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El encuadre del problema es el proceso de analizar un problema para aislar los elementos individuales que deben abordarse para resolverlo. El enmarcado de problemas ayuda a determinar la viabilidad técnica de tu proyecto y proporciona un conjunto claro de objetivos y criterios de éxito. Cuando se considera una solución de AA, el encuadre eficaz del problema puede determinar si el producto tiene éxito o no.
El enmarcado formal de problemas es el comienzo fundamental para resolver un problema de AA, ya que nos obliga a comprender mejor el problema y los datos para diseñar y construir un puente entre ellos. - Ingeniero de TensorFlow
En términos generales, el enmarcado del problema del AA consta de dos pasos distintos:
Determinar si el AA es el enfoque adecuado para resolver un problema
Enmarcar el problema en términos de AA
Comprueba tu comprensión
¿Por qué es importante el enmarcado de problemas?
El encuadre del problema garantiza que un enfoque de AA sea una buena solución al problema antes de comenzar a trabajar con datos y entrenar un modelo.
El enmarcado de problemas ayuda a diagnosticar problemas con los modelos de AA existentes y
a descubrir problemas con los datos.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 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."]]],[]]
