Sformułowanie problemu w kontekście uczenia maszynowego to proces dwuetapowy:
Sprawdź, czy uczenie maszynowe jest dobrym rozwiązaniem, wykonując te czynności:
- Zrozum problem.
- Określ wyraźny przypadek użycia.
- Interpretuj dane.
Sformułuj problem w terminach uczenia maszynowego, wykonując te czynności:
- Określ idealny wynik i cel modelu.
- Określ dane wyjściowe modelu.
- Określ dane świadczące o sukcesie.
Te kroki mogą zaoszczędzić czas i zasoby, ponieważ wyznaczają jasne cele i zapewniają wspólną strukturę pracy z innymi specjalistami ds. uczenia maszynowego.
Wykonaj poniższe ćwiczenia, aby sformułować problem związany z uczeniem maszynowym i opracować rozwiązanie:
Odpowiedzialna AI
Podczas wdrażania rozwiązań ML zawsze postępuj zgodnie z zasadami Google dotyczącymi odpowiedzialnego korzystania z AI.
Praktyczne wprowadzenie do poprawy sprawiedliwości i ograniczania odchyleń w uczeniu maszynowym znajdziesz w module MLCC Fairness.