דערקלערן ווי מאשינען לערנען
מאַשין לערנען איז אַ סאַבסעט פון קינסטלעך סייכל וואָס ינוואַלווז טריינינג אַלגערידאַמז צו געפֿינען פּאַטערנז און פּראָדוצירן פֿאָרויסזאָגן באזירט אויף דאַטן. די גרונט געדאַנק איז צו נוצן דאַטן צו לערנען מאשינען צו מאַכן דיסיזשאַנז אָטאַנאַמאַסלי, אָן יקספּליסאַט פּראָגראַממינג. דער פּראָצעס פון מאַשין לערנען סטאַרץ מיט די זאַמלונג פון דאַטן. די דאַטן זענען דעמאָלט פאַר-פּראַסעסט צו באַזייַטיקן ראַש און אַוטלייערז, און איז שפּאַלטן אין צוויי שטעלט - אַ טריינינג שטעלן און אַ טעסטינג שטעלן. די טריינינג גאַנג איז געניצט צו באַן די אַלגערידאַם פון מאַשין לערנען, בשעת די טעסטינג גאַנג איז געניצט צו אָפּשאַצן די פאָרשטעלונג. עס זענען דריי הויפּט טייפּס פון מאַשין לערנען: סופּערווייזד, ונסופּערווייזד און ריינפאָרסמאַנט לערנען. אין סופּערווייזד לערנען, די אַלגערידאַם איז טריינד ניצן לייבאַלד דאַטן, ווו דער געוואלט רעזולטאַט איז שוין באקאנט. דערנאָך, געגעבן נייַע דאַטן, דער אַלגערידאַם ניצט די פּאַטערנז וואָס עס האט געלערנט פון די טריינינג שטעלן צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן. אין אַנסערווייזד לערנען, דער אַלגערידאַם איז געגעבן רוי, אַנלייבאַלד דאַטן, און עס מוזן געפֿינען פּאַטערנז און באציונגען אויף זיך. עס איז אָפט געניצט פֿאַר דאַטן עקספּלעריישאַן אָדער קלאַסטערינג. ריינפאָרסמאַנט לערנען ינוואַלווז אַן אַגענט ינטעראַקטינג מיט אַ סוויווע, לערנען דורך פּראָצעס און טעות. דער אַגענט איז געגעבן ריוואָרדז אָדער שטראָף באזירט אויף זיין אַקשאַנז, און זיין ציל איז צו מאַקסאַמייז זיין גאַנץ באַלוינונג. מאַשין לערנען אַלגערידאַמז קענען לערנען פון נייַע דאַטן דורך אַ פּראָצעס גערופן באַקפּראָפּאַגאַטיאָן. דער טעות פון די אַלגערידאַם, אָדער די חילוק צווישן זיין רעזולטאַט און דער געוואלט רעזולטאַט, איז קאַלקיאַלייטיד און די ווייץ פון די קאַנעקשאַנז צווישן די נאָודז פון די אַלגערידאַם זענען אַדזשאַסטיד צו מינאַמייז דעם טעות. דער פּראָצעס האלט ביז דער אַלגערידאַם האט געלערנט די שייכות צווישן די אַרייַנשרייַב און רעזולטאַט דאַטן. קוילעלדיק, מאַשין לערנען איז אַ שטאַרק געצייַג וואָס קענען זיין געוויינט פֿאַר טאַסקס אַזאַ ווי פּראָגנאָז, קלאַסאַפאַקיישאַן און דאַטן אַנאַליסיס. ווי מער דאַטן זענען געזאמלט און אונדזער אַלגערידאַמז פֿאַרבעסערן, די פּאָטענציעל אַפּלאַקיישאַנז פון מאַשין לערנען פאָרזעצן צו וואַקסן.