Problem-Framing ist der Prozess der Analyse eines Problems, um die einzelnen Elemente zu isolieren, die zur Lösung des Problems angegangen werden müssen. Die Problemstellung hilft Ihnen, die technische Durchführbarkeit Ihres Projekts zu bestimmen, und liefert klare Ziele und Erfolgskriterien. Wenn Sie eine ML-Lösung in Betracht ziehen, kann ein effektives Problemgestaltung darüber bestimmen, ob Ihr Produkt letztendlich erfolgreich ist oder nicht.
Formales Problemgestaltung ist der entscheidende Ausgangspunkt für die Lösung eines ML-Problems, da es uns zwingt, sowohl das Problem als auch die Daten besser zu verstehen, um eine Brücke zwischen ihnen zu entwerfen und zu bauen. – TensorFlow-Entwickler
Auf übergeordneter Ebene besteht die ML-Problemanalyse aus zwei verschiedenen Schritten:
- Feststellen, ob ML der richtige Ansatz zur Lösung eines Problems ist
- Das Problem in ML-Begriffe formulieren
Verständnis überprüfen
Warum ist Problemstellung wichtig?
Durch Problemstellungen wird sichergestellt, dass ein ML-Ansatz eine gute Lösung für das Problem ist, bevor Sie mit der Arbeit mit Daten und dem Trainieren eines Modells beginnen.
Mit dem Problem-Framing können Sie Probleme mit vorhandenen ML-Modellen diagnostizieren und Probleme mit Daten aufdecken.