Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Bir sorunu ML açısından ele almak iki aşamalı bir süreçtir:
Aşağıdakileri yaparak yapay zekanın iyi bir yaklaşım olduğunu doğrulayın:
Sorunu anlayın.
Net bir kullanım alanı belirleyin.
Verileri anlayın.
Aşağıdakileri yaparak sorunu ML terimleriyle ifade edin:
İdeal sonucu ve modelin hedefini tanımlayın.
Modelin çıktısını tanımlayın.
Başarı metriklerini tanımlayın.
Bu adımlar, net hedefler belirleyerek ve diğer makine öğrenimi uygulayıcılarıyla çalışmak için ortak bir çerçeve sunarak zaman ve kaynak tasarrufu sağlayabilir.
Bir makine öğrenimi sorununu çerçevelemek ve çözüm oluşturmak için aşağıdaki alıştırmaları kullanın:
[[["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: 2025-02-28 UTC."],[[["Framing a Machine Learning (ML) problem involves understanding the problem, identifying a use case, understanding the data, and then defining the desired outcome, model output, and success metrics."],["These steps help in setting clear objectives and establishing a collaborative framework when working with other ML professionals."],["Applying ML can raise privacy and ethical issues which need careful consideration before deploying a model, using available resources to mitigate these risks."],["Further learning resources are available on data preparation, feature engineering, testing, debugging in ML, and responsible AI practices."]]],[]]
