La definizione dei problemi è il processo di analisi di un problema per isolare i singoli elementi che devono essere affrontati per risolverlo. La definizione dei problemi aiuta a determinare la fattibilità tecnica del progetto e fornisce un insieme chiaro di obiettivi e criteri di successo. Al momento di valutare una soluzione di ML, un'efficace definizione dei problemi può determinare se il tuo prodotto ha successo o meno.
L'inquadratura formale dei problemi è l'inizio fondamentale per risolvere un problema di ML, poiché ci obbliga a comprendere meglio sia il problema sia i dati per progettare e costruire un ponte tra di loro. - Ingegnere TensorFlow
A livello generale, il framework dei problemi ML è costituito da due passaggi distinti:
- Stabilire se il ML è l'approccio giusto per risolvere un problema.
- Inquadrare il problema in termini di ML.
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Perché è importante l'inquadratura dei problemi?
La definizione dei problemi garantisce che un approccio ML sia una buona soluzione al problema prima di iniziare a lavorare con i dati e addestrare un modello.
La definizione dei problemi aiuta a diagnosticare i problemi relativi ai modelli ML esistenti e a scoprire i problemi relativi ai dati.