머신러닝 문제 프레이밍 소개에서는 머신러닝 (ML)이 문제에 적합한 접근 방식인지 판단하는 방법을 알아보고 ML 솔루션을 간략히 설명하는 방법을 설명합니다.
머신러닝 문제 프레이밍 소개
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2022-09-27(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2022-09-27(UTC)"],[[["\u003cp\u003eThis course helps you identify if a problem is suitable for machine learning solutions.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou will learn how to define an ML problem, select the appropriate model, and establish success metrics.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe course provides guidance on framing your problem for machine learning and outlines the steps to build a solution.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Introduction to Machine Learning Problem Framing\n\n\u003cbr /\u003e\n\n*Introduction to Machine Learning Problem Framing* teaches you how to determine\nif machine learning (ML) is a good approach for a problem and explains how to\noutline an ML solution.\n| **Estimated Course Length:** 45 minutes\n| **Objectives:**\n|\n| - Identify if ML is a good solution for a problem.\n| - Learn how to frame an ML problem.\n| - Understand how to pick the right model and define success metrics."]]