סיכום

הגדרת הפריים של בעיה במונחים של למידת מכונה היא תהליך דו-שלבי:

1. כדי לוודא שלמידת מכונה היא גישה טובה:

   • מבינים את הבעיה.
   • נסחו תרחיש ברור לדוגמה.
   • מבינים את הנתונים.

2. ממסגרים את הבעיה בתנאי למידת מכונה באמצעות הפעולות הבאות:

   • הגדרת התוצאה האידיאלית והיעד של המודל.
   • זהו את הפלט של המודל.
   • להגדיר מדדי הצלחה.

השלבים האלה יכולים לחסוך זמן ומשאבים על ידי הגדרה של יעדים ברורים ומתן המסגרת המשותפת לעבודה עם בעלי מקצוע אחרים ללמידת מכונה.

התרגילים הבאים יעזרו לכם למסגר בעיה בלמידת מכונה ולנסח פתרון:

• בעיה בפריים של למידת מכונה
• גיבוש פתרון

פרטיות ואתיקה

השימוש בלמידת מכונה יכול לעורר חששות בנוגע לפרטיות ולנושאים אתיים. לפני הפקות של כדאי לעיין במקורות המידע הבאים:

• מודול הוגנות של MLCC

• אתיקה של בינה מלאכותית

להמשיך ללמוד

משאבים נוספים ללמידת למידת מכונה

• הכנת נתונים והנדסת פיצ'רים
• בדיקות וניפוי באגים בלמידת מכונה
• אנשים ומחקר AI