問題のフレーミングとは、問題を分析して、解決のために対処する必要がある個々の要素を切り分けるプロセスです。問題のフレーミングは、プロジェクトの技術的な実現可能性を判断し、明確な目標と成功基準のセットを提供します。ML ソリューションを検討する場合、効果的な問題のフレーミングによって、プロダクトが最終的に成功するかどうかを判断できます。
形式的な問題フレーミングは、ML の問題を解決する重要な出発点です。問題とデータの両方をより深く理解し、両者の橋渡しを設計して構築する必要があるからです。- TensorFlow エンジニア
大まかに言うと、ML の問題フレーミングは 2 つの異なるステップから構成されます。
- 問題解決のための適切なアプローチが ML であるかどうかを判断する。
- ML で問題をフレーミングする。
理解度チェック
問題のフレーミングが重要な理由
問題フレーミングにより、データの処理とモデルのトレーニングを始める前に、ML アプローチが問題に対する適切な解決策であることを確認できます。
問題のフレーミングは、既存の ML モデルの問題を診断し、データの問題を明らかにするのに役立ちます。