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Der Framing von Problemen ist der Prozess der Analyse eines Problems, mit dem die einzelnen Elemente isoliert werden, die zur Lösung dieses Problems bearbeitet werden müssen. Das Framing von Problemen hilft dabei, die technische Machbarkeit Ihres Projekts zu bestimmen, und gibt klare Ziele und Erfolgskriterien vor. Wenn Sie eine ML-Lösung in Betracht ziehen, kann ein effektiver Problem-Framing bestimmen, ob Ihr Produkt letztendlich erfolgreich ist.

Das Framing von Problemen ist für die Lösung eines ML-Problems von Anfang an ausschlaggebend, da es uns zwingt, sowohl das Problem als auch die Daten besser zu verstehen, um eine Verbindung zwischen ihnen herstellen zu können. – Tensor-Entwickler

Grundsätzlich umfasst das Framing von ML-Problemen zwei verschiedene Schritte:

  1. Entscheiden, ob ML der richtige Ansatz zur Lösung eines Problems ist
  2. Das Problem in ML-Begriffen zusammenfassen

Wissenstest

Warum ist das Framing von Problemen wichtig?
Das Framing von Problemen sorgt dafür, dass ein ML-Ansatz eine gute Lösung für das Problem ist, bevor Sie mit der Arbeit mit Daten beginnen und ein Modell trainieren.
Das Framing von Problemen hilft bei der Diagnose von Problemen mit vorhandenen ML-Modellen und ermittelt Probleme mit Daten.