הגדרת בעיה במונחים של למידת מכונה היא תהליך דו-שלבי:
כדי לוודא שלמידת מכונה היא גישה טובה, מבצעים את הפעולות הבאות:
- הבנת הבעיה.
- מזהים תרחיש שימוש ברור.
- הסבר על הנתונים.
כדי להגדיר את הבעיה במונחים של ML, מבצעים את הפעולות הבאות:
- מגדירים את התוצאה האידיאלית ואת היעד של המודל.
- מזהים את הפלט של המודל.
- מגדירים מדדי הצלחה.
השלבים האלה יכולים לחסוך זמן ומשאבים כי הם עוזרים להגדיר יעדים ברורים ומספקים מסגרת משותפת לעבודה עם מומחים אחרים בתחום ה-ML.
התרגילים הבאים יעזרו לכם להגדיר בעיה של למידת מכונה ולנסח פתרון:
אתיקה של בינה מלאכותית
כשמטמיעים פתרונות למידת מכונה, חשוב תמיד לפעול בהתאם לעקרונות של Google לשימוש אחראי ב-AI.
כדי לקבל מבוא מעשי לשיפור ההוגנות ולצמצום ההטיה בלמידת מכונה, אפשר לעיין במודול ההוגנות של MLCC.