Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Sorun çerçeveleme, bir problemi çözmek için ele alınması gereken ayrı ayrı unsurları tespit etmek amacıyla problemi analiz etme sürecidir. Problem çerçeveleme, projenizin teknik uygulanabilirliğini belirlemeye yardımcı olur ve net hedefler ile başarı kriterlerini ortaya koyar. Bir makine öğrenimi çözümü düşünüldüğünde, etkili sorun çerçeveleme, ürününüzün nihayetinde başarılı olup olmadığını belirleyebilir.
Resmi problem çerçeveleme, makine öğrenimi sorununu çözmek için kritik başlangıç noktasıdır. Çünkü bizi, aralarında bir köprü tasarlayıp oluşturmak için hem sorunu hem de verileri daha iyi anlamaya zorlar. - TensorFlow mühendisi
Genel anlamda, makine öğrenimi problemi çerçeveleme iki farklı adımdan oluşur:
Makine öğreniminin bir sorunu çözmek için doğru yaklaşım olup olmadığını belirleme.
Sorunu makine öğrenimi terimleriyle çerçeveleme.
Öğrendiklerinizi Sınayın
Sorun çerçeveleme neden önemlidir?
Sorun çerçeveleme, verilerle çalışmaya ve bir model eğitmeye başlamadan önce makine öğrenimi yaklaşımının sorun için iyi bir çözüm olmasını sağlar.
Problem çerçeveleme, mevcut makine öğrenimi modelleriyle ilgili sorunların teşhis edilmesine yardımcı olur ve verilerle ilgili sorunları ortaya çıkarır.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2023-10-12 UTC."],[[["Problem framing involves analyzing a problem to identify its core components for effective solutions, determining technical feasibility, and setting clear goals."],["Effective problem framing is crucial for machine learning projects to succeed, clarifying whether ML is the right approach and framing the problem in ML terms."],["It's important because it validates the suitability of an ML approach and aids in diagnosing existing model or data issues before significant resources are invested."]]],[]]
