Шаблон ML-процесса, которым пользуемся в команде ML Core
Возможно, с шаблоном вам будет проще начать собирать док:
1) Составить схему основных этапов разработки, принятых в вашей команде, например:
• постановка задачи;
• исследование данных;
• формулировка задачи в ML-терминах;
• MVP-решение;
• тестирование решения;
• выкатка в прод;
• мониторинг.
2) Описать каждый этап:
• что нужно сделать;
• как должен выглядеть результат для перехода к следующему шагу.
3) Добавить к каждому этапу:
• шаблоны, которые позволят быстрее выполнить этот этап;
• полезные советы;
• стандарты и требования, если они есть;
• ссылки на ресурсы, статьи, документы, которые могут помочь на этом этапе;
• ответы на популярные вопросы;
• требования к документации — что и где нужно описать, чтобы считать этап пройденным.
После сборки ML-процесса не забудьте запросить обратную связь от коллег, которые не участвовали в его разработке. А ещё сообщить всем заинтересованным о появлении нового полезного инструмента.
Не вы подстраиваетесь под процесс, а он подстраивается под вас!
💜 Этот пост написала Светлана Астафьева, ML-разработчик в Точка Банк
Возможно, с шаблоном вам будет проще начать собирать док:
1) Составить схему основных этапов разработки, принятых в вашей команде, например:
• постановка задачи;
• исследование данных;
• формулировка задачи в ML-терминах;
• MVP-решение;
• тестирование решения;
• выкатка в прод;
• мониторинг.
2) Описать каждый этап:
• что нужно сделать;
• как должен выглядеть результат для перехода к следующему шагу.
Старайтесь избегать лонгридов — используйте схемы, таблицы, инфографику.
3) Добавить к каждому этапу:
• шаблоны, которые позволят быстрее выполнить этот этап;
• полезные советы;
• стандарты и требования, если они есть;
• ссылки на ресурсы, статьи, документы, которые могут помочь на этом этапе;
• ответы на популярные вопросы;
• требования к документации — что и где нужно описать, чтобы считать этап пройденным.
После сборки ML-процесса не забудьте запросить обратную связь от коллег, которые не участвовали в его разработке. А ещё сообщить всем заинтересованным о появлении нового полезного инструмента.
И помните, что ML-процесс нельзя написать один раз. Принятые в компании практики меняются, появляются новые инструменты на замену или в дополнение к старым, обновляются версии. Важно регулярно поддерживать актуальность вашего ML-процесса, менять его под новые потребности.
Не вы подстраиваетесь под процесс, а он подстраивается под вас!
💜 Этот пост написала Светлана Астафьева, ML-разработчик в Точка Банк