从机器学习的角度构建问题是一个两步流程：
通过执行以下操作来验证机器学习是否是一种好的方法：
- 了解问题。
- 确定明确的应用场景。
- 了解数据。
通过执行以下操作，以机器学习术语来描述问题：
- 定义理想结果和模型的目标。
- 确定模型的输出。
- 定义成功指标。
通过设定明确的目标并提供与机器学习从业者协作的共享框架，这些步骤可以节省时间和资源。
请完成以下练习，以确定机器学习问题并制定解决方案：
Responsible AI
在实施机器学习解决方案时，请务必遵循 Google 的 Responsible AI 原则。
如需获取有关如何通过实践来提高机器学习公平性和缓解偏差的入门介绍，请参阅 MLCC 公平性模块。