סיכום
הגדרת בעיה במונחים של למידת מכונה היא תהליך דו-שלבי:
כדי לוודא ש-ML היא גישה טובה, מבצעים את הפעולות הבאות:
- הבנת הבעיה.
- מזהים תרחיש לדוגמה ברור.
- הסבר על הנתונים.
כדי להגדיר את הבעיה במונחים של למידת מכונה, מבצעים את הפעולות הבאות:
- מגדירים את התוצאה האידיאלית ואת היעד של המודל.
- מזהים את הפלט של המודל.
- מגדירים מדדי הצלחה.
בעזרת השלבים האלה תוכלו לחסוך זמן ומשאבים על ידי הגדרת מטרות ברורות ושימוש במסגרת משותפת לעבודה עם מומחי למידת מכונה אחרים.
תוכלו להיעזר בתרגילים הבאים כדי להגדיר בעיה של למידת מכונה ולנסח פתרון:
פרטיות ואתיקה
השימוש ב-ML עלול לעורר חששות לגבי פרטיות ואתיקה. לפני שמעבירים מודל לייצור, מומלץ לעיין במשאבים הבאים:
המשך הלמידה
מקורות מידע נוספים בנושא למידת מכונה
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-01-31 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-01-31 (שעון 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."]]],[]]
