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「問題取景」是指分析問題的過程，藉此找出需要解決的個別元素。問題取景有助於確定專案的技術可行性，並提供一組明確的目標和成功標準。考慮採用機器學習解決方案時，有效的問題框架可以判定產品最終是否成功。

正式的問題框架是解決機器學習問題最重要開始的起點，因為這樣會迫使我們更加瞭解問題和資料，進而設計和建立橋接。- TensorFlow 工程師

整體而言，機器學習問題取景包含兩個不同的步驟：

1. 判斷機器學習是否為解決問題的適當方法。
2. 勾勒機器學習的術語。

測驗您的瞭解程度

為什麼問題取景很重要？

以問題取景的方式，在開始處理資料和訓練模型前，會確保機器學習方法是解決問題的好方法。

問題取景功能可協助您診斷現有機器學習模型的問題，並找出資料相關問題。