такое ML в целом.
— Есть бизнесы, которые хорошо понимают специфику и готовы к тому, что очередной эксперимент может не дать результата.
— Есть бизнесы, которые хотят получить продукт "под ключ" за фиксированный бюджет =)
Первое, что на наш взгляд стоит сделать — убедиться в том, что наш НИОКР имеет известное решение. То есть мы поймем, что пройти путь от точки А до точки Б возможно, останется вопрос — сколько трудозатрат потребует этот путь, и с какими рисками мы столкнемся на пути.
Далее начинаем итеративно идти к цели: в рамках одной итерации проверка 1-2 гипотезы и проведение эксперимента. Обозначаем, что хотим проверить, доносим до клиента и еще раз проговариваем, что гарантий результата нет, но даже не успешный эксперимент поможет нам осознать, что был выбран неверный подход к решению задачи. Выяснив это на ранних этапах, мы сможем сэкономить время и оперативно сменить подход к решению.
Также стоит погружать клиента в детали и нюансы ML-разработки, чтобы для него это был не просто черный ящик, а клиент сам понимал взаимосвязи между действиями команды и результатом, понимал сложность работы команды и самой задачи.
И еще важное — после каждой итерации обязательно нужно демонстрировать результаты для клиента.
Делаем ML-проект с нуля: на что обратить внимание управленцу