アジャイル開発が機械学習に役立つ5つの方法

[51CTO.com クイック翻訳] フレームワークと方法として、アジャイル開発は現在、ソフトウェア開発の中核領域で最も人気のあるモデルの1つになっています。アジャイル手法では、開発プロセスにインタラクティブ性と参加性を取り入れることで、さまざまなパラメーターにわたって効率性が向上することが実証されています。これにより、開発チームは複雑な課題に直面しながら革新的なソリューションを模索しながら、全体的な効率と配信品質を向上させることができます。

現在、業界では機械学習プロジェクトの開発にアジャイル手法を採用するケースが増えています。彼らは、通常の機能開発とテストからコア要件に重点を移すことで、チーム全体でアジャイル手法を採用する傾向があります。音声アシスタントからリアルタイム予測まで、アジャイル手法により機械学習の分野でアプリケーション ソリューションが継続的にアップグレードおよび改善されています。次の 5 つの側面から、アジャイル開発が機械学習プロジェクトにどのように役立つかを見てみましょう。

アジャイル手法による効果的なプロジェクト管理

アジャイル手法では通常、関係者からの複数レベルの入力が含まれ、テストと迅速なプロトタイピングのサイクルが発生します。これらは多くの場合、継続的なコミュニケーションをチームコラボレーションの中核要素にするためにプロジェクトマネージャーが行わなければならなかった実践的な作業を置き換えることができます。したがって、アジャイル手法は、プロジェクト内のコミュニケーション レベルを向上させ、チーム メンバー間の絆を深めるのに役立ちます。同時に、これによりプロジェクト チームの組織管理構造がより効率的になり、各メンバーが個人的な見解や意見を自由に表明できるようになります。

アジャイル手法では、いつでもポジティブなサイクルを導入することができ、開発プロセスをよりダイナミックかつ革新志向にすることができます。ますますデジタル化が進む市場環境において、さまざまな機能的なアイデアを迅速に実装できるようになります。アジャイル手法により、機械学習プロジェクトを市場中心にし、設定されたさまざまな目標をタイムリーに達成できると言えます。

さらに、企業内のさまざまなプロジェクトの透明性が高まるにつれて、各段階の開発プロセスは互いにさまざまな領域に自由にアクセスできるようになります。このより包括的かつ相互接続されたプロジェクト開発アプローチを通じて、各プロジェクト チームのメンバーはさまざまな重要な情報に自由にアクセスできます。一方、この透明性により、プロジェクト マネージャーは、重要なコア開発の進捗状況をより効率的に追跡できるようになります。

設計決定を加速

世界中の 1,300 人を超える IT 意思決定者を対象とした調査では、アジャイル手法が意思決定の迅速化に重要な役割を果たすことが示されました。この方法の利点は、主に対人コミュニケーション、データの洞察、情報処理効率の向上に反映されます。特にデータの洞察に関しては、アジャイル手法を採用した企業は年間収益の 60% 増加を達成しました。全体的なメリットが増加するにつれて、より多くの業界横断的な企業がプロジェクトにアジャイル開発手法を導入し始めています。

さまざまな技術を統合するという戦略的な決断が、業界全体のデジタル変革を加速させていると言えるでしょう。機械学習に関しては、アジャイル手法により、企業は柔軟かつ容易に拡張することで、消費者のニーズをできるだけ早く満たす、より優れたテクノロジー ソリューションを作成できます。アジャイル開発が従来の設計やテストと同様にエンタープライズ ソフトウェア エンジニアリングの一部になると、企業に根本的な変化がもたらされます。

EYコンサルティングのパートナー兼アライアンスリーダーであるシビヨティ・バス氏は、次のように述べています。「今日、効率的で機敏なオペレーションは、デジタル経済における企業の発展を支える上で重要な役割を果たしています。これにより、企業は従来の手動プロセス、レガシーシステム、データ不足による課題に縛られることがなくなります。」

製品ポートフォリオを強化し、既存のコンピューティング機能を変革する方法を模索している企業にとって、意思決定プロセスをスピードアップする方法の 1 つとして、機械学習におけるアジャイル手法が注目されています。これにより、データ収集からモデル開発、実験テスト、最終的な効果評価までの時間が短縮され、プロジェクト チームは現在の学習モデルを使用するか、反復して改善する必要があるかをより迅速に決定できるようになります。

コアリソース（人材、チーム、テクノロジー）を最適化する

アジャイル手法は、才能とテクノロジーを重視して、ソフトウェア企業がさまざまな貴重な資産を最適化する能力を強化します。さまざまなチームが期待される結果に応じてリソースを割り当て、反復的な開発モデルをプロジェクトの中核として採用します。チームメンバーは互いにコミュニケーションをとることで、特定の課題に対する解決策を見つけることができます。したがって、アジャイルアプローチは、プロジェクトにおける人々の時間とエネルギーの割り当てを最適化することにより、企業に大きな競争上の優位性をもたらします。

後期エンジニアリングフェーズと前期研究開発フェーズを直接連携させることによってのみ、包括的な共同開発が可能になります。アジャイル手法により、すべての機械学習プロジェクトが最初から適切に最適化されることが保証されます。このようにして、各開発者はプロセスに対する理解に曖昧さがなくなり、プロセス内で自分が果たす役割を完全に理解できるようになります。

顔認識であれ、チャットボットの開発であれ、アジャイル手法は関係するすべてのリソースに対して動的な環境を作り出します。これにより、機械学習プロジェクトが一定の時間制限内に収まるようになり、開発チームはさまざまなリソースの割り当てを最適化して全体的な効率を向上させることができます。そして、タスクを完了した後は、すぐに新しいプロジェクトや機能の研究開発に移行できます。

すべてのプロジェクト チーム メンバーが適切なリソースを使用して作業を実行できるため、プロジェクト サイクル全体をスムーズに進め、追跡できます。すべての機械学習プロジェクトの中核コンポーネントとして、アジャイル手法はリソースを最適化することでチームの実行能力を向上させることがわかります。

データモデルを迅速に検証

ご存知のとおり、機械学習は最終製品ではなく、実際にはプロセス ツールです。アジャイル手法は、特にヘルスケアの分野において、さまざまなプロジェクトのプロトタイプを迅速に検証する上で強力な「触媒的」利点を持っています。これにより、開発者はさまざまなモデルを迅速にテストできるだけでなく、データ サイエンティストはより正確な情報をタイムリーに取得できるようになります。アジャイル手法は、優れた柔軟性と拡張性を備えた大規模なデータセットの収集と処理に大きな役割を果たします。

アジャイル手法を使用してデータ モデルの正確性と有効性をより迅速に検証することで、開発チームはさまざまなモデルとデータ セットを効率的に反復処理できます。同時に、より明確で正確なさまざまなデータ特徴点に基づいて、シミュレーション環境で新しいデータ モデルの適用を迅速に設計およびテストすることもできます。アジャイル手法は、プロジェクト チームにワンストップの情報収集ポイントを提供し、全員がプロジェクトの各ステップの主要な効果とフィードバックを継続的に照会し、プロジェクト全体を継続的に反復できると言えます。

さらに、迅速な検証は人工知能（AI）の分野にも応用できます。機械学習とアジャイル開発の経験を活用することで、AI モデルは企業にさらに大きな創造的なビジネス インパクトをもたらすことができます。現在では、さまざまなハイテク応用分野だけでなく、金融、ヘルスケア、製造業でもアジャイル手法を使用して、データモデルと製品の効果をリアルタイムかつ迅速に検証しています。

機械学習のより広範な導入

アジャイル手法の助けを借りて、機械学習チーム (https://www.signitysolutions.com/ai-machine-learning?utm_source=Blog&;utm_medium=Dzone&utm_campaign=Agile を参照) と開発チームを密接に統合するモデルを受け入れ、採用し始めている企業が増えています。機械学習チームは、R&D チームからデータ機能情報やフィードバックをタイムリーに受け取ることができます。彼らの協力を通じて、包括的なプロジェクト開発方法と実践のセットが生成されます。現在、これらの企業の中には、アジャイル開発手法を「試す」ことで独自の開発パラダイムや作業方法をまとめ、それをさまざまな機械学習プロジェクトに革新的に導入しているところもあります。モデル、コード、スクリプトをうまく分離できます。効果的な再利用と柔軟な組み合わせにより、プロジェクト全体のコード サイズを合理化するだけでなく、プログラムとモデルをより実用的にし、コードの品質を向上させます。

機械学習モデルは従来のモデルに比べて複雑で、効果も不確実性が高いため、知識蓄積や認知能力の面で開発チームの「負担」が目に見えない形で増加していることは否定できません。したがって、プロジェクト チームが依然として古いトレーニング モデルに従っている場合、学習と実践のプロセス中に、チーム メンバーが「開始から諦め」に至ることは容易です。しかし、アジャイル開発モデルを採用すれば、開発者はすぐに結果を観察することができ、フラストレーションのない環境でさまざまな機械学習製品の結果を反復して改善し続けることができます。

要約する

要約すると、アジャイル手法は、企業が経済的、時間的、技術的なコストを削減しながら、より透明性の高い方法で機械学習プロジェクトの迅速な構築、柔軟な反復、継続的なリリースを実現するのに役立ちます。

原題: 近い将来、アジャイルが機械学習プロジェクトを支配する 5 つの方法、著者: Amit Dua

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