Hlavním cílem modelu v strojovém učení je identifikovat vzory v datech a využít je k předpovědím nebo rozhodnutím na nových, dříve neviděných datech. Model je trénován na historických datech, aby se naučil zobecňovat informace a dělat závěry, které pomáhají řešit praktické úkoly, například třídit objekty, předpovídat hodnoty nebo rozpoznávat vzory.

Předchozí Další