O enquadramento de problemas é o processo de análise de um problema para isolar os elementos individuais que precisam ser abordados para resolvê-lo. Estruturar problemas ajuda a determinar a viabilidade técnica do projeto e fornece um conjunto claro de metas e critérios de sucesso. Ao considerar uma solução de ML, a definição eficaz do problema pode determinar se o produto é ou não bem-sucedido.
A abordagem formal de problemas é o começo fundamental para resolver um problema de ML, já que isso nos força a entender melhor o problema e os dados para projetar e criar uma ponte entre eles. - Engenheiro do TensorFlow
De modo geral, a elaboração de problemas de ML consiste em duas etapas distintas:
- Determinar se o ML é a abordagem certa para resolver um problema.
- Enquadramento do problema em termos de ML.
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Por que a definição de problemas é importante?
O enquadramento de problemas garante que uma abordagem de ML seja uma boa solução para o
problema antes de começar a trabalhar com dados e treinar um modelo.
O enquadramento de problemas ajuda a diagnosticar problemas com modelos de ML e
descobre problemas com dados.