تأطير المشكلة هي عملية تحليل مشكلة لعزل العناصر الفردية التي تحتاج إلى معالجتها لحلها. يساعد صياغة المشكلة في تحديد الجدوى الفنية لمشروعك ويوفر مجموعة واضحة من الأهداف ومعايير النجاح. عند التفكير في حل تعلّم الآلة، يمكن أن يحدد التأطير الفعال للمشكلة ما إذا كان منتجك ناجحًا في النهاية أم لا.
يعدّ الإطار الرسمي للمشاكل بداية حاسمة لحلّ مشاكل تعلُّم الآلة، لأنه يجبرنا على فهم المشكلة والبيانات بشكل أفضل من أجل تصميم وبناء جسر بينهما. - مهندس TensorFlow
على مستوى عالٍ، يتألف إطار مشكلة تعلُّم الآلة من خطوتَين منفصلتَين:
- تحديد ما إذا كان تعلُّم الآلة هو النهج الصحيح لحلّ المشاكل.
- تحديد إطار للمشكلة في مصطلحات تعلُّم الآلة.
التحقّق من استيعابك
لماذا يُعد صياغة المشكلة مهمًا؟
يضمن وضع المشاكل أنّ منهج تعلُّم الآلة هو حل جيد للمشكلة قبل بدء العمل باستخدام البيانات وتدريب أحد النماذج.
تساعد ميزة "تحديد المشاكل" في تشخيص المشاكل في نماذج تعلُّم الآلة الحالية وتكشف عن المشاكل المتعلّقة بالبيانات.