Ringkasan

Membingkai masalah dalam ML adalah proses dua langkah:

1. Verifikasi bahwa ML adalah pendekatan yang baik dengan melakukan hal berikut:

   • Pahami masalahnya.
   • Identifikasi kasus penggunaan yang jelas.
   • Pahami data.

2. Framekan masalah dalam istilah ML dengan melakukan hal berikut:

   • Tentukan hasil ideal dan sasaran model.
   • Identifikasi output model.
   • Tentukan metrik keberhasilan.

Langkah-langkah ini dapat menghemat waktu dan sumber daya dengan menetapkan sasaran yang jelas dan menyediakan framework bersama untuk bekerja sama dengan praktisi ML lainnya.

Gunakan latihan berikut untuk membingkai masalah ML dan merumuskan solusinya:

• Framing masalah ML
• Merumuskan solusi

Privasi dan etika

Menggunakan ML dapat menimbulkan masalah privasi dan etika. Sebelum memproduksi model, tinjau referensi berikut:

• Modul Keadilan MLCC

• Praktik AI yang bertanggung jawab

Terus belajar

Referensi pembelajaran ML lainnya

• Persiapan Data dan Rekayasa Fitur
• Menguji dan Men-debug di Machine Learning
• Orang + Riset AI