機器學習團隊拓撲與互動模式探討

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隨著機器學習應用日益普及，如何有效組織和管理機器學習團隊成為一個關鍵挑戰。本文分析了不同型別的機器學習團隊拓撲，例如流程對齊團隊適用於特定產品或功能的開發，強調最小化依賴，但可能受限於機器學習專家人數。而領域團隊則專注於特定機器學習領域，提供深度專業知識，但需要有效的跨團隊溝通。平臺團隊則負責構建和維護機器學習平臺，提供可擴充套件的基礎設施和工具，但需注意避免過度標準化。此外，啟用團隊作為一種新型的團隊組織模式，專注於解決新型問題，並逐步將解決方案平臺化，賦能其他團隊。不同團隊型別之間的互動模式也至關重要，例如領域團隊需要與產品團隊緊密合作，而平臺團隊需要支援多個領域和產品團隊。選擇合適的團隊拓撲和互動模式，才能最大化機器學習團隊的效率和產出。

互動模式的簡化

組織應該使用明確的團隊互動模式，以減少誤解、誤差和不必要的依賴。

交接的減少

團隊之間的交接應該減少，以簡化交付。

進化的團隊結構

團隊結構和互動應該適應性地變化，以確保團隊能夠高效運作並交付價值。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[領域責任] --> B[團隊封裝]
    B --> C[互動模式]
    C --> D[交接]
    D --> E[進化的團隊結構]
    E --> F[高效運作]
    F --> G[交付價值]

這個圖表展示了團隊設計的核心元素和原則之間的關係，説明瞭如何設計高效的團隊結構以交付價值。

機器學習團隊的拓樸結構

機器學習（ML）團隊的拓樸結構是指團隊的組織結構和溝通模式。這種結構對於團隊的效率和成果有著重要的影響。在本節中，我們將探討機器學習團隊的不同拓樸結構，包括其優點、缺點和與其他團隊的互動模式。

機器學習產品團隊：流程對齊團隊

流程對齊團隊是一種混合了數字、資料和機器學習能力的團隊，負責交付使用者導向的機器學習功能，例如內容推薦。假設其互動和依賴可以被限制，這是組織擴充套件機器學習能力的預設單位——無論是從0到1，還是從N到N + 1的產品或功能。

要在一個合理大小的團隊中平衡數字和資料能力，流程對齊團隊不能支援太多機器學習專家。在從0到1的擴充套件中，團隊的目標應該是盡量減少對其他團隊的依賴。組織中機器學習的第一個應用可能會使用成熟的技術，這意味著不需要深入的機器學習知識，跨功能團隊可以自給自足。

在從N到N + 1的擴充套件中，尤其是在大N的情況下，我們預計產品團隊可以消費資料和機器學習平臺的專門服務，並且可以存取專門的啟用團隊，例如隱私團隊。這些依賴是快速流動在此規模下的適當選擇。

流程對齊團隊的優點、缺點和互動模式

以下是流程對齊團隊的優點、缺點和互動模式的總結：

  • 優點：端對端的價值交付流程，由於最小的依賴。
  • 缺點：無法支援太多機器學習專家。
  • 互動模式：與其他團隊的互動，例如資料和機器學習平臺的專門服務和啟用團隊。

敏捷開發中的多學科團隊合作

在現代軟體開發中，尤其是在機器學習（ML）領域，團隊之間的合作與溝通至關重要。然而，當多個團隊同時工作於不同的ML產品時，可能會出現一些挑戰。這些挑戰包括：

依賴其他團隊

當一個團隊的工作依賴其他團隊的輸出時，可能會導致進度緩慢和效率低下。例如，如果一個團隊負責資料採集和預處理，而另一個團隊負責模型訓練和佈署，那麼如果資料團隊延遲交付資料，模型團隊就無法按時完成工作。

缺乏深入的ML技術專長

如果團隊成員不具備足夠的ML技術知識和技能，可能會導致模型效能不佳或難以維護。例如，如果一個團隊負責佈署一個複雜的深度學習模型，但團隊成員不熟悉模型的架構和引數調整，可能會導致模型無法正常工作。

多個ML產品團隊的孤島效應

如果多個ML產品團隊不進行有效的溝通和合作，可能會導致每個團隊都在重複工作或重造輪子。例如，如果兩個團隊都在開發類似的模型，但彼此不知道對方的工作，可能會導致資源浪費和效率低下。

解決方案

為瞭解決這些挑戰，團隊可以採取以下策略：

建立跨團隊的溝通機制

定期舉行跨團隊的會議和工作坊，讓團隊成員可以分享知識和經驗，避免孤島效應。

提供ML技術培訓和支援

為團隊成員提供ML技術培訓和支援，讓他們可以更好地理解和應用ML技術。

建立共同的目標和任務

讓多個團隊共同工作於同一個目標和任務，避免重複工作和資源浪費。

使用協作工具和平臺

使用協作工具和平臺，讓團隊成員可以更容易地分享資料、模型和知識，提高效率和合作。

# 示例：使用協作工具和平臺進行跨團隊合作
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 資料團隊負責資料採集和預處理
data_team = pd.read_csv("data.csv")

# 模型團隊負責模型訓練和佈署
model_team = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_team.drop("target", axis=1), data_team["target"], test_size=0.2, random_state=42)
model_team.fit(X_train, y_train)

# 佈署團隊負責模型佈署和維護
deployment_team = model_team.predict(X_test)

內容解密：

在上面的示例中，資料團隊、模型團隊和佈署團隊之間的合作是非常重要的。資料團隊需要提供高品質的資料，模型團隊需要訓練和調整模型，佈署團隊需要佈署和維護模型。透過使用協作工具和平臺，團隊成員可以更容易地分享資料、模型和知識，提高效率和合作。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[資料團隊] -->|資料採集和預處理|> B[模型團隊]
    B -->|模型訓練和調整|> C[佈署團隊]
    C -->|模型佈署和維護|> D[最終使用者]

在上面的圖表中，資料團隊、模型團隊和佈署團隊之間的合作是非常重要的。資料團隊提供資料，模型團隊訓練和調整模型，佈署團隊佈署和維護模型。最終使用者可以使用模型進行預測和分析。

機器學習產品團隊的拓撲結構

在探討機器學習（ML）產品團隊的拓撲結構時，我們需要考慮團隊的規模、複雜度以及與其他團隊的互動。ML產品團隊通常直接服務於終端使用者或客戶，旨在提供高品質的ML解決方案。

初始團隊拓撲

初始的ML產品團隊通常是自主的，僅消耗明確定義的數字服務，例如應用程式主機、可觀察性等。這種團隊拓撲結構簡單，易於管理和維護。然而，隨著團隊規模的擴大，可能需要消耗ML平臺或資料平臺服務，以提高產品開發的流程。

複雜子系統團隊：ML領域團隊

某些ML應用程式的複雜度很高，或者從優秀的ML效能中獲得的商業優勢非常大，因此有理由建立一個圍繞ML應用的專家團隊，例如零售預測或內容推薦。這種團隊被稱為複雜子系統團隊，主要由領域、資料科學、ML和資料專家組成。

ML領域團隊將其產品（例如ML模型、模型預測）作為服務提供給多個流對齊的產品團隊和其他消費團隊。這種情況下，產品管理能力在ML領域團隊中也非常可取。

團隊拓撲的視覺化

圖11-5視覺化了ML產品團隊的典型拓撲結構。ML產品團隊被顯示為流對齊的團隊，直接服務於終端使用者或客戶。初始的ML產品團隊相對自主，僅消耗明確定義的數字服務。隨著規模的擴大，可能需要消耗ML平臺或資料平臺服務。

  graph LR
    A[ML產品團隊] -->|消耗|> B[數字服務]
    A -->|消耗|> C[ML平臺]
    A -->|消耗|> D[資料平臺]
    C -->|提供|> E[ML模型]
    D -->|提供|> F[資料]
    E -->|提供|> G[流對齊的產品團隊]
    F -->|提供|> G

圖表翻譯：

上述Mermaid圖表顯示了ML產品團隊的典型拓撲結構。ML產品團隊（A）消耗數字服務（B）、ML平臺（C）和資料平臺（D）。ML平臺（C）提供ML模型（E），而資料平臺（D）提供資料（F）。ML模型（E）和資料（F）被提供給流對齊的產品團隊（G）。

中央化資料科學團隊的挑戰和機遇

在現代企業中，中央化資料科學團隊（Centralized Data Science Team）是一種常見的組織結構，旨在提供跨部門的資料科學和機器學習（ML）支援。然而，實際上，這些團隊往往面臨著多個挑戰，包括難以滿足多個業務領域的需求、缺乏多樣性的職能角色以及難以提供可靠的服務。

中央化團隊的侷限性

中央化團隊通常服務於單一業務領域，例如個人化推薦，但也會吸引其他業務領域的需求，從而使得團隊的工作量和複雜度增加。同時，中央化團隊可能缺乏多樣性的職能角色，例如只有資料科學家，從而難以提供全面性的支援。

問題和解決方案

為瞭解決這些問題，中央化團隊可以考慮以下幾個策略：

  1. 轉型為啟用團隊：中央化團隊可以轉型為啟用團隊（Enabling Team），專注於提供工具和平臺，以自動化模型的服務和維護。
  2. 跨職能團隊：中央化團隊可以設計為跨職能團隊，包括多樣性的職能角色，例如資料工程師、產品經理等，以提供全面性的支援。
  3. 自動化和平臺化：中央化團隊可以關注於工具和平臺的開發，以自動化模型的服務和維護，從而釋放資源，專注於高品質的模型開發。

ML 領域團隊的優缺點

ML 領域團隊是一種特殊的中央化團隊，專注於機器學習和資料科學。以下是 ML 領域團隊的優缺點：

  • 優點：提供深入的專業知識和跨部門的支援。
  • 缺點：可能缺乏多樣性的職能角色，難以提供可靠的服務。

互動模式

ML 領域團隊的互動模式包括：

  • 提供工具和平臺：自動化模型的服務和維護。
  • 跨部門支援：提供資料科學和機器學習的支援。
  • 合作開發：與其他團隊合作開發高品質的模型。

總之，中央化資料科學團隊面臨著多個挑戰，包括難以滿足多個業務領域的需求、缺乏多樣性的職能角色以及難以提供可靠的服務。為瞭解決這些問題，團隊可以考慮轉型為啟用團隊、跨職能團隊或自動化和平臺化。ML 領域團隊是一種特殊的中央化團隊，專注於機器學習和資料科學，需要關注於工具和平臺的開發，以自動化模型的服務和維護。

整合跨功能角色以實作協同合作

在現代企業中，跨功能角色對於實作有效的協同合作至關重要。這種角色可以整合不同的學科和商業領域，提供差異化的組織能力。然而，如果過度依賴手動流程或缺乏跨功能角色，可能會成為合作的障礙。

從協同合作到即服務交付

為了克服這些挑戰，企業需要從傳統的協同合作模式轉變為「即服務」（as-a-service）的交付模式。這意味著需要將模型和解決方案交付給消費領域團隊，以滿足其特定的需求。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[跨功能角色] --> B[整合學科和商業領域]
    B --> C[提供差異化組織能力]
    C --> D[協同合作]
    D --> E[即服務交付]
    E --> F[交付模型和解決方案]
    F --> G[消費領域團隊]

圖表解說：

上述圖表展示了跨功能角色如何整合不同的學科和商業領域，提供差異化的組織能力。這種能力可以促進協同合作，並最終實作「即服務」的交付模式。透過這種模式，企業可以將模型和解決方案交付給消費領域團隊，以滿足其特定的需求。

實作協同合作的關鍵

要實作有效的協同合作，企業需要關注以下幾個關鍵方面：

  • 建立跨功能角色，以整合不同的學科和商業領域。
  • 開發「即服務」的交付模式，以滿足消費領域團隊的需求。
  • 減少手動流程的依賴，提高自動化和效率。
  • 培養合作和溝通的文化，以促進團隊之間的協同合作。

透過關注這些關鍵方面，企業可以建立一個高效的協同合作模式，推動業務的發展和創新。

機器學習領域團隊的複雜拓樸

在大型組織中，機器學習（ML）領域團隊通常需要與多個產品團隊和其他領域團隊合作，以提供高品質的服務。這種合作模式可以透過多種方式實作，包括合作、作為服務等。

圖 11-6 顯示了 ML 領域團隊的典型拓樸結構。在這個結構中，ML 領域團隊被視為一個複雜的子系統，支援多個產品團隊。這些產品團隊可能位於不同的業務單位，具有不同的需求和目標。ML 領域團隊需要提供多樣化的服務，以滿足這些需求，包括資料處理、模型訓練和模型佈署等。

ML 領域團隊的服務模式

ML 領域團隊可以以多種方式提供服務，包括：

  • 合作：ML 領域團隊與產品團隊合作，共同開發和佈署 ML 模型。
  • 作為服務：ML 領域團隊提供 ML 模型和資料處理服務，供產品團隊使用。

Team Topologies 和資料網格的關係

Team Topologies 和資料網格是兩個相關的概念。Team Topologies 定義了一個操作模型，描述了團隊之間的關係和合作模式。資料網格則定義了一個邏輯資料模型，描述了資料產品和其之間的關係。

在這種情況下，ML 領域團隊可以被視為聚合資料產品的所有者。聚合資料產品是指由多個來源合併而成的資料產品，可能被多個團隊使用。例如，匹配的客戶記錄可以被視為一個聚合資料產品。

平臺團隊：ML 和資料平臺團隊

平臺團隊負責提供 ML 和資料平臺的支援，包括資料儲存、資料處理和模型訓練等。這些平臺團隊可以支援多個 ML 領域團隊和產品團隊，提供一致的服務和支援。

  graph LR
    A[ML 領域團隊] -->|提供服務|> B[產品團隊]
    A -->|消費平臺|> C[平臺團隊]
    B -->|消費平臺|> C
    C -->|提供平臺|> A
    C -->|提供平臺|> B

圖表翻譯：

上述 Mermaid 圖表描述了 ML 領域團隊、產品團隊和平臺團隊之間的關係。ML 領域團隊提供服務給產品團隊，同時消費平臺團隊提供的平臺。產品團隊也消費平臺團隊提供的平臺。平臺團隊提供平臺給 ML 領域團隊和產品團隊。

機器學習平臺的重要性

機器學習（ML）平臺是指為機器學習開發和佈署提供共同基礎設施和工具的平臺。這些平臺可以幫助組織減少重複工作、降低技術複雜度和提高機器學習解決方案的效率。

機器學習平臺的功能

機器學習平臺通常提供以下功能：

  • 可擴充套件的基礎設施：提供可擴充套件的計算資源和儲存空間，以支援大規模機器學習任務。
  • 特徵儲存：提供一個集中式儲存和管理特徵的平臺，讓機器學習工程師可以輕鬆地存取和使用特徵。
  • 生產監控：提供實時監控和警示機制，以確保機器學習模型在生產環境中的正確性和效率。
  • 資料標籤工具：提供工具和平臺，以支援資料標籤和資料品質控制。

機器學習平臺的優點

機器學習平臺可以為組織帶來以下優點：

  • 減少重複工作：機器學習平臺可以提供共同的基礎設施和工具，讓機器學習工程師可以重用和分享知識和資源。
  • 提高效率：機器學習平臺可以自動化許多機器學習任務，讓工程師可以專注於更高層次的工作。
  • 降低技術複雜度：機器學習平臺可以簡化機器學習開發和佈署的過程，讓工程師可以更容易地管理和維護機器學習模型。

機器學習平臺和資料平臺的區別

機器學習平臺和資料平臺是兩個相關但不同的概念。資料平臺是指為資料儲存、處理和分析提供共同基礎設施和工具的平臺。機器學習平臺則是指為機器學習開發和佈署提供共同基礎設施和工具的平臺。

機器學習平臺的實施

實施機器學習平臺需要仔細的規劃和設計。以下是一些實施機器學習平臺的步驟：

  1. 評估需求：評估組織的機器學習需求和目標。
  2. 選擇平臺：選擇合適的機器學習平臺和工具。
  3. 設計架構：設計機器學習平臺的架構和基礎設施。
  4. 實施平臺：實施機器學習平臺和工具。
  5. 測試和驗證：測試和驗證機器學習平臺的功能和效率。

機器學習平臺團隊的關鍵角色

在現代企業中，機器學習（ML）平臺團隊扮演著至關重要的角色。這些團隊的主要任務是支援資料和特徵的轉換，使用機器學習技術和模型，以及提供專門的衍生資料產品，例如特徵儲存或模型服務。機器學習平臺團隊的工作不僅限於模型的推理時間，也包括訓練時間和探索性分析、模型實驗以及資料標籤等階段。

一個典型的機器學習平臺團隊由基礎設施工程師、資料工程師、機器學習工程師和開發人員組成。與機器學習領域團隊一樣，平臺團隊也應該具備產品管理能力，特別是當有多個內部使用者時，目的是設計出能夠有效和高效地滿足使用者需求的服務。

機器學習平臺團隊的優勢和劣勢

機器學習平臺團隊具有多個優勢，包括：

  • 提供大規模的效率：透過標準化和自動化工作流程，機器學習平臺團隊可以提高整體效率，減少重複工作，讓企業更快速地將機器學習模型佈署到生產環境。
  • 提高上市速度：透過提供一套成熟的工具和框架，機器學習平臺團隊可以幫助企業更快速地將機器學習模型從開發階段轉移到生產階段。
  • 減少認知負荷：機器學習平臺團隊可以為產品團隊或領域團隊提供簡化的介面和工具，減少他們需要關注的複雜細節，從而降低認知負荷。

然而，機器學習平臺團隊也可能存在一些劣勢，例如：

  • 過度標準化：如果機器學習平臺團隊過度強調標準化，可能會限制個別專案的創新和自主性。
  • 團隊溝通挑戰：由於機器學習平臺團隊涉及多個角色和多個部門，團隊內部和跨團隊之間的溝通可能會變得複雜和具有挑戰性。

互動模式

機器學習平臺團隊的互動模式包括：

  • 提供支援：機器學習平臺團隊為產品團隊和領域團隊提供技術支援和指導，幫助他們使用機器學習平臺和工具。
  • 開發和維護：機器學習平臺團隊負責開發和維護機器學習平臺的基礎設施和工具，確保其穩定性、安全性和效率。
  • 合作和協作：機器學習平臺團隊與產品團隊和領域團隊合作，共同推動機器學習專案的實施和最佳化。

機器學習團隊的演進與互動模式

在探討機器學習（ML）團隊的演進過程時，我們可以觀察到不同的互動模式和服務交付方式。這些團隊的目標是為組織內的多個團隊提供支援，同時也需要與其他團隊進行合作，以實作更好的服務交付。

從協作到服務交付的演進

機器學習團隊的演進可以從協作模式開始，逐漸發展到服務交付模式。在這個過程中，團隊需要不斷地學習和適應，以滿足組織內不同團隊的需求。這種演進是由於機器學習技術的快速發展和組織內部對於機器學習應用的需求不斷增加所驅動的。

啟用團隊：機器學習專業團隊

啟用團隊是機器學習專業團隊的一種形式，專注於解決機器學習產品開發中的新型問題。這些團隊的專業知識和技能可以幫助其他團隊克服機器學習應用中的挑戰。與平臺團隊不同，啟用團隊的重點在於提供專業知識和支援，而不是自動化重複的工作。

互動模式和服務交付

機器學習團隊的互動模式可以分為兩種：一種是與多個團隊同時合作，另一種是與少數團隊進行更深入的合作。前者可以支援多個團隊的工作，但可能需要更高的資源投入；後者可以提供更深入的支援，但可能只能支援少數團隊。

專業團隊的建立

在組織中，可能已經存在一些數位化的啟用團隊，例如架構或安全團隊。這些團隊可以為其他團隊提供支援和合作。機器學習產品團隊、領域團隊和平臺團隊可能會在某個時候與這些現有的啟用團隊合作。隨著組織的成長和機器學習應用的增加，可能需要建立更多專業的啟用團隊，以解決更深入的跨功能性機器學習問題。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[啟用團隊] -->|提供專業知識和支援|> B[機器學習產品團隊]
    A -->|提供專業知識和支援|> C[領域團隊]
    A -->|提供專業知識和支援|> D[平臺團隊]
    B -->|合作|> E[其他團隊]
    C -->|合作|> E
    D -->|合作|> E

這個圖表展示了啟用團隊如何為機器學習產品團隊、領域團隊和平臺團隊提供支援和合作，同時也與其他團隊進行合作。

啟用團隊在機器學習中的角色

在機器學習（ML）領域中，啟用團隊（enabling teams）扮演著重要的角色，為其他團隊提供專業知識和支援，以解決複雜的問題。這些團隊通常由主題專家、分析師和功能同儕組成，為客戶團隊提供獨特的知識、問題解決能力和同理心。

啟用團隊的目標是「使自己變得多餘」，即為某一類問題提供解決方案，使得客戶團隊可以自行解決類似的問題。這些團隊的工作模式會根據問題的型別而有所不同。對於新型問題或「未知的未知」，啟用團隊需要與客戶團隊進行密切合作，以瞭解問題並開發定製解決方案。

啟用團隊的工作模式

啟用團隊的工作模式可以分為三種：

  1. 新型問題：啟用團隊與客戶團隊進行密切合作，以瞭解問題並開發定製解決方案。
  2. 熟悉問題：啟用團隊為客戶團隊提供支援和指導，以解決熟悉的問題。
  3. 常見問題：啟用團隊將其知識系統化（轉化為平臺），以提供作為服務的解決方案。

啟用團隊的優缺點

啟用團隊的優點包括：

  • 提供專業知識和支援
  • 能夠解決複雜的問題
  • 可以提高客戶團隊的能力

然而，啟用團隊也有一些缺點，例如：

  • 可能需要大量的資源和時間
  • 可能會干擾客戶團隊的工作

隨著機器學習應用日益普及，如何有效組織和管理機器學習團隊成為企業成功的關鍵。本文深入探討了不同機器學習團隊的拓樸結構、互動模式和演進路徑，分析了各種團隊組織模式的優缺點以及適用場景。流程對齊團隊適用於規模較小、依賴性較低的機器學習專案，強調端對端的價值交付；而複雜子系統團隊，也就是機器學習領域團隊，則更適合處理複雜的機器學習應用，需要具備更深入的專業知識和跨部門協作能力。平臺團隊和啟用團隊則扮演著支援性角色，前者提供基礎設施和工具支援，後者則提供專業知識和問題解決方案，協助其他團隊更好地應用機器學習技術。技術限制深析顯示，中央化資料科學團隊容易成為瓶頸，缺乏多樣性職能角色也限制了其發展。整合價值分析指出，跨功能角色和「即服務」交付模式是提升協作效率的關鍵。未來3-5年，預計機器學習團隊的組織結構將更加靈活和動態，平臺化和自動化程度將進一步提高，團隊之間的互動模式也將從協作轉向服務化。玄貓認為，企業應根據自身業務需求和發展階段，選擇合適的機器學習團隊組織模式，並持續最佳化團隊結構和互動模式，才能在激烈的市場競爭中保持領先地位。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。