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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.
Verifica le tue conoscenze
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.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2023-10-12 UTC."],[[["Problem framing involves analyzing a problem to identify its core components for effective solutions, determining technical feasibility, and setting clear goals."],["Effective problem framing is crucial for machine learning projects to succeed, clarifying whether ML is the right approach and framing the problem in ML terms."],["It's important because it validates the suitability of an ML approach and aids in diagnosing existing model or data issues before significant resources are invested."]]],[]]
