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.
Đưa vấn đề vào khung là quá trình phân tích một vấn đề để tách biệt các thành phần riêng lẻ cần được giải quyết. Việc đưa ra vấn đề giúp
xác định tính khả thi về mặt kỹ thuật của dự án, đồng thời cung cấp một bộ mục tiêu
và tiêu chí thành công rõ ràng. Khi xem xét một giải pháp học máy, việc xác định vấn đề hiệu quả
có thể xác định liệu cuối cùng sản phẩm của bạn có thành công hay không.
Đưa ra vấn đề chính thức là bước khởi đầu quan trọng cho việc giải quyết một vấn đề về học máy, vì công nghệ này buộc chúng ta phải hiểu rõ hơn cả vấn đề lẫn dữ liệu để thiết kế và xây dựng cầu nối giữa chúng. – Kỹ sư TensorFlow
Nhìn chung, quy trình xác định vấn đề của công nghệ học máy bao gồm hai bước riêng biệt:
Xác định xem công nghệ học máy có phải là phương pháp phù hợp để giải quyết vấn đề hay không.
Trình bày vấn đề bằng các thuật ngữ học máy.
Kiểm tra hiểu biết của bạn
Tại sao việc lên khung hình có vấn đề lại quan trọng?
Việc định khung vấn đề đảm bảo rằng phương pháp công nghệ học máy là một giải pháp hiệu quả cho vấn đề trước khi bắt đầu xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình.
Việc xác định khung hình vấn đề giúp chẩn đoán các vấn đề với các mô hình học máy hiện có và
phát hiện các vấn đề về dữ liệu.
[[["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: 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."]]],[]]