Özet
Bir sorunu ML açısından ele almak iki aşamalı bir süreçtir:
Aşağıdakileri yaparak yapay zekanın iyi bir yaklaşım olduğunu doğrulayın:
- Sorunu anlayın.
- Net bir kullanım alanı belirleyin.
- Verileri anlayın.
Aşağıdakileri yaparak sorunu ML terimleriyle ifade edin:
- İdeal sonucu ve modelin hedefini tanımlayın.
- Modelin çıktısını tanımlayın.
- Başarı metriklerini tanımlayın.
Bu adımlar, net hedefler belirleyerek ve diğer makine öğrenimi uygulayıcılarıyla çalışmak için ortak bir çerçeve sunarak zaman ve kaynak tasarrufu sağlayabilir.
Bir makine öğrenimi sorununu çerçevelemek ve çözüm oluşturmak için aşağıdaki alıştırmaları kullanın:
Sorumlu yapay zeka
ML çözümlerini uygularken her zaman Google'ın Sorumlu Yapay Zeka İlkeleri'ne uyun.
Yapay zekada adaleti iyileştirme ve önyargıyı azaltma hakkında uygulamalı bir giriş için MLCC Adalet modülüne bakın.
Öğrenmeye devam edin
Diğer ML öğrenme kaynakları
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-02-28 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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."]]],[]]
