 דערקלערן ווי מאַשין לערנען אַלגערידאַמז אַרבעט.
מאַשין לערנען איז אַ צווייַג פון קינסטלעך סייכל וואָס ינוואַלווז די טריינינג פון אַלגערידאַמז צו מאַכן דיסיזשאַנז אָדער פֿאָרויסזאָגן באזירט אויף דאַטן. א מאַשין לערנען אַלגערידאַם איז אַ סכום פון כּללים און סטאַטיסטיש מאָדעלס וואָס אַ קאָמפּיוטער ניצט צו געפֿינען פּאַטערנז אָדער קאָראַליישאַנז צווישן דאַטן פונקטן, און דעמאָלט מאַכן פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז באזירט אויף די פּאַטערנז. דער גענעראַל פּראָצעס פון ווי מאַשין לערנען אַרבעט קענען זיין צעבראכן אַראָפּ אין עטלעכע סטעפּס: 1. קאַלעקטינג און פּריפּערינג די דאַטן: מאַשין לערנען אַלגערידאַמז דאַרפֿן דאַטן צו לערנען פון. דער ערשטער שריט איז צו זאַמלען און צוגרייטן די דאַטן וואָס וועט זיין געניצט צו באַן די אַלגערידאַם. דאָס קען אַרייַנציען רייניקונג אָדער פאָרמאַטטינג די דאַטן, רימוווינג קיין ירעלאַוואַנט אָדער עראָוניאַס דאַטן פונקטן און סעלעקטירן וואָס פֿעיִקייטן אָדער וועריאַבאַלז וועט זיין געוויינט פֿאַר טריינינג. 2. טשאָאָסינג די אַלגערידאַם: עס זענען פילע פאַרשידענע טייפּס פון מאַשין לערנען אַלגערידאַמז, יעדער מיט זייַן אייגענע סטרענגקטס און וויקנאַסאַז. עטלעכע פּראָסט טייפּס אַרייַננעמען סופּערווייזד לערנען אַלגערידאַמז, אַנסופּערווייזד לערנען אַלגערידאַמז און ריינפאָרסמאַנט לערנען אַלגערידאַמז. די ברירה פון אַלגערידאַם וועט אָפענגען אויף די נאַטור פון די דאַטן און די געוואלט רעזולטאַט. 3. טראַינינג די אַלגערידאַם: אַמאָל די דאַטן זענען צוגעגרייט און די אַלגערידאַם איז אויסדערוויילט, דער ווייַטער שריט איז צו באַן די אַלגערידאַם. טראַינינג ינוואַלווז פידינג די דאַטן צו די אַלגערידאַם, אַלאַוינג עס צו לערנען און ידענטיפיצירן פּאַטערנז אָדער קאָראַליישאַנז צווישן די דאַטן פונקטן. דער אַלגערידאַם וועט סטרויערן זיין כּללים און מאָדעלס ווען ער לערנט, צו פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי. 4. טעסטינג און וואַלאַדייטינג: נאָך די טריינינג פּראָצעס איז גאַנץ, די אַלגערידאַם איז טעסטעד אויף אַ באַזונדער גאַנג פון דאַטן צו זען ווי גוט עס פּערפאָרמז. דער שריט איז וויכטיק צו וואַלאַדייט די אַקיעראַסי פון די אַלגערידאַם און צו ענשור אַז עס איז נישט אָוווערפיט צו די טריינינג דאַטן, טייַטש עס איז נישט בלויז מעמערייזינג די דאַטן אָבער גאַנץ גענעראַליזירן די וויסן וואָס עס האט קונה. 5. מאכן פּרעדיקטיאָנס און דיסיזשאַנז: אַמאָל די אַלגערידאַם איז טריינד און וואַלאַדייטאַד, עס קענען זיין געוויינט צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז אויף נייַע דאַטן. דער אַלגערידאַם אַפּלייז די כּללים און מאָדעלס וואָס עס האט געלערנט צו די נייַע דאַטן, מאכן פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז באזירט אויף די פּאַטערנז וואָס עס האט יידענאַפייד. אין קיצער, מאַשין לערנען אַלגערידאַמז אַרבעט דורך אַנאַלייזינג דאַטן, לערנען פון די דאַטן צו ידענטיפיצירן פּאַטערנז, און דערנאָך ניצן די פּאַטערנז צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז. די אַקיעראַסי פון די אַלגערידאַם דעפּענדס אויף די קוואַליטעט פון די דאַטן, די אַפּראָופּרייטנאַס פון די אַלגערידאַם געניצט און די אַקיעראַסי פון די טריינינג פּראָצעס.