การจัดเฟรมปัญหาคือกระบวนการวิเคราะห์ปัญหาเพื่อแยกองค์ประกอบส่วนบุคคลที่ต้องได้รับการแก้ไขเพื่อแก้ไขปัญหา การจัดเฟรมปัญหาช่วยพิจารณาความเป็นไปได้ทางเทคนิคของโครงการและให้ชุดเป้าหมายและเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน เมื่อพิจารณาโซลูชัน ML การจัดเฟรมปัญหาที่มีประสิทธิภาพ จะเป็นตัวกำหนดว่าในท้ายที่สุดแล้วผลิตภัณฑ์จะประสบความสำเร็จหรือไม่
การจัดเฟรมปัญหาอย่างเป็นทางการคือจุดเริ่มต้นที่สำคัญในการแก้ปัญหา ML เพราะบังคับให้เราเข้าใจทั้งปัญหาและข้อมูลได้ดียิ่งขึ้นเพื่อออกแบบและสร้างสะพานเชื่อมระหว่างปัญหาเหล่านั้น - วิศวกร TensorFlow
การจัดเฟรมโจทย์ปัญหา ML ในระดับสูงมี 2 ขั้นตอนที่แตกต่างกัน ดังนี้
- การพิจารณาว่า ML เป็นวิธีที่เหมาะสำหรับการแก้ปัญหาหรือไม่
- การกำหนดกรอบปัญหาในคำศัพท์ ML
ทำความเข้าใจ
เหตุใดการจัดเฟรมปัญหาจึงเป็นสิ่งสำคัญ
การจัดเฟรมปัญหาช่วยให้มั่นใจได้ว่าแนวทาง ML เป็นวิธีแก้ปัญหาที่ดีก่อนที่จะเริ่มทำงานกับข้อมูลและฝึกโมเดล
การจัดเฟรมปัญหาช่วยวินิจฉัยปัญหาเกี่ยวกับโมเดล ML ที่มีอยู่และแก้ปัญหาเกี่ยวกับข้อมูล