Следующий аспект – это определение критериев успеха. Необходимо заранее установить, как мы будем измерять эффективность модели. Это может происходить как через использование метрик, таких как точность, полнота и F1-мера, так и через более бизнес-ориентированные показатели результативности, такие как увеличение уровня удержания клиентов или рост прибыли. Применение конкретных метрик поможет сосредоточиться на результате и даст возможность более точно настроить модель. Например, в задаче классификации мошеннических транзакций целесообразно ориентироваться на снижение числа ложноположительных срабатываний, обеспечивая при этом достаточный уровень обнаружения реальных мошеннических действий.
Значение данных в процессе постановки задач тоже нельзя недооценивать. Подходящие и репрезентативные данные критически важны для достижения надежных результатов. Прежде чем задавать вопросы, необходимо убедиться, что у вас есть доступ к необходимым данным и что они корректны и полны. Для этого часто применяется методика анализа данных, которая позволяет проанализировать данные на наличие пропусков, выбросов и корреляций между признаками. Например, если вы работаете над задачей предсказания цен на жилье, важно не только оценить сами данные, но и извлечь дополнительные смысловые признаки, такие как расстояние до центра города или наличие поблизости общественного транспорта, что может значительно улучшить представление модели.
Одной из частых ошибок при постановке задачи является недостаток специфики. Задачи слишком общего характера, такие как "создать модель для оптимизации бизнеса", не дают чётких направлений для работы и могут привести к затруднениям на этапе разработки. Вместо этого важно уточнить конкретные аспекты бизнеса, на которые будет направлено внимание. Например, вместо общей задачи можно поставить конкретную: "разработать модель для прогноза продаж нового продукта на основании исторических данных за последние пять лет". Это значительно сужает рамки и помогает сосредоточиться на данных, которые действительно важны для решения проблемы.
Кроме того, полезно вовлекать в процесс постановки задачи заинтересованные стороны – от менеджеров до разработчиков. Их взгляд на проблему может предоставить ценные идеи и уменьшить риск пропуска важных аспектов. Совместные обсуждения позволяют не только уточнить цель задачи, но и выявить данные, которые могут быть недоступны на данный момент, но необходимы для более точного прогноза.