5、机器学习项目关键要点解析

机器学习项目关键要点解析

1. 数据准备与理解

在开展机器学习项目时，为了深入了解组织对机器学习的准备情况，可以推动一个短期项目。这个项目能提供合同保障，支持数据的提取和检查，涵盖隐私、数据保留与使用条款，以及安全和数据处理承诺。通过这项工作，团队能对数据有足够深入的理解，从而更有信心预测项目建模阶段可能取得的结果。

尽管在项目初期获取数据资源存在挑战，但务必尽力理解并记录团队将使用的数据模型，掌握数据的真实特征。在对数据缺乏足够了解的情况下规划和构建机器学习项目风险极高。若这些任务未妥善完成，在项目估算中加入大量应急项十分重要，包括时间和资金方面，以避免团队在数周内通宵达旦地解决严重的数据问题。若无人知晓数据里的具体内容，这极有可能意味着存在待发现的实际问题。

2. 安全与隐私

安全和隐私是机器学习项目的重要考量因素。机器学习项目与数据资源紧密相连，这些数据往往敏感且重要，许多业务流程依赖它们，或者包含受法律保护的个人隐私信息。

任何不安全的项目都可能给组织带来安全漏洞，因此机器学习项目需满足合作组织的安全要求。为此，应尽快与目标组织的安全基础设施对接。在项目售前阶段，对接的目标是收集评估安全约束和要求对项目影响所需的信息。系统安全方面的审批通常由不同组织负责，有时组织内的安全部门与 IT 部门完全分离，首席安全官（CSO）直接向首席执行官（CEO）汇报。

在客户组织中，理想情况下能确定并对接单一的安全利益相关者，但更多时候需要多个安全利益相关者参与项目。以下是需要考虑的关键事项：
- 确定安全利益相关者 ：针对每个核心数据集、相关组织和 IT 平台，明确安全利益相关