Představte si strojové učení jako učení se z vlastních chyb.
Představte si strojové učení jako učení se z vlastních chyb. Místo toho, aby byl počítač naprogramovaný s pevnými instrukcemi, učí se strojové učení rozpoznávat vzory a dělat predikce na základě dat, na kterých je trénováno. Čím více dat má k dispozici, tím lépe se bude učit a tím přesnější budou jeho výsledky.