สรุป

การกำหนดปัญหาในแง่ของ ML เป็นกระบวนการ 2 ขั้นตอน ดังนี้

  1. ตรวจสอบว่า ML เป็นแนวทางที่ดีโดยทําดังนี้

    • ทำความเข้าใจปัญหา
    • ระบุ Use Case ที่ชัดเจน
    • ทําความเข้าใจข้อมูล

  2. กำหนดปัญหาเป็นคำศัพท์ ML โดยทําดังนี้

    • กําหนดผลลัพธ์ที่ต้องการและเป้าหมายของโมเดล
    • ระบุเอาต์พุตของโมเดล
    • กําหนดเมตริกวัดความสําเร็จ

ขั้นตอนเหล่านี้จะช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรด้วยการกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนและมอบเฟรมเวิร์กที่ใช้ร่วมกันในการทำงานร่วมกับผู้ปฏิบัติงานด้าน ML คนอื่นๆ

ใช้แบบฝึกหัดต่อไปนี้เพื่อกำหนดปัญหา ML และสร้างโซลูชัน

Responsible AI

เมื่อติดตั้งใช้งานโซลูชัน ML ให้ปฏิบัติตามหลักการเกี่ยวกับ AI อย่างมีความรับผิดชอบของ Google เสมอ

ดูข้อมูลเบื้องต้นที่นำไปใช้ได้จริงเกี่ยวกับการปรับปรุงความเป็นธรรมและลดอคติใน ML ได้ที่ข้อบังคับ MLCC ด้านความเป็นธรรม

เรียนรู้ต่อไป

แหล่งข้อมูลการเรียนรู้ ML เพิ่มเติม

ก่อนหน้า
การใช้โมเดล