摘要
透過集合功能整理內容
你可以依據偏好儲存及分類內容。
從機器學習的角度界定問題分為兩個步驟:
請執行下列操作,確認 ML 是合適的做法:
請按照下列步驟,以機器學習術語定義問題:
- 定義理想結果和模型目標。
- 找出模型的輸出內容。
- 定義成功指標。
這些步驟有助於設定明確目標,並提供與其他機器學習專業人員合作的共用架構,進而節省時間和資源。
請完成下列練習,架構機器學習問題並擬定解決方案:
負責任的 AI 技術
導入機器學習解決方案時,請務必遵守 Google 的負責任的 AI 技術原則。
如要實際瞭解如何改善機器學習的公平性及減少偏誤,請參閱 MLCC 公平性模組。
持續掌握情況
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除非另有註明,否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權,程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間:2025-08-04 (世界標準時間)。
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