根据机器学习构建问题的过程分为两个步骤:
通过执行以下操作,验证机器学习是否是一种良好的方法:
- 了解问题所在。
- 确定明确的用例。
- 理解数据。
通过执行以下操作,用机器学习术语来表述问题:
- 定义理想结果和模型目标。
- 确定模型的输出。
- 定义成效指标。
这些步骤可以设定明确的目标,并提供用于与其他机器学习从业者合作的共享框架,从而节省时间和资源。
通过以下练习构建机器学习问题并制定解决方案:
隐私与道德
使用机器学习可能会引发隐私和道德问题。在将模型投入生产之前,请查看以下资源:
根据机器学习构建问题的过程分为两个步骤:
通过执行以下操作,验证机器学习是否是一种良好的方法:
通过执行以下操作,用机器学习术语来表述问题:
这些步骤可以设定明确的目标,并提供用于与其他机器学习从业者合作的共享框架,从而节省时间和资源。
通过以下练习构建机器学习问题并制定解决方案:
使用机器学习可能会引发隐私和道德问题。在将模型投入生产之前,请查看以下资源:
如未另行说明,那么本页面中的内容已根据知识共享署名 4.0 许可获得了许可,并且代码示例已根据 Apache 2.0 许可获得了许可。有关详情,请参阅 Google 开发者网站政策。Java 是 Oracle 和/或其关联公司的注册商标。
最后更新时间 (UTC):2023-10-19。