সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
সমস্যা ফ্রেমিং হল একটি সমস্যা বিশ্লেষণ করার প্রক্রিয়া যা পৃথক উপাদানগুলিকে বিচ্ছিন্ন করার জন্য যা সমাধান করতে হবে। সমস্যা ফ্রেমিং আপনার প্রকল্পের প্রযুক্তিগত সম্ভাব্যতা নির্ধারণ করতে সাহায্য করে এবং লক্ষ্য এবং সাফল্যের মানদণ্ডের একটি পরিষ্কার সেট প্রদান করে। একটি ML সমাধান বিবেচনা করার সময়, কার্যকর সমস্যা ফ্রেমিং নির্ধারণ করতে পারে যে আপনার পণ্যটি শেষ পর্যন্ত সফল হবে কিনা।
আনুষ্ঠানিক সমস্যা ফ্রেমিং হল একটি ML সমস্যা সমাধানের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সূচনা, কারণ এটি আমাদেরকে সমস্যা এবং ডেটা উভয়কে আরও ভালভাবে বুঝতে বাধ্য করে যাতে তাদের মধ্যে একটি সেতু তৈরি করা যায়। - টেনসরফ্লো ইঞ্জিনিয়ার
একটি উচ্চ স্তরে, ML সমস্যা ফ্রেমিং দুটি স্বতন্ত্র পদক্ষেপ নিয়ে গঠিত:
একটি সমস্যা সমাধানের জন্য ML সঠিক পন্থা কিনা তা নির্ধারণ করা।
এমএল পদে সমস্যা ফ্রেমিং.
আপনার বোঝার চেক করুন
কেন সমস্যা ফ্রেমিং গুরুত্বপূর্ণ?
সমস্যা ফ্রেমিং নিশ্চিত করে যে ডেটা নিয়ে কাজ শুরু করার আগে এবং একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার আগে একটি এমএল পদ্ধতি সমস্যার একটি ভাল সমাধান।
সমস্যা ফ্রেমিং বিদ্যমান এমএল মডেলগুলির সাথে সমস্যাগুলি নির্ণয় করতে সহায়তা করে এবং ডেটার সাথে সমস্যাগুলি উন্মোচন করে৷
[[["সহজে বোঝা যায়","easyToUnderstand","thumb-up"],["আমার সমস্যার সমাধান হয়েছে","solvedMyProblem","thumb-up"],["অন্যান্য","otherUp","thumb-up"]],[["এতে আমার প্রয়োজনীয় তথ্য নেই","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["খুব জটিল / অনেক ধাপ","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["পুরনো","outOfDate","thumb-down"],["অনুবাদ সংক্রান্ত সমস্যা","translationIssue","thumb-down"],["নমুনা / কোড সংক্রান্ত সমস্যা","samplesCodeIssue","thumb-down"],["অন্যান্য","otherDown","thumb-down"]],["2023-10-12 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["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."]]],[]]