מסגור בעיות הוא התהליך של ניתוח בעיה כדי לבודד את האלמנטים הנפרדים שצריך לטפל בהם כדי לפתור אותה. מסגור בעיות עוזר לקבוע את ההיתכנות הטכנית של הפרויקט ומספק סדרה ברורה של יעדים וקריטריונים להצלחה. כשאתם שוקלים פתרון למידת מכונה, מסגור בעיות יעיל יכול לקבוע אם המוצר שלכם יצליח בסופו של דבר.
מסגור בעיות רשמי הוא ההתחלה הקריטית לפתרון בעיות בלמידת מכונה, כי הוא מחייב אותנו להבין טוב יותר את הבעיה וגם את הנתונים כדי לתכנן ולגשר ביניהם. - מהנדס תוכנה ב-TensorFlow
ברמה גבוהה, הפריים של בעיות בלמידת מכונה מורכב משני שלבים נפרדים:
- להחליט אם למידת מכונה היא הגישה הנכונה לפתרון בעיות.
- מסגור את הבעיה במונחים של למידת מכונה.
בחינת ההבנה
למה חשוב למסגור בעיות?
כשמשתמשים בפריים של בעיות, אפשר לוודא שגישה של למידת מכונה היא פתרון טוב לבעיה עוד לפני שמתחילים לעבוד עם נתונים ולאמן מודל.
מסגור בעיות עוזר לאבחן בעיות במודלים קיימים של למידת מכונה ולאתר בעיות בנתונים.