Définir un problème dans un contexte de ML est un processus en deux étapes:
Vérifiez que le ML est une bonne approche en procédant comme suit:
- Comprendre le problème.
- Identifiez un cas d'utilisation clair.
- Comprendre les données
Formulez le problème en termes de ML en procédant comme suit:
- Définissez le résultat idéal et l'objectif du modèle.
- Identifier la sortie du modèle
- Définissez des métriques de réussite.
Ces étapes permettent de gagner du temps et d'économiser des ressources en définissant des objectifs clairs et en fournissant un framework partagé permettant de travailler avec d'autres professionnels du ML.
Utilisez les exercices suivants pour définir un problème de ML et formuler une solution:
Confidentialité et éthique
L'utilisation du ML peut soulever des préoccupations en matière de confidentialité et d'éthique. Avant de mettre un modèle en production, examinez les ressources suivantes: