Maxim Savchenko
Немного смущает срок 6 лет. Как-то в индустрии привыкли к кейсам про 2-3 месяца. Зачем такой длительный срок был нужен?
Нет, мы любим животных. Программа просто будет фильтровать звук лая.
Здорово, давайте будем на связи!
Да, но мы будем делать версию под M1
Спасибо! Ваш опыт был бы очень полезен!
Да, свода выбора это здорово!)
Ваша боль понятна. Имел опыт нахождения по обе стороны "баррикад". И все, что дальше пишу - исключительно мой опыт и мое понимания ситуации)
Основная боль в проектах с машинным обучением - это что для заказчик продукт является черным ящиком часто до самого конца проекта (в вебе уже попроще, у заказчиков есть насмотренность). И именно это выступает часто стопфактором, а не то что есть сомнения получится ли провести тюнинг с 75% до 87%. Это тоже проблема, но следующая по порядку.
Так вот статья направлена на то, чтобы в яркой и упрощенной форме подчеркнуть, что риск "не понимаю что это и как этот блэкбокс будет работать" можно снять/снизить/сделать для заказчика более понятным даже за первые 24 часа или за любое другое доступное время. При этом сам проект в итоге не станет быстрее или проще, но вот заказчику проще станет. Что я наблюдаю на рынке сейчас: ML-команда - ну мы вам что-то ответим через 3-4 месяца R&D, этот риск вы должны принять, вы же бизнесмен. Бизнес - ну тогда бюджет на весь R&D 3 копейки, так как вообще ничего не понятно, но вроде интересно. Это попытка спихнуть риски друг на друга из-за чего страдают обе стороны. Последовательно снятие рисков по нашему опыту - это более цивилизованный подход, но более муторный, конечно. Так как нужно уметь в сложном решении не отстранятся от идеи, а что мы можем проверить за 24 часа, за первую неделю, за первый месяц и т.д. а находить такие гипотезы (просто так, как озарение они в голову не прийдут, нужно приучать ML-команду так работать, нас на это ушло около года и есть куда расти). Это усложняет проект для исполнителя, но заказчик в итоге охотнее расширяет бюджет и не происходит ситуации, когда надо собрать звезду смерти за цену "чашки чая".
Про то, как работать с другими рисками и невозможностью пояснить, в чем проблема поднять точность писали с нашими коллегами из AI Community тут. Может быть будет полезно https://rb.ru/opinion/ml-mvp/
Информация о положении и так поступает на центральный пульт, отраслевые правила требуют визуального контроля положения.
Есть ряд кейсов, в которых за 24 часа абсолютно все риски не снять. Но в таких случаях, очень часто оказывается, что у заказчика еще не готовы данные.
За 24 часа можно перебрать с заказчиком все данные, оценить что на них реально построить, дать рекомендации, что нужно дособирать.
В итоге, останется риск, удастся ли получить ваши 90%, но снимутся риски того, что в целом задача не выполнима, или к примеру поймем, что с текущими данными точность выше 70% не получить.
В таком случае, за 24 часа мы бы провели полный круг сбора данных, макетирование первого решения, и выяви для заказчика главный риск - хватит ли нам данных для достижения такого качества.
Не совсем понял суть комментария. В статье, мы говорим о том, что завершенный продукт за 24 не сделать, но, если команда опытная, на базе своего опыта она может вытащить основные риски за 24 часа и показать их заказчику. В отличии от неопытной команды, которая риски увидит через месяцы. В целом срок разработки не измениться, но уже на старте у заказчика будет представление о рисках и реальных перспективах.
Мы можем рассказать только о своем опыте. Подход, который мы описали в статье, отлично работает и с частным бизнесом.
В случаях когда у компании уже согласован весь бюджет, мы стараемся на первых стадиях, погружаясь в тему, оценить основной риск, чтобы у заказчика было больше ресурсов в управлении.
Бывают случаи, когда заказчик не хочет разрабатывать до исследований и можно либо месяцы его убеждать, либо согласовать небольшой бюджет, который все равно потратили бы на пресейл, и дальше развивать завершенное решение увеличив бюджет.
Иначе получится, что часть ресурсов заложена в пресейл, а достаточный бюджет на разработку еще не выделен.
У вас большие затраты на пресейле, и не получается сделать хорошее/качественное решение на первой итерации в рамках согласованного бюджета.
Хорошо что госкомпания пошла путем, который успешно применяется на практике.
Ссылка на курс будет и он бесплатный, так как Курсера.
Проблема, которую надо разоблачить в другом: курс на английском, его проходить около месяца и это в целом это не останавливает ряд зарубежных топ-менеджеров его проходить. Но это инвестиция довольно большого количества времени. Поэтому для нашей компании (специализируемся на компьютерном зрении и продуктах на базе ML) сделали выжимку для сотрудников и теперь, хотим поделиться ей с рынком.
Считаем, что статья будет полезна руководителям, чтобы структурировать знания по ML или освежить пару аспектов. Что в итоге позволит генерировать сильные гипотезы, как применять ML-рамках их компаний. Если статьи будет мало, готовы консультировать и/или помогать с ML-проектами руками
Если для примера взять те же упомянутые QR-коды: например, есть молочная ферма, на которой нужно понимать состояние коров, их надои, с точностью до особи. QR на шее коров может быть не читаем, сползти, треснуть, а с помощью детекции и трекинга методами ML и CV мы всегда можем определить особь и ее действия (мало ела - заболела - лечить), QR не даст такой информации. Такое понимание как раз приходит в процессе пилота (MVP).
Обычно в индустрии принято, что сначала запускается MVP, который одновременно снимает риски с последующего большого внедрения и дает понимание заказчику, как это работает в рамках их задачи.
Так-как это частый вопрос на рынке, с партнерами сделали статью об MVP на rusbase, делюсь ссылкой https://rb.ru/opinion/ml-mvp/
В основном такие решения заменяют собой персонал разного уровня. Первая выгода - это уменьшение костов на персонал. Здесь есть смысл посчитать на дистанции стоимость текущего решения и аналогов в сравнении с ML, на нашей практике в этом случае ML выигрывает. Например: некоторые каршеринги пересматривают вручную записи с камер в салоне, чтобы убедиться что пользователь не передал руль кому-то другому (штрафы за такое доходят до 150к), но время на пересмотр человеком, как вы понимаете, приличное. Любая система распознавания лиц справится гораздо быстрее и дешевле сотрудника, и точно не упустит такие события по невнимательности или усталости. Но если экономика не бьется и решить проблему можно дешевле или сопоставимо без ML, то мы советуем нашим клиентам не использовать его в конкретном случае.
Вопрос в том, во сколько им обошёлся каждый новый пользователь. Нет чего-то выдающегося в том, чтобы купить нового пользователя.
Если они привлекли много платящих пользователей и они обошлись им ощутимо дешевле чем обычно, в таком случае мои поздравления!
Похоже вы выкопали боль как клиента магазина, так и самого магазина, желаю вам удачи в развитии!
Я считаю, что если сервис даёт реальную ценность, то за неё будут платить. Любителям нигде не платить и пытаться договариваться в обход сервиса радии экономии 100 рублей при цене поездки около тысячи желаю попробовать провести эксперимент и поработать недельку забесплатно. Причём с пониманием относиться к критике клиентов их бесплатного труда)
Может так совпало, может полностью заслуга автора. Но эта стать больше всего заинтересовала за последний год из контанта на VC