Considerações sobre Desenvolvimento Ágil para Projetos de Aprendizado de Máquina

Visão Geral

Ao conduzir projetos de Aprendizado de Máquina (ML), seguimos a metodologia Ágil para o desenvolvimento de software, com algumas adaptações, pois reconhecemos que a pesquisa e experimentação são, por vezes, difíceis de planejar e estimar.

Objetivos

1. Executar e gerenciar projetos de ML de forma eficaz.
2. Criar uma colaboração eficaz entre a equipe de ML e as outras equipes que trabalham no projeto.

Para saber mais sobre como a ISE conduz o processo Ágil para equipes de desenvolvimento de software, consulte este documento.

Dentro deste framework, a equipe segue essas cerimônias Ágeis:

• Gerenciamento do Backlog
• Retrospectivas
• Scrum of Scrums (quando aplicável)
• Planejamento de Sprint
• Reuniões Diárias (Stand-ups)
• Acordo de Trabalho (Working agreement)

Observações sobre o processo Ágil durante a exploração e experimentação

1. Reconhecendo que histórias de usuário de ML e análises exploratórias são menos previsíveis do que as de desenvolvimento de software, nos esforçamos para ter um entregável para cada história de usuário em cada sprint.

2. Histórias de usuário e análises exploratórias são geralmente estimadas usando tamanhos de camisetas (T-shirt sizes) ou similares, e não em dias/horas reais. Veja mais aqui sobre estimativa de histórias.

3. As sessões de design de ML devem ser incluídas em cada sprint.

Exemplos de entregáveis de ML para cada sprint

• Código funcional (por exemplo, modelos, pipelines, código exploratório)
• Documentação de novas hipóteses e a aceitação ou rejeição de hipóteses anteriores como parte de uma Análise Orientada por Hipóteses (HDA). Para mais informações, consulte Desenvolvimento Orientado por Hipóteses no site de Barry Oreilly
• Resultados e aprendizados da Análise Exploratória de Dados (EDA) documentados

Notas sobre a colaboração entre a equipe de ML e a equipe de desenvolvimento de software

• As equipes de ML e Desenvolvimento de Software trabalham juntas no projeto. A equipe usa um único backlog e participa das mesmas cerimônias Ágeis. Em casos em que o projeto envolve muitos participantes, dividimos em grupos de trabalho, mas ainda mantemos toda a equipe participando das cerimônias Ágeis.

• Se possível, o estudo de viabilidade e a experimentação inicial do modelo ocorrem antes do início do trabalho de operacionalização.
• A equipe de ML e a equipe de desenvolvimento compartilham a responsabilidade pela solução de MLOps.
• A interface do modelo de ML (API) é determinada o mais cedo possível, para permitir que os desenvolvedores considerem sua integração à linha de produção.
• Os artefatos de MLOps são desenvolvidos com uma colaboração contínua e revisão da equipe de ML, para garantir que abordagens apropriadas para experimentação e produtização sejam utilizadas.
• As retrospectivas e o planejamento de sprints são realizados no nível de toda a equipe e não no nível de grupos de trabalho específicos.