דערקלערן דעם באַגריף פון מאַשין לערנען
מאַשין לערנען איז אַ צווייַג פון קינסטלעך סייכל וואָס ינוואַלווז די אַנטוויקלונג פון אַלגערידאַמז וואָס געבן קאָמפּיוטערס צו לערנען פון און מאַכן פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז באזירט אויף דאַטן. ניט ענלעך בעקאַבאָלעדיק פּראָגראַממינג מעטהאָדס, ווו דער פּראָגראַמיסט בפירוש ספּעציפיצירט די אינסטרוקציעס פֿאַר די קאָמפּיוטער צו ויספירן, מאַשין לערנען אַלגערידאַמז לערנען פון ביישפילן און דערפאַרונג אין די פאָרעם פון דאַטן, און מאַכן דיסיזשאַנז באזירט אויף דעם לערנען. די דאַטן געניצט דורך מאַשין לערנען אַלגערידאַמז קענען קומען אין פאַרשידן פארמען, אַזאַ ווי סטראַקטשערד נומעריקאַל דאַטן אָדער אַנסטראַקטשערד דאַטן ווי טעקסט, בילדער אָדער געזונט. דערנאָך, די אַלגערידאַמז נוצן סטאַטיסטיש טעקניקס צו ידענטיפיצירן פּאַטערנז אָדער קאָראַליישאַנז אין די דאַטן, און די פּאַטערנז זענען גענוצט צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אָדער מיטטיילן דיסיזשאַנז. מאַשין לערנען איז אַ שטאַרק געצייַג פֿאַר סאַלווינג פּראָבלעמס אין אַ פאַרשיידנקייַט פון דאָומיינז, פֿון נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג און קאָמפּיוטער זעאונג צו פּרידיקטיוו מאָדעלינג אין פינאַנצן און פֿאַרקויף. עס זענען פאַרשידן קאַטעגאָריעס פון מאַשין לערנען וואָס כולל סופּערווייזד לערנען, אַנסופּערווייזד לערנען, האַלב-סופּערווייזד לערנען און ריינפאָרסמאַנט לערנען, יעדער פון וואָס האט אַ אַנדערש צוגאַנג צו טריינינג מאָדעלס צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז באזירט אויף דאַטן.