การกำหนดปัญหาในแง่ของ ML เป็นกระบวนการ 2 ขั้นตอน ดังนี้
ยืนยันว่า ML เป็นแนวทางที่ดีโดยทำดังนี้
- ทำความเข้าใจปัญหา
- ระบุกรณีการใช้งานที่ชัดเจน
- ทำความเข้าใจข้อมูล
ระบุปัญหาในแง่ของ ML โดยทำดังนี้
- กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการและเป้าหมายของโมเดล
- ระบุเอาต์พุตของโมเดล
- กำหนดเมตริกวัดความสำเร็จ
ขั้นตอนเหล่านี้ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรได้ด้วยการกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนและจัดหา กรอบการทำงานร่วมกันสำหรับทำงานกับผู้ปฏิบัติงาน ML คนอื่นๆ
ใช้แบบฝึกหัดต่อไปนี้เพื่อกำหนดกรอบปัญหา ML และกำหนดสูตรโซลูชัน
Responsible AI
เมื่อใช้โซลูชัน ML ให้ปฏิบัติตามหลักการเกี่ยวกับ AI อย่างมีความรับผิดชอบของ Google เสมอ
ดูคำแนะนำแบบลงมือปฏิบัติเพื่อปรับปรุงความเป็นธรรมและลดอคติใน ML ได้ที่โมดูลความเป็นธรรมของ MLCC