Podsumowanie

Kadrowanie problemu w kontekście systemów uczących się to proces dwuetapowy:

1. Aby sprawdzić, czy korzystanie z systemów uczących się jest dobrym podejściem, wykonaj te czynności:

   • Zrozumienie problemu.
   • Wskaż jasny przypadek użycia.
   • Interpretowanie danych

2. Nakreśl problem w kontekście systemów uczących się, wykonując te czynności:

   • Zdefiniuj idealny wynik i cel modelu.
   • Zidentyfikuj dane wyjściowe modelu.
   • Określenie wskaźników sukcesu.

Te kroki mogą pomóc zaoszczędzić czas i zasoby dzięki określeniu jasnych celów i zapewnieniu wspólnej platformy do współpracy z innymi specjalistami zajmującymi się systemami uczącymi się.

Wykonaj poniższe ćwiczenia, aby sformułować problem z systemami uczącymi się i sformułować jego rozwiązanie:

• Kadrowanie problemu z systemem ML
• Opracowywanie rozwiązania

Prywatność i etyka

Korzystanie z systemów uczących się może wzbudzać wątpliwości dotyczące prywatności i etyki. Przed utworzeniem modelu zapoznaj się z tymi materiałami:

• Moduł dotyczący uczciwości MLCC

• Odpowiedzialne praktyki związane z AI

Ucz się dalej

Więcej materiałów edukacyjnych z zakresu systemów uczących się

• Przygotowywanie danych i inżynieria funkcji
• Testowanie i debugowanie w systemach uczących się
• Badania dotyczące ludzi + AI