Резюме
Формулирование проблемы с точки зрения ML представляет собой двухэтапный процесс:
Убедитесь, что ML является хорошим подходом, выполнив следующие действия:
- Поймите проблему.
- Определите четкий вариант использования.
- Разберитесь в данных.
Сформулируйте проблему в терминах ML, выполнив следующие действия:
- Определите идеальный результат и цель модели.
- Определите выходные данные модели.
- Определите показатели успеха.
Эти шаги могут сэкономить время и ресурсы, установив четкие цели и обеспечив общую основу для работы с другими специалистами по ОД.
Используйте следующие упражнения, чтобы сформулировать проблему ML и сформулировать решение:
Ответственный ИИ
При внедрении решений машинного обучения всегда следуйте принципам ответственного ИИ Google .
Практические сведения о повышении справедливости и уменьшении предвзятости в сфере ОД см. в модуле «Справедливость MLCC» .
Продолжайте учиться
Дополнительные учебные ресурсы по машинному обучению
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-02-28 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 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."]]],[]]
