मशीन लर्निंग के हिसाब से किसी समस्या को फ़्रेम करने की प्रोसेस में दो चरण होते हैं:
पुष्टि करें कि एमएल एक अच्छा तरीका है. इसके लिए, यह तरीका अपनाएं:
- समस्या को समझें.
- इस्तेमाल के उदाहरण के बारे में साफ़ तौर पर बताएं.
- डेटा को समझें.
नीचे दिए गए तरीके अपनाकर, एमएल की शब्दावली में समस्या को फ़्रेम करें:
- मॉडल के लक्ष्य और सबसे अच्छे नतीजे को तय करें.
- मॉडल के आउटपुट की पहचान करें.
- सफलता की मेट्रिक तय करें.
इन चरणों से, समय और संसाधनों को बचाया जा सकता है. इसके लिए, साफ़ तौर पर लक्ष्य तय करें और एमएल के अन्य विशेषज्ञों के साथ काम करने के लिए, एक शेयर किया गया फ़्रेमवर्क उपलब्ध कराएं.
एमएल की समस्या को फ़्रेम करने और उसका समाधान तैयार करने के लिए, यहां दी गई एक्सरसाइज़ का इस्तेमाल करें:
ज़िम्मेदार एआई
एमएल समाधान लागू करते समय, हमेशा Google के एआई से जुड़े सिद्धांतों का पालन करें.
एमएल में निष्पक्षता को बेहतर बनाने और पूर्वाग्रह को कम करने के बारे में जानने के लिए, MLCC का निष्पक्षता मॉड्यूल देखें.