摘要
以機器學習的角度界定問題的程序分為兩個步驟：
請按照下列步驟確認機器學習是否適合您的情況：
請按照下列步驟，以機器學習的角度來定義問題：
- 定義理想結果和模型的目標。
- 找出模型的輸出內容。
- 定義成效指標。
這些步驟可設定明確的目標，並提供可與其他機器學習專家合作的共用架構，進而節省時間和資源。
請透過以下練習，設定機器學習問題並擬定解決方案：
負責任的 AI 技術
導入機器學習解決方案時，請務必遵循 Google 的負責任 AI 技術原則。
如需改善機器學習公平性和減少偏差的實作簡介，請參閱 MLCC 公平性模組。
持續掌握情況
更多機器學習學習資源
除非另有註明，否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權，程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間：2025-02-28 (世界標準時間)。
[null,null,["上次更新時間：2025-02-28 (世界標準時間)。"],[[["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."]]],[]]
