Riepilogo
La definizione di un problema in termini di ML è un processo in due passaggi:
Verifica che l'approccio di ML sia valido procedendo nel seguente modo:
- Comprendi il problema.
- Identifica un caso d'uso chiaro.
- Interpreta i dati.
Definisci il problema in termini di ML nel seguente modo:
- Definisci il risultato ideale e lo scopo del modello.
- Identifica l'output del modello.
- Definisci le metriche relative al successo.
Questi passaggi possono farti risparmiare tempo e risorse impostando obiettivi chiari e fornendo un framework condiviso per collaborare con altri professionisti del machine learning.
Utilizza i seguenti esercizi per definire un problema di ML e formulare una soluzione:
AI responsabile
Quando implementi soluzioni di ML, segui sempre i
principi dell'AI responsabile di Google.
Per un'introduzione pratica su come migliorare l'equità e mitigare i bias nell'ML, consulta il modulo Equità del Centro per la creatività di machine learning.
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Altre risorse per l'apprendimento dell'IA
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Ultimo aggiornamento 2025-02-28 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 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."]]],[]]
