“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。