요약
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ML 관점에서 문제를 프레이밍하는 것은 두 단계로 이루어집니다.
다음을 수행하여 ML이 적절한 접근 방식인지 확인합니다.
- 문제를 이해합니다.
- 명확한 사용 사례를 파악합니다.
- 데이터를 이해합니다.
다음을 수행하여 ML 용어로 문제를 프레이밍합니다.
- 이상적인 결과와 모델의 목표를 정의합니다.
- 모델의 출력을 식별합니다.
- 성공 측정항목을 정의합니다.
이 단계를 통해 명확한 목표를 설정하고 다른 ML 실무자와 협업할 수 있는 공유 프레임워크를 제공하여 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
다음 연습을 사용하여 ML 문제를 프레임화하고 솔루션을 공식화하세요.
책임감 있는 AI
ML 솔루션을 구현할 때는 항상 Google의 책임감 있는 AI 원칙을 따르세요.
ML의 공정성을 개선하고 편향을 완화하는 실습 소개는 MLCC 공정성 모듈을 참고하세요.
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최종 업데이트: 2025-08-04(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-08-04(UTC)"],[[["\u003cp\u003eFraming a Machine Learning (ML) problem involves understanding the problem, identifying a use case, understanding the data, and then defining the desired outcome, model output, and success metrics.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese steps help in setting clear objectives and establishing a collaborative framework when working with other ML professionals.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eApplying ML can raise privacy and ethical issues which need careful consideration before deploying a model, using available resources to mitigate these risks.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFurther learning resources are available on data preparation, feature engineering, testing, debugging in ML, and responsible AI practices.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Summary\n\n\u003cbr /\u003e\n\nFraming a problem in terms of ML is a two-step process:\n\n1. Verify that ML is a good approach by doing the following:\n\n - Understand the problem.\n - Identify a clear use case.\n - Understand the data.\n2. Frame the problem in ML terms by doing the following:\n\n - Define the ideal outcome and the model's goal.\n - Identify the model's output.\n - Define success metrics.\n\nThese steps can save time and resources by setting clear goals and providing a\nshared framework for working with other ML practitioners.\n\nUse the following exercises to frame an ML problem and formulate a solution:\n\n- [Framing an ML problem](/machine-learning/problem-framing/try-it/framing-exercise)\n- [Formulating a solution](/machine-learning/problem-framing/try-it/formulate-exercise)\n\nResponsible AI\n--------------\n\nWhen implementing ML solutions, always follow\n[Google's Responsible AI Principles](https://ai.google/responsibility/principles).\n\nFor a hands-on introduction for improving fairness and mitigating bias in\nML, see the [MLCC Fairness module](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/fairness).\n\nKeep learning\n-------------\n\n### More ML learning resources\n\n- [Data Preparation and Feature Engineering](/machine-learning/data-prep)\n- [Testing and Debugging in Machine Learning](/machine-learning/testing-debugging)\n- [People + AI Research](https://pair.withgoogle.com/)"]]
