摘要

定義機器學習的問題包含兩個步驟：

1. 步驟如下：

   • 瞭解問題。
   • 找出明確的用途。
   • 解讀資料。

2. 按照下列步驟進行，以依據機器學習術語界定問題：

   • 定義理想結果和模型的目標。
   • 識別模型的輸出內容。
   • 定義成效指標。

這些步驟可以設定明確的目標，並提供與其他機器學習從業人員合作的共用架構，為您節省時間和資源。

請採取下列練習，找出機器學習問題並制定解決方案：

• 釐清機器學習問題
• 制定解決方案

隱私權和倫理

使用機器學習可能會引發隱私權和道德疑慮。在將模型實際化前，請先檢閱下列資源：

• MLCC 公平性單元

• 負責任的 AI 技術做法

持續學習

其他機器學習學習資源

• 資料準備與特徵工程
• 在機器學習中測試和偵錯
• 人員 + AI 研究