Ramowanie problemów to proces analizowania problemu w celu wyizolowania poszczególnych elementów, które należałoby rozwiązać, Kadrowanie problemu pomaga określić techniczną wykonalność projektu oraz jasno określony zestaw celów i kryteriów sukcesu. Jeśli chodzi o rozwiązanie ML, skuteczne radzenie sobie z problemami może zdecydować o tym, czy produkt osiągnie sukces.
Wymagane określenie formalnej struktury problemów to kluczowy początek rozwiązywania problemu z systemami uczącymi się, ponieważ zmusza nas do lepszego zrozumienia zarówno problemu, jak i danych, aby możliwe było zaprojektowanie i zbudowanie między nimi mostu. – Inżynier TensorFlow
Ogólnie radzenie sobie z problemami z systemami uczącymi się składa się z 2 różnych etapów:
- Określenie, czy systemy uczące się są właściwym podejściem do rozwiązania problemu
- Ujęcie problemu w kontekście systemów uczących się.
Sprawdź swoją wiedzę
Dlaczego kadrowanie problemu jest ważne?
Kadrowanie problemów sprawia, że podejście oparte na systemach uczących się jest dobrym rozwiązaniem problemu przed rozpoczęciem pracy z danymi i wytrenowaniem modelu.
Kadrowanie problemów pomaga diagnozować problemy z istniejącymi modelami ML i odkrywać problemy z danymi.