AI کے لیے اپنے آپریٹنگ ماڈل کو انجام دینے کے لیے ٹیم کو اکٹھا کرتے وقت کن اہم عناصر پر غور کرنا چاہیے؟
-
AI کے لیے اپنے آپریٹنگ ماڈل پر عمل درآمد کرنے کے لیے صحیح ٹیم بناتے وقت درج ذیل عناصر کو مدنظر رکھنا ضروری ہے:   1) میرا ڈیٹا فاؤنڈیشن کتنا پختہ ہے: آیا آپ کا ڈیٹا اب بھی سائلو میں ہے، ملکیتی فارمیٹس میں پھنس گیا ہے یا اس تک رسائی مشکل ہے۔ ایک متحد طریقہ سے ڈیٹا انجینئرنگ کے کام اور ڈیٹا پلیٹ فارم کی مہارت کی مقدار پر بڑے اثرات مرتب ہوں گے جس کی ضرورت ہے۔   2) انفراسٹرکچر اور پلیٹ فارم ایڈمنسٹریشن: چاہے آپ کو سروس کی پیشکش کے طور پر برقرار رکھنے یا فائدہ اٹھانے کی ضرورت ہو، آپ کی مجموعی ٹیم کی ساخت پر بہت بڑا اثر پڑ سکتا ہے۔ مزید یہ کہ، اگر آپ کا ڈیٹا اور AI پلیٹ فارم متعدد خدمات اور اجزاء پر مشتمل ہے تو ڈیٹا اور صارفین کو کنٹرول کرنے اور محفوظ کرنے اور تمام حصوں کو ایک ساتھ کام کرنے کا انتظامی بوجھ خاص طور پر انٹرپرائز پیمانے پر بہت زیادہ ہو سکتا ہے۔   3) MLOps: AI سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے کے لیے آپ کو اپنے کاروبار کو متاثر کرنے کے لیے اسے استعمال کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔ صحیح ML انجینئرنگ کی مہارت یا پیکج، جانچ، تعیناتی اور نگرانی کے لیے صحیح ٹولز کے بغیر ایک مکمل ڈیٹا سائنس ٹیم کی خدمات حاصل کرنا انتہائی فضول ہے۔ ایسے کئی اقدامات ہیں جو مؤثر اینڈ ٹو اینڈ اینڈ AI ایپلی کیشنز کو چلانے کے لیے جاتے ہیں اور آپ کے آپریٹنگ ماڈل کو اس بات کی عکاسی کرنی چاہیے کہ ان کرداروں میں جو شامل ہیں اور جس طرح سے ماڈل لائف سائیکل مینجمنٹ کو استعمال کے کیس کی شناخت سے لے کر ڈیولپمنٹ سے لے کر تعیناتی تک، اور شاید سب سے اہم استعمال.   ان تین جہتوں کو آپ کی توجہ اور ان کرداروں سے آگاہ کرنا چاہیے جو آپ کی ترقیاتی ٹیم کا حصہ ہونے چاہئیں۔ وقت گزرنے کے ساتھ، بعض کرداروں کا پھیلاؤ بدل سکتا ہے کیونکہ آپ کی تنظیم ان جہتوں کے ساتھ اور آپ کے پلیٹ فارم کے فیصلوں پر پختہ ہوتی جاتی ہے۔