31、机器学习项目管理：从提案到生产部署的全面指南

机器学习项目管理：从提案到生产部署的全面指南

1. 机器学习项目概述

机器学习（ML）技术与传统软件有着截然不同的要求，从处理大量数据资源到跟踪和评估多个模型，都需要独特的实践方法。机器学习项目具有诸多复杂性和挑战，如数据依赖性、开发和部署困难等，但也具有显著的优势，能为企业带来巨大的价值。

2. 项目前期准备

• 需求分析
  • 业务需求 ：包括功能需求、非功能需求和系统需求。功能需求明确系统要实现的具体功能；非功能需求涵盖性能、安全性、可靠性等方面；系统需求则关注整个系统的架构和运行环境。
  • 伦理需求 ：在项目中要充分考虑伦理问题，避免模型产生有害影响。例如，在人脸识别等应用中，要确保数据的合法使用和隐私保护。
• 团队设计与资源规划
  • 团队角色 ：涉及业务专家、数据工程师、数据科学家、DevOps 工程师、测试和 QA 工程师、UX 工程师等。每个角色都有其特定的职责，共同推动项目的进展。
  • 资源估算 ：包括时间、人力和物力资源。要准确估算每个任务所需的时间和精力，考虑项目的复杂性和风险，制定合理的资源计划。
• 项目假设与路线图
  • 项目假设