Resumen
Definir un problema en términos de AA es un proceso de dos pasos:
Para verificar que el AA es un buen enfoque, haz lo siguiente:
- Comprende el problema.
- Identifica un caso de uso claro.
- Comprende los datos.
Para definir el problema en términos de AA, haz lo siguiente:
- Define el resultado ideal y el objetivo del modelo.
- Identifica el resultado del modelo.
- Define las métricas de éxito.
Estos pasos pueden ahorrar tiempo y recursos, ya que establecen objetivos claros y proporcionan un marco de trabajo compartido para trabajar con otros profesionales de la AA.
Usa los siguientes ejercicios para definir un problema de AA y formular una solución:
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Si quieres obtener una introducción práctica para mejorar la equidad y mitigar el sesgo en el AA, consulta el Módulo de equidad de MLCC.
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Última actualización: 2025-02-28 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2025-02-28 (UTC)"],[[["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."]]],[]]
