অ্যাপ্লিকেশন গাইড
এআই পণ্য ব্যবস্থাপনা
এআই পণ্য ব্যবস্থাপনা একটি মডেল-ভিত্তিক ক্ষমতা এবং একটি পরিমাপযোগ্য পণ্য ফলাফলের সাথে ব্যবহারকারীর সমস্যাকে সংযুক্ত করে।
এই নির্দেশিকা শুনুনএআই-বর্ণিত · ~2 min
এই পৃষ্ঠায়2 মিনিট পঠিত
ওভারভিউ
এর মধ্যে রয়েছে AI উপযুক্ত কিনা তা নির্ধারণ করা, গ্রহণযোগ্য ব্যর্থতা সংজ্ঞায়িত করা এবং মূল্যায়ন ও অপারেশনের পরিকল্পনা করা। একটি উচ্চ মডেল স্কোর স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানে না যে একটি বৈশিষ্ট্য তার ব্যবহারকারীদের সাহায্য করে।
মূল টেকওয়ে
- ব্যবহারকারীর সমস্যা দিয়ে শুরু করুন।
- পৃথক মডেল এবং পণ্য পরিমাপ.
- পরিকল্পনা ব্যর্থতা পরিচালনা এবং চলমান মূল্যায়ন.
গভীর ডুব
টাস্ক এবং বর্তমান বিকল্প দিয়ে শুরু করুন। ব্যবহারকারীরা কি সম্পূর্ণ করার চেষ্টা করছেন, কোথায় তারা সংগ্রাম করছেন এবং একটি সফল ফলাফল কেমন হবে তা শনাক্ত করুন। অতিরিক্ত জটিলতার প্রতিশ্রুতি দেওয়ার আগে সহজ সফ্টওয়্যার বা একটি পরিষ্কার প্রক্রিয়ার সাথে একটি মডেল-ভিত্তিক পদ্ধতির তুলনা করুন। পণ্য মেট্রিক্স থেকে পৃথক মডেল মেট্রিক. ভবিষ্যদ্বাণী নির্ভুলতা, পুনরুদ্ধার প্রত্যাহার, বা আউটপুট পছন্দ একটি সিস্টেম নির্ণয় করতে সাহায্য করতে পারে। কার্য সমাপ্তি, ব্যবহারকারীর প্রচেষ্টা, ত্রুটি পুনরুদ্ধার, এবং একটি দরকারী ফলাফল ঠিকানার খরচ যে পণ্যটি আসলে কার্যপ্রবাহকে উন্নত করে কিনা। গ্রহণযোগ্য আচরণের সীমানা নির্ধারণ করুন। অসমর্থিত অনুরোধ, অনিশ্চয়তা, বিলম্বিতা এবং পর্যালোচনার প্রয়োজন ক্রিয়াগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন। কীভাবে ব্যবহারকারীরা ভুল সংশোধন করতে পারে, কাজ বাতিল করতে পারে বা মডেল সাহায্য করতে পারে না তখন অন্য রুটে পৌঁছানোর পরিকল্পনা করুন। একটি পরিষ্কার মূল্যায়ন এবং পর্যবেক্ষণ পরিকল্পনা সঙ্গে মুক্তি. রেকর্ড মডেল এবং প্রম্পট সংস্করণ, প্রতিনিধি ব্যবহারকারী এবং কার্যের ফলাফল পরিমাপ, এবং রিগ্রেশন তদন্ত. প্রকৃত অপারেটিং অবস্থার অধীনে পণ্যটির প্রমাণ পাওয়ার আগে একটি প্রদর্শনকে সাধারণ প্রতিশ্রুতিতে পরিণত করা এড়িয়ে চলুন।
04কাজের উদাহরণ
একটি দরকারী সাফল্য মেট্রিক চয়ন করুন
একটি সমর্থন সহকারী কল্পনা করুন যে পরিবর্তনের পরে আরও টিকিট বন্ধ করে দেয়, কিন্তু গ্রাহকরা তাদের অনেকগুলি আবার খোলেন।
সমাধান করা সমস্যাগুলি পরিমাপ করুন এবং বন্ধের হারের পাশাপাশি যোগাযোগের পুনরাবৃত্তি করুন।
পরিবর্তনটি উত্তরগুলিকে উন্নত করেছে বা অমীমাংসিত কাজ সম্পূর্ণ চিহ্নিত করা সহজ করেছে কিনা তা তদন্ত করুন।
এটা কি দেখায়
নির্মিত উদাহরণটি প্রতিনিধিত্ব করার জন্য ব্যবহারকারীর ফলাফল থেকে একটি অপারেশনাল গণনাকে আলাদা করে।
বাস্তব-বিশ্ব বাস্তবায়ন
গ্রহণযোগ্য প্রচেষ্টা এবং ত্রুটির হার সহ একটি ব্যবহারকারীর টাস্ক সম্পূর্ণ করা হিসাবে সাফল্যকে সংজ্ঞায়িত করুন।
একই ফলাফলের মানদণ্ড ব্যবহার করে বিদ্যমান কর্মপ্রবাহের সাথে একটি AI বৈশিষ্ট্যের তুলনা করুন।
এটাকে বাস্তবে প্রয়োগ করা হচ্ছে
কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ
- পছন্দগুলি তৈরি করুন. অ্যাপ্লিকেশন-স্তরের নকশা নির্ধারণ করে যে AI বাস্তব ফলাফলগুলিকে উন্নত করে কিনা।
- টিম এবং ওয়ার্কফ্লো. ভাল ওয়ার্কফ্লো ইন্টিগ্রেশন ব্যবহারকারীদের বিশ্বাস করতে পারে এমন উত্পাদনশীলতা লাভ তৈরি করে।
- ঝুঁকি এবং নিরাপত্তা. সুপরিসর ব্যবহারের ক্ষেত্রে পরিবর্তনের ক্লান্তি এবং বাস্তবায়নের ঝুঁকি হ্রাস করে।
জন্য সতর্ক
- একটি ভাঙা প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিদ্যমান সমস্যাগুলিকে প্রসারিত করতে পারে।
- দলগুলি অতিরিক্ত-স্বয়ংক্রিয় হতে পারে এবং প্রয়োজনীয় মানবিক বিচার অপসারণ করতে পারে।
- আউটপুট ক্রমাগত মূল্যায়ন না করা হলে গুণমান প্রবাহিত হতে পারে।
পরবর্তী পদক্ষেপ
- বর্তমান ওয়ার্কফ্লো ম্যাপ করুন এবং সর্বোচ্চ-ঘর্ষণ ধাপ সনাক্ত করুন।
- সম্পূর্ণ অটোমেশনের আগে মানব চেকপয়েন্টগুলি সংজ্ঞায়িত করুন।
- ব্যবহারকারীদের প্রম্পট, বৃদ্ধির পথ এবং মানের মান সম্পর্কে প্রশিক্ষণ দিন।
- টেকসই মান নিশ্চিত করতে টাস্ক-লেভেল ফলাফল ট্র্যাক করুন।
সূত্র এবং আরও পড়ুন
- Googleএকটি ML সমস্যা ফ্রেমিং
অন্বেষণ চালিয়ে যান
ফ্রি নিউজলেটার
প্রতিদিনের এআই ব্রিফিং পান
প্রতি সপ্তাহের কাজের দিন সকালে তিনটি যাচাইকৃত এআই স্টোরি, সহজ ইংরেজিতে লেখা। চিরকালের জন্য ফ্রি, কোনো বিজ্ঞাপন নেই।
প্রতি সপ্তাহের কাজের দিনে একটি ইমেল। এক ক্লিকেই আনসাবস্ক্রাইব করুন। আমরা কখনোই আপনার ঠিকানা বিক্রি বা শেয়ার করি না।
নিজেকে পরীক্ষা করুন
Take the AI Product Management quiz
প্রতিটি উত্তরের তাৎক্ষণিক ফিডব্যাক, এবং কোর্স পাস করার পর যাচাইযোগ্য আইডি সহ একটি শেয়ারযোগ্য সার্টিফিকেট।
ফ্রি এআই শিক্ষাকে সমর্থন করুন। AI Understanding একটি 501(c)(3) অলাভজনক প্রতিষ্ঠান — কোনো বিজ্ঞাপন নেই, কোনো পেওয়াল নেই, কখনোই না। একটি দান করুন
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
বৈশিষ্ট্য সংজ্ঞায়িত করার আগে একটি পণ্য দলের মডেল নির্বাচন করা উচিত?
কাজ, সীমাবদ্ধতা এবং সাফল্যের মানদণ্ড দিয়ে শুরু করুন। একটি মডেল ব্যবহার করা হয় কিনা এবং কিভাবে এই প্রয়োজনীয়তা নির্দেশ করা উচিত.
শিখতে থাকুন
সম্পর্কিত গাইড
এই বিষয়ের জন্য বাছাই করা আরও গাইড