產(chǎn)品經(jīng)理在AI項(xiàng)目中要怎么做好時(shí)間把控？這篇文章里，作者結(jié)合實(shí)例，列出了AI項(xiàng)目時(shí)間把控中需要注意的5個(gè)環(huán)節(jié)，一起來看看吧。

隨著李一舟的AI課程話題的討論火熱，可以看出大家對(duì)AI行業(yè)的關(guān)注，記得李一舟的廣告詞里說產(chǎn)品經(jīng)理一定要學(xué)AI?。?！

那產(chǎn)品經(jīng)理該學(xué)AI的什么內(nèi)容呢，本系列內(nèi)容將為大家逐步介紹，作為一名傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理，轉(zhuǎn)型為AI產(chǎn)品經(jīng)理，需要了解那些內(nèi)容，算法，模型當(dāng)然是要了解的，但是這里要先講一個(gè)AI項(xiàng)目時(shí)間把控的問題，了解并掌握這些要點(diǎn)，有助于更加高效地推進(jìn)項(xiàng)目，減少不必要的項(xiàng)目延誤。本文將會(huì)結(jié)合實(shí)例，列出AI項(xiàng)目時(shí)間把控中需要注意的5個(gè)環(huán)節(jié)：

一、啟動(dòng)時(shí)拆解項(xiàng)目步驟

在啟動(dòng)一個(gè)AI項(xiàng)目時(shí)，首先需要將其細(xì)分為多個(gè)任務(wù)環(huán)節(jié)，比如在假粉檢測(cè)的項(xiàng)目中，可以將項(xiàng)目拆分為：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、特征提取、模型選擇、模型訓(xùn)練及評(píng)估優(yōu)化等步驟。立項(xiàng)時(shí)需要明確各個(gè)階段的目標(biāo)、時(shí)間節(jié)點(diǎn)以及有延誤風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的應(yīng)對(duì)措施。

部分任務(wù)因?yàn)樯婕暗降某蓡T不一樣，可以在同一個(gè)時(shí)間段內(nèi)同步進(jìn)行，比如數(shù)據(jù)收集人員可以分批給出數(shù)據(jù)，這樣算法工程師可以先用第一部分的數(shù)據(jù)開始工作。每個(gè)環(huán)節(jié)有多少人是可以同時(shí)進(jìn)行，以此來節(jié)省項(xiàng)目時(shí)間的，產(chǎn)品經(jīng)理需要跟項(xiàng)目成員一起溝通來排計(jì)劃。

拆解任務(wù)，不僅有助于團(tuán)隊(duì)成員明確每個(gè)階段的工作重心，還能確保整個(gè)項(xiàng)目進(jìn)度可視化，避免項(xiàng)目后期出現(xiàn)延誤的情況。

二、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和處理時(shí)間

在有監(jiān)督學(xué)習(xí)的AI項(xiàng)目里，往往依賴大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，數(shù)據(jù)的收集、清洗和預(yù)處理工作通常比預(yù)期的要花費(fèi)更多時(shí)間。作為產(chǎn)品經(jīng)理，你可能需要：整理數(shù)據(jù)收集的來源渠道，定義數(shù)據(jù)（如簡(jiǎn)單的正負(fù)情感分類或更細(xì)致的情感分類等）、制定“數(shù)據(jù)標(biāo)注的規(guī)范”，驗(yàn)收數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量等等，這個(gè)根據(jù)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)大小會(huì)可能會(huì)由不同的人負(fù)責(zé)，但產(chǎn)品經(jīng)理需要跟進(jìn)數(shù)據(jù)的收集進(jìn)度，以確保數(shù)據(jù)樣本的收集滿足模型訓(xùn)練的需求。

比如，在評(píng)論的情感分析的項(xiàng)目中，一開始預(yù)想的數(shù)據(jù)樣本可以從公開的電商評(píng)論數(shù)據(jù)集里獲取，但是在進(jìn)行一定的測(cè)試后，發(fā)現(xiàn)公開數(shù)據(jù)集適用的電商場(chǎng)景跟自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景還是有一定的差距，無法直接使用或即便使用了模型的效果也不會(huì)好，還是需要自己收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)注。那此時(shí)項(xiàng)目預(yù)估的時(shí)間就會(huì)比一開始預(yù)估的直接用公開數(shù)據(jù)集要耗時(shí)很多。

此外，數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理需要去除噪聲，標(biāo)準(zhǔn)化格式等，這些步驟復(fù)雜而且耗時(shí)，收集的數(shù)據(jù)樣本量還可能在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗后，樣本數(shù)量又不足了，或者是在模型反復(fù)調(diào)優(yōu)的過程中，都需要繼續(xù)補(bǔ)充數(shù)據(jù)，這些都可能會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目的實(shí)際時(shí)長(zhǎng)比預(yù)想的要長(zhǎng)。

所以，數(shù)據(jù)的收集要盡可能地貼近實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，實(shí)際的數(shù)據(jù)收集量要比預(yù)估的收集量多一些，才可能避免在這些階段影響項(xiàng)目的進(jìn)度。

三、數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量對(duì)模型的影響

數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量直接影響了模型訓(xùn)練的好壞。比如在對(duì)文本分類的項(xiàng)目中，我們遇到了標(biāo)注人員對(duì)文本的歸類的理解不一致（有的理解成vlog，有的理解成了時(shí)尚），在初期也制定了一定的分類標(biāo)準(zhǔn)，但定義的不夠細(xì)致，而且在數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量的抽查時(shí)沒有查出這個(gè)問題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型訓(xùn)練后的效果很不好。

為此，就需要投入更多的精力制定詳盡的分類定義標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)標(biāo)注的規(guī)范，加強(qiáng)內(nèi)部或外部外部標(biāo)注人員的培訓(xùn)，并采用多輪審查的機(jī)制，也可以采用自動(dòng)化標(biāo)注工具來輔助等等來確保模型所需數(shù)據(jù)的質(zhì)量，多管齊下才能保證數(shù)據(jù)標(biāo)注過程的質(zhì)量與可控性，才能保證模型的效果不受訓(xùn)練數(shù)據(jù)的影響。

四、模型調(diào)優(yōu)需要持續(xù)迭代

AI模型的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)是一個(gè)持續(xù)迭代過程，需要不斷嘗試不同的參數(shù)和算法組合，很難一次性達(dá)到最優(yōu)的模型效果。這個(gè)過程需要反復(fù)進(jìn)行，每次迭代都可能發(fā)現(xiàn)新的問題需要調(diào)整和優(yōu)化。

比如，在進(jìn)行文本分類的項(xiàng)目中，就需要根據(jù)每次模型的不同分類下的訓(xùn)練結(jié)果，不斷地調(diào)整特征的權(quán)重、優(yōu)化模型的架構(gòu)等，這些調(diào)優(yōu)的過程都需要時(shí)間來嘗試，驗(yàn)證。

所以，除了要在一開始給項(xiàng)目設(shè)置好可接受的預(yù)期結(jié)果和項(xiàng)目時(shí)間預(yù)估外，還要根據(jù)項(xiàng)目的復(fù)雜度預(yù)留足夠的模型調(diào)優(yōu)時(shí)間，不然也會(huì)影響項(xiàng)目的交付和質(zhì)量。

五、環(huán)境部署需要預(yù)留足夠的時(shí)間

AI項(xiàng)目通常依賴于高性能的計(jì)算資源，如GPU服務(wù)器、云計(jì)算資源等，它們都會(huì)影響部署的效率和穩(wěn)定性。此外，AI項(xiàng)目的環(huán)境部署還涉及學(xué)習(xí)框架、中間件等組件之間可能存在版本兼容性問題，需要嚴(yán)格的版本管理和適配，否則可能導(dǎo)致模型在生產(chǎn)環(huán)境運(yùn)行失敗或性能低下。這些環(huán)境的配置通常比傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目更為復(fù)雜些，沒有預(yù)估好這個(gè)環(huán)節(jié)的時(shí)間，也會(huì)影響整個(gè)項(xiàng)目的進(jìn)度。

比如項(xiàng)目初期，沒有考慮到環(huán)境部署的成本，在模型訓(xùn)練階段，才發(fā)現(xiàn)計(jì)算資源不足，需要臨時(shí)增加服務(wù)器和GPU設(shè)備等等，類似這樣的環(huán)節(jié)都會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目有延誤的風(fēng)險(xiǎn)。

產(chǎn)品經(jīng)理要結(jié)合項(xiàng)目的復(fù)雜度，涉及的數(shù)據(jù)量等，與相關(guān)技術(shù)人員溝通清楚環(huán)境部署需要的時(shí)間和所需的軟硬件資源，并預(yù)留合理的機(jī)動(dòng)時(shí)間來應(yīng)對(duì)部署可能遇到的挑戰(zhàn)。

在AI項(xiàng)目中，產(chǎn)品經(jīng)理可以參考以上這5點(diǎn)注意事項(xiàng)，提升自己的對(duì)AI項(xiàng)目的時(shí)間把控能力，避免沒有考慮到這些環(huán)節(jié)而造成AI項(xiàng)目的延誤。如果你也有更多對(duì)AI項(xiàng)目時(shí)間把控的法子，歡迎分享交流！