7 шагов, чтобы представить вашу модель машинного обучения конечным пользователям

Представление модели машинного обучения, которая может решить бизнес-задачи, является одной из целей, которую хочет достичь специалист по данным. Для завершения проекта требуется длительный процесс, требующий времени и усилий. Обычно, когда это сделано, специалисту по данным необходимо повторить шаги обработки данных, чтобы получить наилучшие результаты. Ожидаемые результаты — модели машинного обучения и идеи.

Одна часть, которая не менее важна, но о которой часто забывают, — это заключительный этап презентации. Конечные пользователи должны понимать основные моменты, изложенные во время презентации; в противном случае модель не будет использоваться, и ваши усилия будут напрасны. Презентация модели машинного обучения имеет решающее значение для ученых, занимающихся данными, чтобы убедить политиков принимать наилучшие решения на основе рекомендаций.

Презентации должны быть хорошо подготовлены. Вот 7 шагов, чтобы сделать эффективную презентацию для конечных пользователей:

1. Поймите свою аудиторию и «их» цели

Первое, что нужно сделать, это понять, кто будет аудиторией презентации, в данном случае конечными пользователями. Зная цель презентации, мы также должны точно помнить их цели. Вы должны уже знать свои цели после предварительной консультации. Понимание того, кто наша аудитория, будет важной основой, которая направит нас в том, что делать.

Имейте в виду, что даже если у нас есть свои взгляды, которые мы считаем лучшими, мы должны иметь возможность отложить их в сторону, если они отличаются от предполагаемой цели пользователя.

Навязывание своего мнения в соответствии со своими пожеланиями без учета целей пользователей может привести к фатальному результату: пользователи не захотят принимать разработанную вами модель. Конечно же, вы ведь не хотите, чтобы все потраченные усилия и время были потрачены впустую, верно?

2. Создайте привлекательные слайды PowerPoint и подготовьте код

Хорошая презентация требует средств массовой информации для передачи материала. Одним из наиболее часто используемых средств является PowerPoint. Подготовленные слайды PowerPoint должны быть адаптированы к теме презентации.

Показывайте изображения, иллюстрации и графику, чтобы прояснить идеи, которые вы хотите донести. Сократите текст на слайдах до минимума (‹25 слов). Более подробные пояснения могут быть даны во время презентации. Обратите внимание на размер, тип и цвет шрифта. Кроме того, настройте цвет шрифта на цвет фона, чтобы аудитории было легко читать.

Подготовьте код, если есть аудитория, разбирающаяся в технических вопросах, чтобы его было легко отобразить во время сеанса QnA или чтобы вы могли получить обратную связь.

3. Глубоко изучите свои модели машинного обучения

Не вся аудитория технически понимает, как развивался процесс машинного обучения и наше внимание в процессе, через который мы прошли. Тем не менее, могут быть аудитории, которые понимают и задают технические вопросы, связанные с созданными моделями машинного обучения.

Понимание разработанного нами машинного обучения поможет аудитории понять наше объяснение, когда что-то неясно. Когда аудитория сможет ясно понять, мы надеемся, что те, кто будет принимать решения, смогут понять и без колебаний использовать разработанную модель машинного обучения.

4. Кратко опишите цели вашего проекта

Когда мы проводим презентации для конечных пользователей, объяснение того, какое влияние оказывает на них разработанная модель, важнее, чем объяснение бизнес-мотивов.

Например, менеджеры по продуктам просмотрели несколько форумов, чтобы определить проблемы и потребности клиентов. Цель проекта в данном случае — помочь им сосредоточиться на «хороших вещах» — шумихе. Как показано на изображении ниже, пользователи уже знают, что хотят найти модную информацию, и мы говорим им, что наша модель поможет им эффективно ее искать.

5. Расскажите, как модели подходят для рабочего процесса пользователя

Во время презентации также объясните конечным пользователям, как разработанная модель может помочь им в работе. Мы можем показать сценарии типичного рабочего процесса пользователя до и после, как в примере ниже.

Процесс и недостатки предыдущего рабочего процесса должны быть известны пользователям. На следующем слайде показано, как модель предварительно отбирает для них темы форума. Вывод модели помогает пользователям управлять своими уже существующими списками наблюдения, и, конечно же, пользователи по-прежнему могут напрямую переходить на форумы.

На изображении ниже показаны результаты экспериментального исследования, чтобы показать, что модель может уменьшить усилия, необходимые для мониторинга форумов и предоставления полезной информации.

Разработайте это с помощью убедительного примера на этом изображении (пример TimeWrangler, который мы также использовали в презентации спонсора проекта).

Вы также можете указать более подробную информацию о том, как работает модель. Например, пользователи могут захотеть узнать, каковы входные данные для модели, как в примере ниже, чтобы они могли сравнить эти входные данные с тем, что они учитывают при ручном поиске интересной информации на форумах. После того, как вы показали, как модель вписывается в рабочий процесс пользователя, вы можете объяснить, как пользователи будут ее использовать.

6. Покажите им, как использовать модели

Этот этап, по-видимому, является существенной частью презентации. На этом этапе вы объясните конечным пользователям, как использовать разработанную вами модель. На изображении ниже показано, как менеджер по продукту будет взаимодействовать со своей Buzz-моделью.

В этом сценарии мы предполагаем, что у менеджеров по продуктам есть механизм для добавления тем и обсуждений с форумов в список наблюдения, а также способ для менеджеров по продукту отслеживать список наблюдения. Модель будет отдельно присылать уведомления пользователям о предстоящих новостях по интересующей их теме.

В реальных презентациях вы затем расширили бы каждый пункт, чтобы показать пользователям, как они используют модель: скриншоты графического интерфейса, который они используют для взаимодействия с моделью, и скриншоты выходных данных модели.

Предоставьте пояснительное изображение, например, снимок экрана с уведомлением по электронной почте, который объясняет представление пользователю. К концу этого раздела пользователь должен понимать, как использовать модель Buzz и что делать с выходными данными модели Buzz.

7. Сделайте выводы и вовлеките аудиторию с помощью QnA и отзывов

В конце презентации передайте выводы и пункты из предоставленного вами материала, чтобы аудитория могла вспомнить, какой материал вы обсуждали.

На протяжении всей презентации вовлекайте аудиторию, задавая вопросы, чтобы сделать аудиторию более заинтересованной и сосредоточенной. В конце презентации откройте сеанс QnA и позвольте аудитории задавать вопросы, если материал все еще неясен.

Наконец, покажите слайд, который просит пользователей оставить отзыв о модели после ее серьезного использования, как показано на изображении ниже. Отзывы пользователей могут помочь вам (и другим командам, которые помогают поддерживать модель, как только она будет запущена и запущена) улучшить взаимодействие с пользователем, повысив вероятность того, что модель будет широко принята и принята.

Заключительная мысль

Это были 7 шагов к созданию эффективной презентации для конечных пользователей.
Исходя из моего опыта, этот этап очень важен, но мне не удалось донести важную мысль во время презентации. Я надеюсь, что эта статья поможет вам. Спасибо, что дочитали до конца. Увидимся в другом посте!

Рекомендации

Книга Практическая наука о данных с R (второе издание) Нины Зумель и Джона Маунта: https://www.manning.com/books/practical-data-science-with-r