敏捷开发助力机器学习的五个方面

编译作者: 陈峻 2019-05-06 09:00:00

敏捷开发助力机器学习的五个方面

【51CTO.com快译】作为一种框架和方法,敏捷开发(Agile)如今已经成为了软件开发核心领域最为流行的模式之一。通过将交互性和参与度融入到开发的过程中,敏捷方法已证明能够跨参数式地提供更高的效率。这让开发团队在面对复杂挑战、并寻求创新方案的同时,提高了整体效率和交付质量。

现如今,业界正在越来越多地通过使用敏捷方法,来进行机器学习类项目的开发。他们倾向于通过将重点从常规的功能开发与测试,转向根据核心需求,让团队整体采用敏捷的方法。从语音助手到实时预测,敏捷方法正在不断地升级、并改进着机器学习领域的应用解决方案。下面让我们一起来看看敏捷开发是如何从如下五个方面,来助力机器学习项目的。

通过敏捷方法实现有效的项目管理

敏捷方法通常涉及到利益相关者通过多层次的输入,产生周期性的测试和快速原型的设计。这些往往能够代替项目经理过去那些需要通过亲自动手,才能将持续沟通打造成为团队协作的核心组成部分。因此敏捷方法有助于提高项目内部的沟通水平,并在团队成员之间建立更紧密的联系。同时,这也导致了项目团队具有更高效的组织管理结构,以及每位成员自由地表达个人观点与见解。

凭借着敏捷方法,能够被随时引入一个正向循环之中,并使得开发流程更具活力、也更加面向创新。面对日趋数字化的市场环境,它能够让各种功能性创意快速地落地。可以说,敏捷方法让那些机器学习类型的项目,能够以市场为中心,并及时地实现各种既定的目标。

另外,随着企业内部各种项目日益变得透明化,各个阶段的开发过程能够自由地访问到彼此不同的领域。通过这种更为全面、更加互联的项目开发方式,各个项目组的成员能够自由地访问到各种不同的关键信息。另一方面,该透明度也使得项目经理们能够以更高的效率,去跟踪他们所关心的核心开发进度。

加速设计上的决策

一项针对全球1300多名IT决策者的调查表明:敏捷方法在加快决策制定的过程中,发挥了重要作用。该方法的作用主要体现在:人际交流方面的改进、数据的洞察力、以及信息处理效率。特别是在数据的洞察力方面,那些采用了敏捷方法的公司,年度收入增长竟然达到了60%。随着总体收益的递增,如今已有更多的跨行业公司开始在自己的项目中采纳了敏捷的开发方式。

可以说,综合使用了各项技术的战略决策,正在加速推动着整个行业的数字化转型。在机器学习方面,敏捷方法通过毫不费力的灵活扩展方式,让公司能够创造出更好的技术解决方案,从而尽快地满足消费者的各项需求。当敏捷开发真正如同传统的设计与测试那些,成为企业软件工程中的一部分时,它已经给企业带来了根本性的改变。

安永咨询的合作伙伴与联盟负责人--Sibyyoti Basu说:“如今,高效敏捷的运营方式,对于支持企业在数字化经济中的发展起到了至关重要的作用。它让企业不再受限于传统的手动流程、传统的系统、以及数据缺乏所带来的挑战。”

对于那些正在寻找如何增强产品组合、并试图改变现有计算能力的公司而言,作为加速决策过程的众多方式之一,敏捷方法会在机器学习中崭露头角。它缩短了从数据采集、到模型开发、再到实验测试、以及最终进行效果评判的时间,能够让项目组更快地决定是否要使用当前的学习模型,还是需要进行迭代与改进。

优化核心资源(人才、团队与技术)

敏捷方法加强了软件公司以人才和技术为导向,来优化他们的各类宝贵资产。不同的团队会按照期望的结果进行资源分配,并以迭代的开发模式作为项目的核心。团队成员可以通过相互交流的方式,为各种特定的挑战寻找解决方案。因此,敏捷方式在优化了项目中人员的时间与精力分配的基础上,为公司带来了更大的竞争优势。

我们只有让后期的工程环节与前期的研发阶段直接相关联,才能开展全面的协同开发。而敏捷方法恰好能够确保所有的机器学习项目,从一开始就得到了合理的优化。籍此,每一位开发人员对于流程的理解既不会产生任何歧义,有能够充分地了解他们在流程中所扮演的角色。

无论是对于面部识别、还是聊天机器人的开发,敏捷方法都会为所有涉及到的资源,创建一个动态的环境。这使得机器学习项目具有一定的时间限制,开发团队从而能够通过优化各项资源的分配,来提高整体效率。而且在完成了任务之后,他们也可以迅速地转移、并投入到新的项目、或功能的研发之中。

由于所有的项目组成员都能够凭借着适当的资源来开展工作,因此整个项目的周期能够平稳地推进与跟踪。可见,作为所有机器学习项目核心组成部分,敏捷方法通过优化资源,提高了团队的执行力。

快速验证数据模型

众所周知,机器学习其实是一种过程工具,而并不是最终的产品。而敏捷方法恰好对于各类项目原型的快速验证,特别是在医疗保健领域,具有强大的“催化”优势。它不但能够让开发人员迅速地测试不同的模型,而且能够使数据科学家及时地获取更为准确的信息。敏捷方法以更好的灵活性和扩展性,在大型数据集的采集和处理过程中发挥着巨大的作用。

有了使用敏捷方法来更快地验证数据模型的准确性和效果,开发团队可以高效地迭代出各种模型和数据集合。与此同时,他们还能够基于各种更清晰准确的数据特征点,来快速设计并测试新的数据模型在模拟环境中的应用。可以说,敏捷方法为项目团队提供了一站式的信息汇集点,大家可以在此持续查询到有关项目各个步骤的关键效果与反馈,进而不断迭代整个项目。

另外,快速验证还能够被运用到人工智能(AI)的领域。借助机器学习和敏捷方法的开发经验,AI模型能够为企业带来更大、更具创造性的业务影响。如今,不但是各种高科技应用领域,甚至包括:金融、医疗保健、以及制造业,都在使用敏捷方法,来实时且快速地验证他们的数据模型与产品效果。

更普遍地采用机器学习

在敏捷方法的辅助下,越来越多公司开始接受并采纳将机器学习团队(请参见https://www.signitysolutions.com/ai-machine-learning?utm_source=Blog&;utm_medium=Dzone&utm_campaign=Agile)与开发团队紧密结合的模式。机器学习团队能够及时地接收来自研发团队的数据特征信息或反馈。通过他们之间的协作,进而产生一套全面的项目开发方法与实践。目前,其中的一些公司已经从通过“试水”敏捷开发方法,总结出了具有自身特色的开发范例和工作方法,他们创新性地将这些引入到了各种机器学习的项目之中。他们能够让模型、代码、脚本成功地相互分离,通过有效的重用、以及灵活的组合方式,不但精简了项目整体代码的体量,而且在提供代码质量的同时,让程序和模型更有实践应用价值。

不可否认的是:与传统的模型相比,机器学习模型更为复杂、且更具有效果不定性,因此它无形中增强了开发团队在知识储备和认知上的“负荷”。那么,如果项目组仍然照搬过去旧的集训模式的话,团队成员很容易在学习和实践的过程中,直接“从入门到放弃”。然而,如果采用敏捷开发的模式,开发人员将能够迅速地观察到那些立竿见影的效果,并且能够在不至于产生挫败感的环境中,持续迭代并改进各种机器学习的产品效果。

总结

综上所述,敏捷方法能够以一种更为透明的方式,方便企业在自己的机器学习项目中,在降低经济成本、时间成本、以及技术成本的基础上,实现快速的构建、灵活的迭代、以及持续的发布。

原文标题:5 Ways Agile is Going to Rule Machine Learning Projects in the Near Future,作者:Amit Dua

【51CTO译稿,合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】

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