Hlavným cieľom modelu v strojovom učení je identifikovať vzory v dátach a využiť ich na predpovede alebo rozhodnutia na nových, doteraz nevidených dátach. Model sa trénuje na historických dátach, aby sa naučil zobecňovať informácie a robiť závery, ktoré pomáhajú riešiť praktické úlohy, ako je triedenie objektov, predpovedanie hodnôt alebo rozpoznávanie vzorov.

Predchádzajúce Ďalej