Введение

Вы слышали о глубоком обучении, нейронных сетях и других методах машинного обучения. Но что такое формулировка проблемы? А как вы его используете при построении моделей? В этой статье мы рассмотрим, как формулирование проблем может помочь вам создать более эффективные модели машинного обучения.

Что такое формулировка проблемы?

Постановка проблемы — это процесс анализа проблемы с целью выделения отдельных элементов, которые необходимо рассмотреть для ее решения. Формулировка проблемы помогает определить техническую осуществимость вашего проекта и обеспечивает четкий набор целей и критериев успеха. При рассмотрении решения ML эффективное формулирование проблемы может определить, будет ли ваш продукт в конечном итоге успешным.

Как вы формулируете проблему в машинном обучении

Задача, которую необходимо решить в машинном обучении, обычно та, которую можно смоделировать с помощью заданного уравнения или функции.
На высоком уровне постановка задачи машинного обучения состоит из двух отдельных этапов:

  • Решите, является ли машинное обучение правильным подходом к решению проблемы.
  • Опишите свою проблему в терминах ML.

Понять проблему

Чтобы понять проблему, выполните следующие задачи:

- Укажите свои цели для продукта, который вы разрабатываете или переделываете. - Решите, лучше ли ваша задача решается с помощью машинного обучения. -Убедитесь, что у вас есть данные, необходимые для обучения вашей модели.

Обрамление проблемы ML

Убедившись, что ваша проблема лучше всего решается с помощью ML и что у вас есть доступ к необходимым данным, вы готовы сформировать свою проблему с помощью ML. Вы определяете проблему машинного обучения, выполняя следующие действия:

-Определить идеальный результат и цель модели. -Определить выход модели. -Определить показатели успеха.

Выберите набор данных

Наборы данных — это наборы данных, которые были тщательно отобраны по их свойствам, а также для выполнения поставленной задачи. Наборы данных будут различаться в зависимости от проблемы, которую вы хотите решить, но обычно они содержат некоторую общую информацию, которая поможет вам смоделировать поведение, которое вы хотите описать.

Выберите проблему

Существует множество различных типов задач, которые можно смоделировать с помощью алгоритмов машинного обучения, но двумя наиболее популярными являются распознавание изображений и распознавание текста. Распознавание изображений используется в таких задачах, как распознавание объектов на изображениях или видео, а распознавание текста используется в таких задачах, как понимание выражений на естественном языке.

Условия задачи

Теперь, когда у вас есть хороший набор данных и проблема, которую необходимо решить, пришло время определить, что эти термины означают для вашего алгоритма. Вот некоторые примеры:

  • Данные: информация, необходимая вашему алгоритму машинного обучения для обучения его моделей.
  • Проблема: конкретная задача или вопрос, который вы хотите решить с помощью алгоритма машинного обучения.
  • Решение: как ваш алгоритм машинного обучения создаст решение вашей проблемы

Заключение

Чтобы сформулировать проблему в машинном обучении, вам сначала нужно решить проблему. Далее вам нужно выбрать набор данных и решить задачу с этим набором данных. Наконец, вам необходимо определить термины проблемы, чтобы иметь возможность решить проблему правильно.