L'encadrement des problèmes est le processus qui consiste à analyser un problème pour isoler les éléments individuels qui doivent être résolus pour le résoudre. Le cadrage des problèmes permet de déterminer la faisabilité technique de votre projet et fournit un ensemble clair d'objectifs et de critères de réussite. Lorsque vous envisagez une solution de ML, un cadrage efficace des problèmes peut déterminer si votre produit aboutit ou non.
Le cadrage formel des problèmes est le point critique pour résoudre un problème de ML, car il nous oblige à mieux comprendre le problème et les données afin de concevoir et de créer un pont entre eux. - Ingénieur TensorFlow
Dans les grandes lignes, le cadrage des problèmes de ML comprend deux étapes distinctes:
- Déterminer si le ML est la bonne approche pour résoudre un problème
- Identifier le problème en termes de ML
Testez vos connaissances
Pourquoi le cadrage des problèmes est-il important ?
Le cadrage de problèmes garantit qu'une approche de ML est une solution adaptée au problème avant de commencer à travailler avec des données et à entraîner un modèle.
Le cadrage de problèmes permet de diagnostiquer les problèmes liés aux modèles de ML existants et d'identifier les problèmes liés aux données.