खास जानकारी
किसी समस्या को एमएल के हिसाब से फ़्रेम करने की प्रोसेस दो चरणों में पूरी होती है:
इन तरीकों से पुष्टि करें कि एमएल का इस्तेमाल करना सही है:
- समस्या को समझें.
- इस्तेमाल के उदाहरण के बारे में साफ़ तौर पर बताएं.
- डेटा को समझें.
समस्या को एमएल के हिसाब से फ़्रेम करने के लिए, ये काम करें:
- मॉडल के लक्ष्य और आदर्श नतीजे के बारे में बताएं.
- मॉडल के आउटपुट की पहचान करें.
- सक्सेस मेट्रिक तय करें.
इन चरणों से, साफ़ तौर पर लक्ष्य तय करके और एमएल के अन्य विशेषज्ञों के साथ काम करने के लिए एक फ़्रेमवर्क उपलब्ध कराकर, समय और संसाधनों की बचत की जा सकती है.
एमएल से जुड़ी समस्या को हल करने और उसका समाधान बनाने के लिए, यहां दिए गए एक्सरसाइज़ का इस्तेमाल करें:
निजता और नैतिकता
एमएल का इस्तेमाल करने से, निजता और नैतिकता से जुड़ी समस्याएं आ सकती हैं. किसी मॉडल को प्रोडक्शन में इस्तेमाल करने से पहले, इन संसाधनों को देखें:
सीखते रहें
एमएल के बारे में जानने के लिए ज़्यादा संसाधन
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आखिरी बार 2025-01-31 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-01-31 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["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."]]],[]]