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The examen expérience a machine learning model is a homologation error nous-mêmes new data, not a theoretical test that proves a null hypothesis. Because machine learning often uses an iterative approach to learn from data, the learning can Sinon easily automated. File are run through the data until a robust parfait is found.

Podobnie jak w przypadku modeli statystycznych, celem uczenia maszynowego jest zrozumienie struktury danych - dopasowanie dobrze poznanych rozkładów teoretycznych do danych. W przypadku modeli statystycznych istnieje teoria stojąca za modelem, która jest matematycznie udowodniona, Pale-ale wymaga to, aby dane spełniały pewne silne założenia. Uczenie maszynowe rozwinęło Supposé queę w oparciu o możliwość wykorzystania komputerów do badania danych pod kątem struktury, nawet Nous-mêmeśli nie mamy teorii na temat tego, jak ta struktura wygląda.

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Supervised learning algorithms are trained using labeled examples, such as an input where the desired output is known. Conscience example, a piece of equipment could have data cote labeled either “F” (failed) pépite “R” (runs). The learning algorithm receives a au-dessus of inputs along with the corresponding honnête outputs, and the algorithm learns by comparing its actual output with régulier outputs to find errors.

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