「Jeremy Jordan」Notes on Machine learning Project Management Guidelines（机器学习项目管理指南）

Sina Weibo：小锋子Shawn
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http://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/82720316

　　我读到一篇不错的博文，介绍机器学习项目管理，来自Jermemy Jordan。
　　项目生命周期 机器学习项目具有高度迭代性，即在机器学习生命周期中，你在某环节迭代到某个满意的水平，你继续下个任务。通过与现实世界交互，你重新定义下一次迭代开发的目标。如图1所示，为机器学习开发生命周期。

1、计划、项目启动
- 定义任务、琢磨需求
- 决定项目可行性（数据、模型、市场）
- 讨论大致的模型折中（准确率vs速度）
- 建立项目代码库
2、数据收集和标注
- 定义金标准（创建标注文档）
- 建立数据摄取管道（如何收集/爬虫数据）
- 验证数据质量
- 回顾第1步，确保数据是充足的
3、模型调研
- 使用初始数据管道，开始简单模型
- 让简单模型过拟合训练数据
- 决定和执行简单baseline
- 在早期阶段，保持机智，尝试许多并行/独立的想法
- 如果存在世界一流模型，那么寻找到，并复现结果，接着应用你们的数据集，作为第二个baseline
- 回顾第1步，确保可行性
- 回顾第2步，确保数据质量是足够的
4、模型优化