Shpjegoni një koncept hap pas hapi.
Si funksionon një algoritëm i mësimit të makinës.
Një algoritëm i të mësuarit të makinës mund të mendohet si një kuti e zezë që merr të dhëna hyrëse, i përpunon ato duke përdorur disa funksione matematikore dhe prodhon rezultat në formën e parashikimeve. Procesi përmban katër hapa kryesorë: mbledhja e të dhënave, pastrimi dhe parapërpunimi i të dhënave, trajnimi i modelit dhe testimi. Gjatë mbledhjes së të dhënave, algoritmi mbledh të dhënat që janë të rëndësishme për problemin nga një grup të të dhënave. Pas kësaj, të dhënat pastrohen dhe parapërpunohen për të krijuar një hyrje më të mirë për modelin. Parapërpunimi i të dhënave mund të përfshijë shkallëzimin, reduktimin e dimensionalitetit ose inxhinierinë e veçorive. Pas kësaj, modeli trajnohet në të dhënat e parapërpunuara, ku modeli mëson modelet nga të dhënat dhe bën parashikime për të dhënat e padukshme. Së fundi, modeli i trajnuar testohet me një grup të veçantë të të dhënave dhe saktësia e tij vlerësohet.