【.com快译】作为一种框架和方法，敏捷开发（Agile）已经成为软件开发核心领域最流行的模式之一。通过在开发过程中构建交互性和参与性，敏捷方法已被证明可以跨参数提供更高的效率。这使得开发团队能够面对复杂的挑战并寻求创新的解决方案，同时提高整体效率和交付质量。如今，业界越来越多地使用敏捷方法来开发机器学习项目。他们倾向于对整个团队采用敏捷方法，将重点从常规功能开发和测试转移到核心需求。从语音助手到实时预测，敏捷方法正在不断升级和完善机器学习领域的应用解决方案。下面我们从以下五个方面来看看敏捷开发是如何帮助机器学习项目的。通过敏捷方法实现有效的项目管理敏捷方法通常通过多层次的输入让利益相关者参与进来，从而导致设计的定期测试和快速原型制作。这些往往可以代替过去项目经理的亲力亲为，使持续沟通成为团队合作的核心组成部分。因此，敏捷方法有助于提高项目内的沟通水平，并在团队成员之间建立更紧密的联系。同时，这也导致了项目组更高效的组织管理结构，每个成员都可以自由发表个人观点和意见。使用敏捷方法，可以随时将其引入良性循环，使开发过程更具活力和创新导向。面对日益数字化的市场环境，能够快速实现各种功能构想。可以说，敏捷方法让那些机器学习类的项目能够以市场为中心，及时实现各种既定目标。另外，随着企业内部各个项目越来越透明，各个阶段的开发过程可以自由地相互访问不同的领域。通过这种更全面、更紧密的项目开发方法，各个项目团队的成员可以自由访问各种关键信息。另一方面，这种透明度也让项目经理能够以更高的效率跟踪他们关心的核心开发进度。加速设计决策对全球1,300多名IT决策者的调查表明，敏捷方法在加速决策方面发挥着重要作用。这种方法的作用主要体现在：人类交流的提高、数据的洞察力、信息处理的效率。尤其是在数据洞察方面，采用敏捷方法的企业实现了60%的年收入增长。随着整体回报的增加，越来越多的跨行业公司开始在他们的项目中采用敏捷开发方法。可以说，综合运用各种技术的战略决策正在加速整个行业的数字化转型。在机器学习方面，敏捷方法允许公司创建更好的技术解决方案，通过轻松灵活的扩展方式尽快满足消费者的需求。当敏捷开发真正像传统的设计和测试一样成为企业软件工程的一部分时，给企业带来了根本性的改变。安永咨询合伙人兼联盟负责人SibyyotiBasu表示：“在今天，高效敏捷的运营方式对于支持企业在数字经济中的发展起着至关重要的作用。它让企业摆脱传统的束缚，敏捷是其中之一。为正在研究如何增强其产品组合并尝试转变现有计算能力的公司加快决策过程的方法。方法将在机器学习中脱颖而出。它缩短了从数据收集到模型开发的时间，到实验测试，再到最终效果评估，让项目团队更快地决定是使用当前的学习模型，还是迭代和改进。优化核心资源（人才、团队和技术）敏捷方法增强了软件公司以人才和技术为导向，优化各种有价值的资产，不同团队根据预期分配资源结果，并以迭代开发模式为项目核心。团队成员可以相互交流以找到针对特定挑战的解决方案。因此，敏捷方法在优化项目人员时间和精力分配的基础上，为公司带来了更大的竞争优势。只有后期的工程环节与前期的研发直接相关，才能进行全面的协同开发。敏捷方法恰好确保所有机器学习项目从一开始就得到适当优化。这样每个开发人员在理解过程中不会有任何歧义，能够充分理解自己在过程中所扮演的角色。无论是面部识别还是聊天机器人开发，敏捷方法都可以为所有相关资源创建一个动态环境。这使得机器学习项目有一定的时间限制，以便开发团队通过优化配置各种资源来提高整体效率。并且在完成任务后，他们还可以快速转移并投入到新项目或功能的开发中。由于所有项目团队成员都可以使用适当的资源，因此可以顺利推进和跟踪整个项目周期。可以看出，作为所有机器学习项目的核心组成部分，敏捷方法通过优化资源来提高团队的执行力。快速验证数据模型众所周知，机器学习实际上是一种过程工具，而不是最终产品。敏捷方法对于各种项目原型的快速验证恰好具有很强的“催化”优势，尤其是在医疗保健领域。它不仅可以让开发者快速测试不同的模型，还可以让数据科学家及时获取更准确的信息。敏捷方法具有更好的灵活性和可扩展性，在大型数据集的收集和处理中发挥着巨大的作用。通过使用敏捷方法更快地验证数据模型的准确性和有效性，开发团队可以高效地迭代出各种模型和数据集。同时，他们可以根据各种更清晰、更准确的数据特征点，快速设计和测试新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个一站式的信息采集点，每个人都可以在这里不断查询项目每一步的关键效果和反馈，进而不断迭代整个项目。此外，快速验证还可以应用于人工智能（AI）领域。凭借机器学习和敏捷方法的开发经验，人工智能模型可以为企业带来更大、更具创造性的商业影响。如今，不仅是各种高科技应用领域，就连金融、医疗、制造等领域都在使用敏捷方法实时、快速地验证其数据模型和产品效果。更普遍地采用机器学习在敏捷方法的帮助下，越来越多的公司正在拥抱和采用机器学习团队（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。机器学习团队可以及时收到数据特征信息或研发团队的反馈。通过他们的合作，产生了一套全面的项目开发方法和实践。目前，其中一些公司通过“试水”敏捷开发方式，总结出自己特色的开发范式和工作方式，并创新性地引入到各类机器学习项目中。他们可以成功地将模型、代码和脚本彼此分开。通过有效的重用和灵活的组合，它们不仅简化了项目的整体代码量，而且在提供代码质量的同时使程序和模型更加实用。价值。不可否认，与传统模型相比，机器学习模型更加复杂，效果的不确定性也更多，因此无形中增加了开发团队知识储备和认知的“负荷”。那么，如果项目组还是照搬老一套的培训模式，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”。但如果采用敏捷开发模式，开发者将能够快速观察到那些立竿见影的效果，并可以在不产生挫败感的环境中不断迭代和完善各种机器学习产品效果。总结综上所述，敏捷方法可以更透明的方式使用，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、技术成本的基础上，实现快速构建和灵活迭代，以及持续释放。原标题：5WaysAgileisGoingtoRuleMachineLearningProjectsintheNearFuture，作者：AmitDua
