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產品經理在AI項目中要怎么做好時間把控？這篇文章里，作者結合實例，列出了AI項目時間把控中需要注意的5個環(huán)節(jié)，一起來看看吧。

隨著李一舟的AI課程話題的討論火熱，可以看出大家對AI行業(yè)的關注，記得李一舟的廣告詞里說產品經理一定要學AI?。?！

那產品經理該學AI的什么內容呢，本系列內容將為大家逐步介紹，作為一名傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)產品經理，轉型為AI產品經理，需要了解那些內容，算法，模型當然是要了解的，但是這里要先講一個AI項目時間把控的問題，了解并掌握這些要點，有助于更加高效地推進項目，減少不必要的項目延誤。本文將會結合實例，列出AI項目時間把控中需要注意的5個環(huán)節(jié)：

一、啟動時拆解項目步驟

在啟動一個AI項目時，首先需要將其細分為多個任務環(huán)節(jié)，比如在假粉檢測的項目中，可以將項目拆分為：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、特征提取、模型選擇、模型訓練及評估優(yōu)化等步驟。立項時需要明確各個階段的目標、時間節(jié)點以及有延誤風險時的應對措施。

部分任務因為涉及到的成員不一樣，可以在同一個時間段內同步進行，比如數(shù)據(jù)收集人員可以分批給出數(shù)據(jù)，這樣算法工程師可以先用第一部分的數(shù)據(jù)開始工作。每個環(huán)節(jié)有多少人是可以同時進行，以此來節(jié)省項目時間的，產品經理需要跟項目成員一起溝通來排計劃。

拆解任務，不僅有助于團隊成員明確每個階段的工作重心，還能確保整個項目進度可視化，避免項目后期出現(xiàn)延誤的情況。

二、數(shù)據(jù)的準備和處理時間

在有監(jiān)督學習的AI項目里，往往依賴大量的數(shù)據(jù)來訓練模型，數(shù)據(jù)的收集、清洗和預處理工作通常比預期的要花費更多時間。作為產品經理，你可能需要：整理數(shù)據(jù)收集的來源渠道，定義數(shù)據(jù)（如簡單的正負情感分類或更細致的情感分類等）、制定“數(shù)據(jù)標注的規(guī)范”，驗收數(shù)據(jù)標注的質量等等，這個根據(jù)項目團隊大小會可能會由不同的人負責，但產品經理需要跟進數(shù)據(jù)的收集進度，以確保數(shù)據(jù)樣本的收集滿足模型訓練的需求。

比如，在評論的情感分析的項目中，一開始預想的數(shù)據(jù)樣本可以從公開的電商評論數(shù)據(jù)集里獲取，但是在進行一定的測試后，發(fā)現(xiàn)公開數(shù)據(jù)集適用的電商場景跟自己的業(yè)務場景還是有一定的差距，無法直接使用或即便使用了模型的效果也不會好，還是需要自己收集數(shù)據(jù)并進行標注。那此時項目預估的時間就會比一開始預估的直接用公開數(shù)據(jù)集要耗時很多。

此外，數(shù)據(jù)清洗和預處理需要去除噪聲，標準化格式等，這些步驟復雜而且耗時，收集的數(shù)據(jù)樣本量還可能在進行數(shù)據(jù)清洗后，樣本數(shù)量又不足了，或者是在模型反復調優(yōu)的過程中，都需要繼續(xù)補充數(shù)據(jù)，這些都可能會導致項目的實際時長比預想的要長。

所以，數(shù)據(jù)的收集要盡可能地貼近實際的業(yè)務場景，實際的數(shù)據(jù)收集量要比預估的收集量多一些，才可能避免在這些階段影響項目的進度。

三、數(shù)據(jù)標注的質量對模型的影響

數(shù)據(jù)標注的質量直接影響了模型訓練的好壞。比如在對文本分類的項目中，我們遇到了標注人員對文本的歸類的理解不一致（有的理解成vlog，有的理解成了時尚），在初期也制定了一定的分類標準，但定義的不夠細致，而且在數(shù)據(jù)標注質量的抽查時沒有查出這個問題，導致數(shù)據(jù)導入模型訓練后的效果很不好。

為此，就需要投入更多的精力制定詳盡的分類定義標準和數(shù)據(jù)標注的規(guī)范，加強內部或外部外部標注人員的培訓，并采用多輪審查的機制，也可以采用自動化標注工具來輔助等等來確保模型所需數(shù)據(jù)的質量，多管齊下才能保證數(shù)據(jù)標注過程的質量與可控性，才能保證模型的效果不受訓練數(shù)據(jù)的影響。

四、模型調優(yōu)需要持續(xù)迭代

AI模型的訓練和調優(yōu)是一個持續(xù)迭代過程，需要不斷嘗試不同的參數(shù)和算法組合，很難一次性達到最優(yōu)的模型效果。這個過程需要反復進行，每次迭代都可能發(fā)現(xiàn)新的問題需要調整和優(yōu)化。

比如，在進行文本分類的項目中，就需要根據(jù)每次模型的不同分類下的訓練結果，不斷地調整特征的權重、優(yōu)化模型的架構等，這些調優(yōu)的過程都需要時間來嘗試，驗證。

所以，除了要在一開始給項目設置好可接受的預期結果和項目時間預估外，還要根據(jù)項目的復雜度預留足夠的模型調優(yōu)時間，不然也會影響項目的交付和質量。

五、環(huán)境部署需要預留足夠的時間

AI項目通常依賴于高性能的計算資源，如GPU服務器、云計算資源等，它們都會影響部署的效率和穩(wěn)定性。此外，AI項目的環(huán)境部署還涉及學習框架、中間件等組件之間可能存在版本兼容性問題，需要嚴格的版本管理和適配，否則可能導致模型在生產環(huán)境運行失敗或性能低下。這些環(huán)境的配置通常比傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)項目更為復雜些，沒有預估好這個環(huán)節(jié)的時間，也會影響整個項目的進度。

比如項目初期，沒有考慮到環(huán)境部署的成本，在模型訓練階段，才發(fā)現(xiàn)計算資源不足，需要臨時增加服務器和GPU設備等等，類似這樣的環(huán)節(jié)都會導致項目有延誤的風險。

產品經理要結合項目的復雜度，涉及的數(shù)據(jù)量等，與相關技術人員溝通清楚環(huán)境部署需要的時間和所需的軟硬件資源，并預留合理的機動時間來應對部署可能遇到的挑戰(zhàn)。

在AI項目中，產品經理可以參考以上這5點注意事項，提升自己的對AI項目的時間把控能力，避免沒有考慮到這些環(huán)節(jié)而造成AI項目的延誤。如果你也有更多對AI項目時間把控的法子，歡迎分享交流！