সারসংক্ষেপ
ML এর পরিপ্রেক্ষিতে একটি সমস্যা তৈরি করা একটি দ্বি-পদক্ষেপ প্রক্রিয়া:
নিম্নলিখিতগুলি করে ML একটি ভাল পদ্ধতির যাচাই করুন:
- সমস্যাটা বুঝুন।
- একটি পরিষ্কার ব্যবহারের ক্ষেত্রে চিহ্নিত করুন।
- ডেটা বুঝে নিন।
নিম্নলিখিতগুলি করে ML পদে সমস্যাটি ফ্রেম করুন:
- আদর্শ ফলাফল এবং মডেলের লক্ষ্য নির্ধারণ করুন।
- মডেলের আউটপুট সনাক্ত করুন।
- সাফল্যের পরিমাপ সংজ্ঞায়িত করুন।
এই পদক্ষেপগুলি স্পষ্ট লক্ষ্য নির্ধারণ করে এবং অন্যান্য ML অনুশীলনকারীদের সাথে কাজ করার জন্য একটি ভাগ করা কাঠামো প্রদান করে সময় এবং সংস্থানগুলি বাঁচাতে পারে।
একটি ML সমস্যা ফ্রেম করতে এবং একটি সমাধান তৈরি করতে নিম্নলিখিত অনুশীলনগুলি ব্যবহার করুন:
দায়ী এআই
ML সমাধানগুলি বাস্তবায়ন করার সময়, সর্বদা Google-এর দায়িত্বশীল AI নীতিগুলি অনুসরণ করুন৷
ML-এ ন্যায্যতা উন্নত করা এবং পক্ষপাত কমানোর জন্য একটি হ্যান্ডস-অন ভূমিকার জন্য, MLCC ফেয়ারনেস মডিউলটি দেখুন।
শিখতে থাকুন
আরও ML শেখার সংস্থান
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-02-28 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-02-28 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["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."]]],[]]
