إطار العمل القيم لاتخاذ قرارات تعلم الآلة لكل مدير منتج

كيف تختار نموذج تعلم الآلة المثالي بدون الحاجة إلى درجة في علوم البيانات

الكاتب يتحدث عن التحديات التي يواجهها مديرو المنتجات عند التعامل مع مشاريع تعلم الآلة (ML)، حيث يفشل 85% من هذه المشاريع قبل الوصول إلى مرحلة الإنتاج، مما يؤدي إلى خسائر مالية وفرص ضائعة وإرهاق الفرق. يُبرز المقال أهمية وجود نظام يساعد في اختيار الحلول المناسبة لتعلم الآلة دون الحاجة إلى خلفية متخصصة في علوم البيانات.

المشكلة الرئيسية في مشاريع تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي:

المشكلة لا تكمن في التقنية نفسها، بل في الترجمة بين فرق علوم البيانات وأصحاب المصلحة في الأعمال. يتحدث علماء البيانات بلغة، وأصحاب المصلحة بلغة أخرى، ويُتوقع من مديري المنتجات التحدث باللغتين دون وجود هيكل واضح لدعمهم.

إطار العمل المكون من 6 خطوات لاتخاذ قرارات تعلم الآلة:

1. فهم المشكلة:

• تحديد المشكلة التجارية التي يتم حلها.

• تحديد من سيستخدم النموذج والقرارات التي تحتاج إلى دعم.

• تقييم تأثير العمل والقيود العملية.

2. تحديد الأهداف والمقاييس:

• تحديد هدف النموذج (مثل التنبؤ بالطلب أو اكتشاف الاحتيال).

• تحديد مقاييس النجاح (مثل الدقة أو التأثير على الإيرادات).

3. تقييم البيانات:

• تقييم مصادر البيانات، حجمها، جودتها، توزيعها، وحداثتها.

• ضمان أن البيانات كافية وذات جودة عالية لدعم النموذج.

4. تصنيف نوع المشكلة:

• تحديد نوع المشكلة لتحديد النهج المناسب لتعلم الآلة (مثل التصنيف، الانحدار، التجميع).

5. التعاون مع علماء البيانات:

• تحويل احتياجات العمل إلى متطلبات تعلم الآلة.

• ضمان توافق التوقعات وتحديد معايير النجاح معًا.

6. التكرار والاختبار المستمر:

• مراقبة أداء النموذج بمرور الوقت للكشف عن التدهور.

• إعادة التدريب والتعديل بناءً على التغذية الراجعة والاحتياجات الجديدة.

الخطوات التالية:

يُمكّن هذا الإطار مديري المنتجات من:

• مواءمة تعلم الآلة مع الأهداف التجارية الحقيقية.

• التواصل بوضوح مع فرق البيانات.

• تجنب النماذج المعقدة التي لا تحقق تأثيرًا ملموسًا.

• ضمان تطور النماذج ومساهمتها المستمرة في الإيرادات.

تُختتم المقالة بالتأكيد على أن أنجح مديري المنتجات ليسوا بالضرورة الأكثر معرفة تقنية، بل هم الذين يمكنهم ترجمة المشكلات التجارية إلى حلول تقنية والعكس.

رابط المقال الأصلي: The Million-Dollar ML Decision Framework Every Product Manager Needs