摘要
从机器学习的角度构建问题是一个两步过程：
请执行以下操作，验证机器学习是否适合解决您的问题：
请按照以下步骤，用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。
- 定义成效指标。
这些步骤可以通过设定明确的目标并提供一个可供与其他机器学习从业者协同工作的共享框架，从而节省时间和资源。
通过以下练习来构建机器学习问题并制定解决方案：
Responsible AI
在实现机器学习解决方案时，请始终遵循 Google 的 Responsible AI 原则。
如需有关提高机器学习公平性和减少偏差的实用入门介绍，请参阅 MLCC 公平性模块。
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最后更新时间 (UTC)：2025-02-28。
[null,null,["最后更新时间 (UTC)：2025-02-28。"],[[["Framing 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."],["These steps help in setting clear objectives and establishing a collaborative framework when working with other ML professionals."],["Applying ML can raise privacy and ethical issues which need careful consideration before deploying a model, using available resources to mitigate these risks."],["Further learning resources are available on data preparation, feature engineering, testing, debugging in ML, and responsible AI practices."]]],[]]
