สรุป
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
การกำหนดปัญหาในแง่ของ ML เป็นกระบวนการ 2 ขั้นตอน ดังนี้
ยืนยันว่า ML เป็นแนวทางที่ดีโดยทำดังนี้
- ทำความเข้าใจปัญหา
- ระบุกรณีการใช้งานที่ชัดเจน
- ทำความเข้าใจข้อมูล
ระบุปัญหาในแง่ของ ML โดยทำดังนี้
- กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการและเป้าหมายของโมเดล
- ระบุเอาต์พุตของโมเดล
- กำหนดเมตริกวัดความสำเร็จ
ขั้นตอนเหล่านี้ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรได้ด้วยการกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนและจัดหา
กรอบการทำงานร่วมกันสำหรับทำงานกับผู้ปฏิบัติงาน ML คนอื่นๆ
ใช้แบบฝึกหัดต่อไปนี้เพื่อกำหนดกรอบปัญหา ML และกำหนดสูตรโซลูชัน
Responsible AI
เมื่อใช้โซลูชัน ML ให้ปฏิบัติตามหลักการเกี่ยวกับ AI อย่างมีความรับผิดชอบของ Google เสมอ
ดูคำแนะนำแบบลงมือปฏิบัติเพื่อปรับปรุงความเป็นธรรมและลดอคติใน ML ได้ที่โมดูลความเป็นธรรมของ MLCC
เรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
แหล่งข้อมูลการเรียนรู้ ML เพิ่มเติม
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-08-04 UTC
[[["เข้าใจง่าย","easyToUnderstand","thumb-up"],["แก้ปัญหาของฉันได้","solvedMyProblem","thumb-up"],["อื่นๆ","otherUp","thumb-up"]],[["ไม่มีข้อมูลที่ฉันต้องการ","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["ซับซ้อนเกินไป/มีหลายขั้นตอนมากเกินไป","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["ล้าสมัย","outOfDate","thumb-down"],["ปัญหาเกี่ยวกับการแปล","translationIssue","thumb-down"],["ตัวอย่าง/ปัญหาเกี่ยวกับโค้ด","samplesCodeIssue","thumb-down"],["อื่นๆ","otherDown","thumb-down"]],["อัปเดตล่าสุด 2025-08-04 UTC"],[],[]]
