概览
“问题框架”是分析问题以分离出需要解决的问题单个元素的过程。问题框架有助于确定项目的技术可行性,并提供一套明确的目标和成功标准。在考虑机器学习解决方案时,有效的问题构建可以决定您的产品最终能否成功。
正式问题构建是解决机器学习问题的关键起点,因为它迫使我们更好地了解问题和数据,以便在两者之间设计和构建一座桥梁。- TensorFlow 工程师
概括来讲,机器学习问题构建包括以下两个不同的步骤:
- 确定机器学习是否适合解决问题。
- 使用机器学习术语来限定问题。
检查您的理解情况
为什么问题构图至关重要?
在开始处理数据和训练模型之前,问题框架可确保机器学习方法是有效的解决方案。
问题框架有助于诊断现有机器学习模型存在的问题,并发现数据问题。
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最后更新时间 (UTC):2023-10-12。
[null,null,["最后更新时间 (UTC):2023-10-12。"],[[["Problem framing involves analyzing a problem to identify its core components for effective solutions, determining technical feasibility, and setting clear goals."],["Effective problem framing is crucial for machine learning projects to succeed, clarifying whether ML is the right approach and framing the problem in ML terms."],["It's important because it validates the suitability of an ML approach and aids in diagnosing existing model or data issues before significant resources are invested."]]],[]]