Ein Problem in Bezug auf maschinelles Lernen zu formulieren, ist ein zweistufiger Prozess:
So prüfen Sie, ob maschinelles Lernen ein guter Ansatz ist:
- Verstehen Sie das Problem.
- Einen klaren Anwendungsfall identifizieren
- Daten richtig interpretieren
So formulieren Sie das Problem in ML-Begriffen:
- Definieren Sie das ideale Ergebnis und das Ziel des Modells.
- Identifizieren Sie die Ausgabe des Modells.
- Erfolgsmesswerte definieren
Diese Schritte können Zeit und Ressourcen sparen, da sie klare Ziele festlegen und einen gemeinsamen Rahmen für die Zusammenarbeit mit anderen ML-Experten bieten.
Verwenden Sie die folgenden Übungen, um ein ML-Problem zu formulieren und eine Lösung zu entwickeln:
Responsible AI
Bei der Implementierung von ML-Lösungen müssen Sie immer die Google-Grundsätze für verantwortungsbewusste KI einhalten.
Eine praktische Einführung zur Verbesserung der Fairness und zur Minimierung von Bias beim maschinellen Lernen finden Sie im MLCC-Modul zu Fairness.