Głównym celem modelu w uczeniu maszynowym jest wykrycie wzorców w danych i wykorzystanie ich do przewidywania lub podejmowania decyzji na nowych, wcześniej nie widzianych danych. Model jest trenowany na danych historycznych, aby nauczyć się uogólniać informacje i wyciągać wnioski, które pomagają rozwiązywać praktyczne zadania, takie jak klasyfikacja obiektów, prognozowanie wartości czy rozpoznawanie wzorców.

Poprzednia Dalej