การประมาณเวลา ต้นทุน และสิ่งที่ส่งมอบของโครงการแอป ML

ลองนึกภาพว่าคุณกำลังจะซื้อกระเป๋าสตางค์แบบกำหนดเองในร้านค้า

แม้ว่าคุณจะรู้ว่าคุณต้องการกระเป๋าเงินประเภทใด แต่ไม่ทราบราคาหรือเวลาที่ใช้ในการรับเวอร์ชันที่กำหนดเอง

เช่นเดียวกับโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง และเพื่อช่วยคุณแก้ปัญหานี้ เราได้ให้ข้อมูลโดยละเอียดเพื่อให้คุณมีโครงการที่ประสบความสำเร็จ

Machine Learning ก็เหมือนเหรียญที่มีสอง ด้าน

ด้านหนึ่งช่วยขจัดความไม่แน่นอนออกจากกระบวนการ แต่อีก ด้านหนึ่ง การพัฒนากลับเต็มไปด้วยความไม่แน่นอน

แม้ว่าผลลัพธ์สุดท้ายของ โครงการ Machine Learning (ML) เกือบทุก โครงการจะเป็นโซลูชันที่ทำให้ธุรกิจดีขึ้นและมี ความคล่องตัว ในกระบวนการ ส่วน การ พัฒนา มีเรื่องราวที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิงที่จะแบ่งปัน

แม้ว่า ML จะมีบทบาทอย่างมากในการเปลี่ยนแปลงเรื่องราวผลกำไรและรูปแบบธุรกิจของแบรนด์แอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ที่เป็นที่ยอมรับหลายแบรนด์ แต่ก็ยังคงดำเนินการภายใต้การเริ่มใหม่ ในทางกลับกัน ความแปลกใหม่นี้ทำให้ นักพัฒนาแอปพลิเคชันบนมือถือ มีความท้าทายมากขึ้น ในการจัดการแผนโครงการ ML และทำให้พร้อมสำหรับการผลิต โดยคำนึงถึงข้อจำกัดด้านเวลาและต้นทุน

วิธีแก้ปัญหา ( อาจเป็นทางออกเดียว ) สำหรับความยากนี้คือประมาณการโครงการแอป Machine Learning ขาวดำสำหรับเวลา ค่าใช้จ่าย และสิ่งที่ส่งมอบ

แต่ก่อนที่เราจะมุ่งหน้าไปยังส่วนเหล่านั้น ให้เราพิจารณาก่อนว่าอะไรที่ทำให้ความยากลำบากและการจุดเทียนยามค่ำคืนคุ้มค่า

เหตุใดแอปของคุณจึงต้องการกรอบการเรียนรู้ของเครื่อง

คุณอาจกำลังคิดว่าทำไมเราถึงพูดถึงกรอบงานในการประมาณเวลา ต้นทุน และผลลัพธ์

แต่เหตุผลเบื้องหลังเวลาและค่าใช้จ่ายที่แท้จริงอยู่ที่นี่ ซึ่งทำให้เราทราบถึงแรงจูงใจเบื้องหลังการพัฒนาแอปของเรา ไม่ว่าคุณจะต้องการแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับ:

เพื่อมอบประสบการณ์เฉพาะบุคคล

สำหรับการรวมการค้นหาขั้นสูง m

สำหรับการทำนายพฤติกรรมผู้ใช้

เพื่อความปลอดภัยที่ดีขึ้น

เพื่อการมีส่วนร่วมของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง

ด้วยเหตุผลเหล่านี้ เวลา ต้นทุน และการส่งมอบจะขึ้นอยู่กับความเหมาะสม

ประเภทของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

รุ่นใดที่คุณจะพิจารณาปรับเวลาและค่าใช้จ่าย? หากคุณไม่ทราบ เราได้จัดเตรียมข้อมูลเพื่อให้คุณเข้าใจและเลือกรุ่น ขึ้นอยู่กับความต้องการและงบประมาณของคุณ

แมชชีนเลิร์นนิงท่ามกลางกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันสามารถแบ่งได้เป็นโมเดลสามประเภท ซึ่งมีบทบาทในการเปลี่ยนแอปพื้นฐานให้เป็นแอป บนอุปกรณ์เคลื่อนที่อัจฉริยะ ได้แก่ ควบคุมดูแล ไม่ได้รับการดูแล และเสริมกำลัง ความรู้เกี่ยวกับรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องเหล่านี้คือสิ่งที่ ช่วย กำหนดวิธีพัฒนาแอปที่เปิดใช้งาน ML

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล

เป็นกระบวนการที่ระบบจัดเตรียม ข้อมูลที่ อินพุตและเอาต์พุตของอัลกอริทึมถูกติดป้ายกำกับอย่างถูกต้อง เนื่องจากข้อมูลอินพุตและเอาต์พุตมีป้ายกำกับ ระบบ จึงได้รับการฝึกอบรมเพื่อระบุรูปแบบในข้อมูลภายในอัลกอริธึม

มันกลายเป็นประโยชน์มากขึ้นสำหรับใช้ในการทำนายผลลัพธ์โดยพิจารณาจากข้อมูลที่ป้อนในอนาคต ตัวอย่างของสิ่งนี้สามารถเห็นได้เมื่อโซเชียลมีเดียรู้จักใบหน้าของใครบางคนเมื่อถูกแท็กในภาพถ่าย

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

ในกรณีของการเรียนรู้แบบ unsupervised ข้อมูลจะถูกป้อน เข้าในระบบ แต่ผลลัพธ์จะไม่ถูกติดฉลากเหมือน ใน กรณีของโมเดลภายใต้การดูแล ช่วย ให้ระบบ สามารถระบุข้อมูลและกำหนดรูปแบบจากข้อมูลได้ เมื่อรูปแบบถูกจัดเก็บ อินพุตทั้งหมดในอนาคตจะถูกกำหนดให้กับรูปแบบสำหรับการผลิตเอาต์พุต

ตัวอย่างของโมเดลนี้สามารถเห็นได้ในกรณีที่โซเชียลมีเดียให้ คำแนะนำ เพื่อน โดยอาศัยข้อมูลที่เป็นที่รู้จักหลายอย่าง เช่น ประชากรศาสตร์ ภูมิหลังทางการศึกษา ฯลฯ

การเรียนรู้การเสริมแรง

เช่นเดียวกับในกรณีของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ข้อมูลที่ให้กับระบบในการเรียนรู้แบบเสริมกำลังจะไม่ถูกระบุเช่นกัน ทั้งสองประเภทการเรียนรู้ของเครื่องแตกต่างกันโดยพื้นฐานว่าเมื่อสร้างเอาต์พุตที่ถูกต้อง ระบบ จะแจ้งว่าเอาต์พุตนั้นถูกต้อง การเรียนรู้ประเภทนี้ทำให้ระบบสามารถเรียนรู้จากสิ่งแวดล้อมและประสบการณ์ได้

ตัวอย่างนี้สามารถเห็นได้ใน Spotify แอพ Spotify แนะนำ เพลง ที่ผู้ใช้ต้อง ยกนิ้ว ให้ หรือยกนิ้วให้ บนพื้นฐานของการเลือก แอพ Spotify จะเรียนรู้รสนิยมทางดนตรีของผู้ใช้

วงจรชีวิตของโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง

วัฏจักรชีวิตของ โปรเจ็ กต์ Machine Learning มักจะปรากฏดังนี้ –

การตั้งค่าแผนโครงการ ML

• กำหนดงานและข้อกำหนด
• ระบุความเป็นไปได้ของโครงการ
• หารือเกี่ยวกับการแลกเปลี่ยนแบบจำลองทั่วไป
• สร้างฐานรหัสโครงการ

การรวบรวมและการติดฉลากข้อมูล

• สร้างเอกสารการติดฉลาก
• สร้างไปป์ไลน์การรับส่งข้อมูล
• การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล

การสำรวจแบบจำลอง

• สร้างพื้นฐานสำหรับประสิทธิภาพของแบบจำลอง
• สร้างโมเดลอย่างง่ายด้วยไปป์ไลน์ข้อมูลเริ่มต้น
• ลองใช้แนวคิดคู่ขนานกันในช่วงแรกๆ
• ค้นหาโมเดล SoTA สำหรับโดเมนปัญหา หากมี และสร้างผลลัพธ์ใหม่

ความละเอียดของโมเดล

• ทำการเพิ่มประสิทธิภาพที่เน้นโมเดลเป็นหลัก
• ดีบักโมเดลเมื่อเพิ่มความซับซ้อน
• ดำเนินการวิเคราะห์ข้อผิดพลาดเพื่อค้นหาโหมดความล้มเหลว

ทดสอบและประเมินผล

• ประเมินแบบจำลองในการทดสอบการกระจาย
• ทบทวนเมตริกการประเมินแบบจำลองอีกครั้ง เพื่อให้แน่ใจว่าจะขับเคลื่อนพฤติกรรมผู้ใช้ที่เป็นที่ต้องการ
• เขียนการทดสอบ – ฟังก์ชันการอนุมานแบบจำลอง, ไปป์ไลน์ข้อมูลอินพุต, สถานการณ์สมมติที่ชัดเจนที่คาดหวังในการผลิต

การปรับใช้โมเดล

• เปิดเผยโมเดลผ่าน REST API
• ปรับใช้โมเดลใหม่กับผู้ใช้บางส่วนเพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างราบรื่นก่อนการเปิดตัวครั้งสุดท้าย
• มีความสามารถในการย้อนกลับโมเดลเป็นเวอร์ชันก่อนหน้า
• ตรวจสอบข้อมูลสด

การบำรุงรักษาแบบจำลอง

• ฝึกโมเดลใหม่เพื่อป้องกันการค้างของโมเดล
• ให้ความรู้กับทีมงานหากมีการโอนกรรมสิทธิ์โมเดล

จะประเมินขอบเขตของโครงงานแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างไร

ทีม Appinventiv Machine Learning หลังจากอ่านประเภท Machine Learning แล้วและ วงจรการพัฒนา จะดำเนินการต่อไปเพื่อกำหนดการประเมินโปรเจ็กต์ของแอป Machine Learning ของโปรเจ็กต์ตามขั้นตอนเหล่านี้

ระยะที่ 1 – การค้นพบ (7 ถึง 14 วัน)

แผนงานแผนโครงการ ML เริ่มต้นด้วยคำจำกัดความของปัญหา โดยพิจารณาถึงปัญหาและความไร้ประสิทธิภาพในการปฏิบัติงานที่ควรได้รับการแก้ไข

เป้าหมายที่นี่คือการระบุข้อกำหนดและ ดูว่าแมชชีนเลิร์นนิงบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ หรือไม่ เวทีต้องการให้วิศวกรของเราพบปะกับนักธุรกิจที่ฝั่งลูกค้าเพื่อทำความเข้าใจวิสัยทัศน์ของพวกเขาในแง่ของปัญหาที่พวกเขาต้องการแก้ปัญหา

ประการที่สอง ทีมพัฒนาควรระบุว่ามีข้อมูลประเภทใดและจำเป็นต้องดึงข้อมูลจากบริการภายนอกหรือไม่

ขั้นต่อไป นักพัฒนาซอฟต์แวร์ต้องวัดว่าพวกเขาสามารถควบคุมอัลกอริธึมได้หรือไม่ ถ้าอัลกอริธึม ส่งกลับการ ตอบสนองที่ถูกต้องทุกครั้งที่มีการคาดคะเน

ส่ง มอบ ได้ – คำชี้แจงปัญหาซึ่งจะกำหนดว่าโครงการไม่สำคัญหรือหรือ จะ ซับซ้อน

ระยะที่ 2 – การสำรวจ (6 ถึง 8 สัปดาห์)

เป้าหมายของขั้นตอนนี้คือการสร้าง Proof of Concept ซึ่งสามารถติดตั้งเป็น API ได้ เมื่อโมเดลพื้นฐานได้รับการฝึกอบรมแล้ว ทีมผู้เชี่ยวชาญ ML ของเราจะประเมินประสิทธิภาพของโซลูชันที่พร้อมสำหรับการผลิต

ขั้นตอนนี้ให้ความกระจ่างแก่เราเกี่ยวกับประสิทธิภาพที่คาดหวังได้จากตัวชี้วัดที่วางแผนไว้ในขั้นตอนการค้นพบ

ส่ง มอบ ได้ – การพิสูจน์แนวคิด

ระยะที่ 3 – การพัฒนา (4+ เดือน)

นี่คือขั้นตอนที่ทีมทำงานซ้ำๆ จนกว่าจะได้คำตอบที่พร้อมสำหรับการผลิต เนื่องจากมีความไม่แน่นอนน้อยกว่ามากเมื่อถึงเวลาที่โครงการถึงขั้นตอนนี้ การประมาณค่าจึงแม่นยำมาก

แต่ในกรณีที่ผลลัพธ์ไม่ดีขึ้น นักพัฒนาจะต้อง ใช้ แบบจำลองอื่นหรือปรับปรุงข้อมูลใหม่ หรือแม้แต่เปลี่ยนวิธีการ หากจำเป็น

ในขั้นตอนนี้ นักพัฒนาของเราทำงานแบบ sprints และตัดสินใจว่าจะต้องทำอะไรหลังจากการทำซ้ำแต่ละครั้ง ผลลัพธ์ของการวิ่งแต่ละครั้งสามารถคาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

แม้ว่าผลลัพธ์ของการวิ่งเร็วสามารถคาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การวางแผนสำหรับการวิ่งล่วงหน้าอาจเป็นความผิดพลาดในกรณีของการเรียนรู้ของเครื่อง เพราะคุณจะต้องทำงานบนน่านน้ำที่ไม่จดที่แผนที่

ส่ง มอบ ได้ – โซลูชัน ML ที่พร้อมสำหรับการผลิต

ระยะที่ 4 – ปรับปรุง (ต่อเนื่อง)

เมื่อนำไปใช้แล้ว ผู้มีอำนาจตัดสินใจมักจะรีบจบโครงการเพื่อประหยัดค่าใช้จ่าย แม้ว่าสูตรจะทำงานใน 80% ของโปรเจ็กต์ แต่จะไม่มีผลกับแอป Machine Learning

สิ่งที่เกิดขึ้นคือข้อมูลเปลี่ยนแปลงตลอดไทม์ไลน์ของโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง นี่คือเหตุผลที่ต้องมีการตรวจสอบและทบทวนโมเดล AI อย่างต่อเนื่อง เพื่อไม่ให้โมเดล AI เสื่อมโทรมลง และมอบ AI ที่ปลอดภัยซึ่งเอื้อต่อการพัฒนาแอปบนอุปกรณ์ เคลื่อนที่

โครงการที่เน้นการเรียนรู้ของเครื่องต้องใช้เวลาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ แม้ว่าคุณจะพบว่าอัลกอริธึมของคุณเหนือกว่าเกณฑ์มาตรฐานตั้งแต่แรก มีโอกาสที่อัลกอริธึมจะโจมตีเพียงครั้งเดียวและโปรแกรมอาจสูญหายไปเมื่อใช้กับชุดข้อมูลอื่น

ปัจจัยที่ส่งผลต่อต้นทุนโดยรวม

วิธีในการพัฒนาระบบการเรียนรู้ของเครื่องมีคุณลักษณะที่แตกต่างบางอย่าง เช่น ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลและปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพ ซึ่งจะเป็นตัวกำหนดค่าใช้จ่ายล่าสุด

ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล

การพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงที่เชื่อถือได้ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการเข้ารหัสที่มหัศจรรย์เท่านั้น แต่คุณภาพและปริมาณของข้อมูลการฝึกอบรมก็มีส่วนสำคัญเช่นกัน

1. ขาดข้อมูลที่เหมาะสม
2. สารสกัดที่ซับซ้อน แปลงร่าง โหลดขั้นตอน
3. การประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพ

ประสิทธิภาพของอัลกอริธึมที่เพียงพอเป็นปัจจัยด้านต้นทุนที่สำคัญอีกประการหนึ่ง เนื่องจากอัลกอริธึมคุณภาพสูงต้องการเซสชันการปรับแต่งหลายรอบ

1. อัตราความแม่นยำแตกต่างกันไป
2. ประสิทธิภาพของอัลกอริธึมการประมวลผล

เราประมาณการต้นทุนของโครงการแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างไร

เมื่อเราพูดถึงการประมาณต้นทุนของโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง สิ่งสำคัญคือต้องระบุก่อนว่าโปรเจ็กต์ประเภทใดที่พูดถึง

โปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง มีอยู่ สามประเภทหลักๆ ซึ่งมีบทบาทในการตอบคำถามว่าแมชชีนเลิร์นนิงมีค่าใช้จ่ายเท่าไร:

อย่าง แรก – ประเภทนี้มีวิธีแก้ไขแล้ว – ทั้ง: โมเดลสถาปัตยกรรมและชุดข้อมูลมีอยู่แล้ว โปรเจ็กต์ประเภทนี้ใช้งานได้ฟรีจริง ดังนั้นเราจะไม่พูดถึงเรื่องนี้

ประการที่สอง – โครงการเหล่านี้ต้องการการวิจัยพื้นฐาน – การประยุกต์ใช้ ML ในโดเมนใหม่ทั้งหมดหรือ ในโครงสร้างข้อมูลที่แตกต่างกัน เมื่อเทียบกับแบบจำลองกระแสหลัก ค่าใช้จ่ายของ ประเภทโครงการ เหล่านี้ มักจะเป็น ค่าใช้จ่าย ที่สตาร์ทอัพส่วนใหญ่ ไม่สามารถจ่ายได้

ประการที่สาม – สิ่งเหล่านี้คือสิ่งที่เราจะเน้นในการประมาณต้นทุนของเรา ที่นี่ คุณใช้สถาปัตยกรรมแบบจำลองและอัลกอริธึมที่มีอยู่แล้ว จากนั้นจึงเปลี่ยนให้เหมาะกับข้อมูลที่คุณกำลังทำงานอยู่

ตอนนี้ให้เราไปที่ส่วนที่เราประมาณการต้นทุนของโครงการ ML

ค่าข้อมูล

ข้อมูลเป็นสกุลเงินหลักของโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง การแก้ปัญหาและการวิจัยสูงสุดมุ่งเน้นไปที่รูปแบบของรูปแบบการเรียนรู้ภายใต้การดูแล เป็น ที่ ทราบกันดีอยู่แล้วว่ายิ่งการเรียนรู้ภายใต้การดูแลดำเนินไปอย่างลึกซึ้ง เท่าใด ความ ต้องการข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบก็ยิ่งมากขึ้นเท่านั้น และในทางกลับกัน ต้นทุนการพัฒนาแอป การเรียนรู้ของเครื่องก็จะยิ่งสูง ขึ้น

ขณะนี้ในขณะที่บริการต่างๆ เช่น Scale และ Mechanical Turk ของ Amazon สามารถช่วยคุณในการรวบรวมและใส่คำอธิบายประกอบของข้อมูลได้ แล้วคุณภาพล่ะ

การตรวจสอบและแก้ไขตัวอย่างข้อมูลอาจใช้เวลานานมาก วิธีแก้ปัญหาคือเผชิญหน้ากันสองทาง – ไม่ว่าจะเป็นการว่าจ้างบุคคลภายนอกในการเก็บรวบรวมข้อมูลหรือปรับแต่งข้อมูลภายในองค์กร

คุณควรจ้างงานตรวจสอบความถูกต้องและปรับแต่งข้อมูลจำนวนมาก จากนั้นจึงแต่งตั้งพนักงานภายในองค์กรหนึ่งหรือสองคนเพื่อทำความสะอาดตัวอย่างข้อมูลและติดป้ายกำกับ

ค่าใช้จ่ายในการวิจัย

ส่วนการวิจัยของโครงการดังที่เราได้กล่าวไว้ข้างต้น เกี่ยวข้องกับการศึกษาความเป็นไปได้ระดับเริ่มต้น การค้นหาอัลกอริทึม และขั้นตอนการทดลอง ข้อมูลที่มักจะมาจาก เวิร์ กช็อปการจัดส่ง สินค้า โดยพื้นฐานแล้ว ขั้นตอนการสำรวจคือขั้นตอนที่ทุกโครงการต้องผ่านก่อนการผลิต

การเสร็จสิ้นขั้นตอนด้วยความสมบูรณ์แบบสูงสุดเป็นกระบวนการที่มาพร้อมกับหมายเลขที่แนบมากับค่าใช้จ่ายในการดำเนินการอภิปราย ML

ต้นทุนการผลิต

ส่วนการผลิตของต้นทุนโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงประกอบด้วยต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน ต้นทุนการรวม และค่าบำรุงรักษา จากค่าใช้จ่ายเหล่านี้ คุณจะต้องใช้จ่ายให้น้อยที่สุดด้วยการคำนวณบนคลาวด์ แต่นั่นก็จะแตกต่างกันไปตามความซับซ้อนของอัลกอริธึมหนึ่งไปอีก

ค่าใช้จ่ายในการรวมระบบจะแตกต่างกันไปในแต่ละกรณีการใช้งาน โดยปกติ การวางตำแหน่งข้อมูล API ไว้ในระบบคลาวด์ และจัดทำเอกสารก็เพียงพอแล้ว จากนั้น ระบบ จะนำ ไป ใช้

ปัจจัยสำคัญประการหนึ่งที่ผู้คนมักจะมองข้ามเมื่อพัฒนาโครงการการเรียนรู้ของเครื่องคือความจำเป็นในการส่งการสนับสนุนอย่างต่อเนื่องตลอดวงจรชีวิตทั้งหมดของโครงการ ข้อมูลที่มาจาก API จะต้องได้รับการทำความสะอาดและใส่คำอธิบายประกอบอย่างเหมาะสม จากนั้น โมเดลจะต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลใหม่และทดสอบ ปรับใช้

นอกเหนือจากประเด็นที่กล่าวข้างต้นแล้ว ยังมีปัจจัยอีกสองประการที่มีความสำคัญต่อการประมาณ ต้นทุนในการพัฒนาแอป AI/ ML

ความท้าทายในการพัฒนาแอพการเรียนรู้ของเครื่อง

โดยปกติ เมื่อมีการวาดประมาณการโปรเจ็กต์แอป Machine Learning ความท้าทายด้านการพัฒนาที่เกี่ยวข้อง จะถูกนำมาพิจารณาด้วย แต่อาจมีบางกรณีที่พบความท้าทายอยู่ตรงกลางของกระบวนการพัฒนาแอปที่ขับเคลื่อนด้วย ML ในกรณีเช่นนี้ เวลาโดยรวมและการประมาณต้นทุนจะเพิ่มขึ้นโดยอัตโนมัติ

ความท้าทายสำหรับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงมีตั้งแต่:

• ตัดสินใจว่าชุดคุณลักษณะใดจะกลายเป็นคุณลักษณะการเรียนรู้ของเครื่อง
• ขาดความสามารถด้าน AI และโดเมนการเรียนรู้ของเครื่อง
• การรับชุดข้อมูลมีราคาแพง
• ต้องใช้เวลาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ

บทสรุป

การประมาณกำลังคนและเวลาที่จำเป็นในการทำให้โครงการซอฟต์แวร์เสร็จสิ้นนั้นค่อนข้างง่ายเมื่อได้รับการพัฒนาบนพื้นฐานของการออกแบบโมดูลาร์และจัดการโดยทีมงานที่มีประสบการณ์ตาม แนวทาง Agile อย่างไรก็ตาม สิ่งเดียวกันนี้จะกลายเป็นเรื่องยากขึ้นทั้งหมดเมื่อคุณทำงานเพื่อสร้างเวลาและความพยายามในการประมาณการโครงการแอป Machine Learning อย่างชาญฉลาด

แม้ว่า เป้าหมายอาจถูกกำหนดไว้อย่างดี แต่การรับประกันว่าแบบจำลองจะบรรลุผลตามที่ต้องการหรือไม่นั้นไม่มีอยู่ที่นั่น โดยปกติแล้ว เป็นไปไม่ได้ที่จะลดขอบเขตแล้วเรียกใช้โครงการในเวลาที่กำหนดเป็นกล่องๆ จนถึงวันที่จัดส่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่คุณระบุว่าจะมีความไม่แน่นอน แนวทางที่สามารถช่วยบรรเทาความล่าช้าได้คือการทำให้มั่นใจว่าข้อมูลที่ป้อนเข้านั้นอยู่ในรูปแบบที่ถูกต้องสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง

แต่ท้ายที่สุด ไม่ว่าคุณจะวางแผนจะปฏิบัติตามแนวทางใด จะถือว่าประสบความสำเร็จก็ต่อเมื่อคุณร่วมมือกับหน่วยงานพัฒนาแอป Machine Learning ที่รู้วิธีพัฒนาและปรับใช้ความซับซ้อนในรูปแบบที่ง่ายที่สุด

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการประมาณโครงการแอป Machine Learning

ถาม ทำไมต้องใช้ Machine Learning ใน การพัฒนาแอพ?

มีประโยชน์หลายประการที่ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากการรวม Machine Learning เข้ากับแอพมือถือของตนได้ สิ่งที่แพร่หลายที่สุดบางส่วนอยู่ในหน้าการตลาดแอพ -

• มอบประสบการณ์เฉพาะบุคคล
• การค้นหาขั้นสูง
• ทำนายพฤติกรรมผู้ใช้
• การมีส่วนร่วมของผู้ใช้ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ถาม แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยธุรกิจของคุณได้อย่างไร

ประโยชน์ ของ แมชชีนเลิร์นนิงสำหรับธุรกิจ มีมากกว่าการทำเครื่องหมายว่าเป็นแบรนด์ที่ก่อกวน ข้อเสนอของพวกเขามีความเป็นส่วนตัวและเรียลไทม์มากขึ้น

แมชชีนเลิร์นนิงอาจเป็นสูตรลับที่ช่วยให้ธุรกิจใกล้ชิดกับลูกค้ามากขึ้น ในแบบที่พวกเขาต้องการ

ถาม จะประมาณการ ROI ในการพัฒนาโครงการ Machine Learning ได้อย่างไร

แม้ว่าบทความนี้จะช่วยคุณในการสร้างการประมาณการโปรเจ็กต์แอป Machine Learning การคำนวณ ROI ก็เป็นอีกเกมหนึ่ง คุณจะต้องคำนึงถึงค่าเสียโอกาสในส่วนผสมด้วย นอกจากนี้ คุณจะต้องพิจารณาถึงความคาดหวังที่ธุรกิจของคุณมีจากโครงการ

ถาม แพลตฟอร์มใดดีกว่าสำหรับโครงการ ML

ทางเลือกของคุณว่าจะเชื่อมต่อกับ บริษัทพัฒนาแอพ Android หรือกับนักพัฒนา iOS จะขึ้นอยู่กับฐานผู้ใช้และความตั้งใจของคุณทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นการทำกำไรหรือเน้นที่คุณค่า