समस्या को फ़्रेमिंग किसी समस्या का विश्लेषण करने की प्रोसेस है. इससे उन अलग-अलग एलिमेंट को अलग किया जाता है जिन्हें हल करने के लिए समस्या को हल करने की ज़रूरत होती है. समस्या वाली फ़्रेमिंग से यह तय करने में मदद मिलती है कि प्रोजेक्ट की तकनीकी ज़रूरतें पूरी हो रही हैं या नहीं. साथ ही, इससे तय किए गए लक्ष्य और सफलता के मापदंड तय किए जा सकते हैं. मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करते समय, समस्याओं को फ़्रेम करने का असरदार तरीका यह तय कर सकता है कि आपका प्रॉडक्ट कामयाब हो रहा है या नहीं.
एमएल (मशीन लर्निंग) से जुड़ी समस्या को हल करने के लिए, औपचारिक समस्या फ़्रेमिंग सबसे ज़रूरी शुरुआत है. इससे हमें समस्या और डेटा, दोनों को बेहतर तरीके से समझने में मदद मिलती है. इससे उन दोनों के बीच एक पुल बनाने और उसे डिज़ाइन करने में मदद मिलती है. - TensorFlow इंजीनियर
हाई लेवल पर, मशीन लर्निंग से जुड़ी समस्याओं को फ़्रेम करने की सुविधा में दो अलग-अलग चरण होते हैं:
- यह तय करना कि मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किसी समस्या को हल करने के लिए सही तरीका है या नहीं.
- मशीन लर्निंग की शर्तों में समस्या को फ़्रेम करना.
अपनी समझ देखें
समस्या को फ़्रेम करने में लगने वाला समय क्यों ज़रूरी है?
समस्या को फ़्रेमिंग यह पक्का करता है कि डेटा पर काम शुरू करने और किसी मॉडल को ट्रेनिंग देने से पहले, मशीन लर्निंग (एमएल) वाला तरीका समस्या का एक अच्छा समाधान है.
गड़बड़ी को फ़्रेम करने की सुविधा से, मौजूदा एमएल मॉडल की समस्याओं का पता लगाने में मदद मिलती है. साथ ही,
डेटा में मौजूद समस्याओं का पता चलता है.