개요

문제 프레이밍은 문제를 분석하여 해결해야 하는 개별 요소를 분리하는 프로세스입니다. 문제 프레이밍은 프로젝트의 기술적 타당성을 확인하는 데 도움이 되며 명확한 목표와 성공 기준을 제공합니다. ML 솔루션을 고려할 때 효과적인 문제 프레이밍은 제품의 최종 성공 여부를 결정할 수 있습니다.

공식 문제 프레이밍은 ML 문제를 해결하는 데 중요한 출발점입니다. 왜냐하면 문제와 데이터를 모두 더 잘 이해하여 이 둘 사이의 다리를 설계하고 구축할 수 있기 때문입니다. - TensorFlow 엔지니어

대략적으로 ML 문제 프레이밍은 두 가지 개별 단계로 구성됩니다.

1. ML이 문제 해결에 적합한 접근 방식인지 판단
2. ML 관점에서 문제를 프레이밍합니다.

이해도 확인

문제 프레이밍이 중요한 이유는 무엇인가요?

문제 프레이밍을 통해 데이터 작업 및 모델 학습을 시작하기 전에 ML 접근 방식이 문제에 대한 좋은 솔루션이 될 수 있습니다.

문제 프레이밍은 기존 ML 모델의 문제를 진단하고 데이터 문제를 발견하는 데 도움이 됩니다.