Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Việc định hình một vấn đề theo thuật toán học máy là một quy trình gồm hai bước:
Xác minh rằng ML là một phương pháp hay bằng cách làm như sau:
Tìm hiểu vấn đề.
Xác định rõ trường hợp sử dụng.
Tìm hiểu dữ liệu.
Xác định vấn đề theo thuật ngữ học máy bằng cách làm như sau:
Xác định kết quả lý tưởng và mục tiêu của mô hình.
Xác định đầu ra của mô hình.
Xác định chỉ số thành công.
Các bước này có thể giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên bằng cách đặt ra các mục tiêu rõ ràng và cung cấp một khung chung để làm việc với các chuyên gia khác về học máy.
Hãy sử dụng các bài tập sau để định hình một vấn đề về học máy và xây dựng giải pháp:
[[["Dễ hiểu","easyToUnderstand","thumb-up"],["Giúp tôi giải quyết được vấn đề","solvedMyProblem","thumb-up"],["Khác","otherUp","thumb-up"]],[["Thiếu thông tin tôi cần","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Quá phức tạp/quá nhiều bước","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Đã lỗi thời","outOfDate","thumb-down"],["Vấn đề về bản dịch","translationIssue","thumb-down"],["Vấn đề về mẫu/mã","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Khác","otherDown","thumb-down"]],["Cập nhật lần gần đây nhất: 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."]]],[]]
