 באַשרייַבן ווי יקערדיק מאַשין לערנען אַרבעט.
יקערדיק מאַשין לערנען איז אַ טיפּ פון קינסטלעך סייכל אין וואָס אַ קאָמפּיוטער פּראָגראַם איז ביכולת צו לערנען פון דאַטן און מאַכן פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז אָן זיין בפירוש פּראָוגראַמד צו דורכפירן די אַרבעט. דער פּראָצעס טיפּיקלי הייבט מיט דאַטן זאַמלונג אָדער פּראַוויידינג די פּראָגראַם מיט אַ דאַטן שטעלן. די דאַטן קענען זיין אין די פאָרעם פון בילדער, טעקסט אָדער נומערן, און וועט דינען ווי אַ יקער פֿאַר די לערנען פון דעם פּראָגראַם. דער ווייַטער שריט איז צו שפּאַלטן די דאַטן אין צוויי שטעלט: אַ טריינינג שטעלן און אַ פּרובירן שטעלן. די טריינינג גאַנג איז געניצט צו באַן די אַלגערידאַם פון מאַשין לערנען, בשעת די פּראָבע גאַנג איז געניצט צו אָפּשאַצן ווי גוט דער אַלגערידאַם פּערפאָרמז. אַמאָל די אַלגערידאַם איז טריינד, עס קענען זיין געוויינט צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אויף נייַע דאַטן. פֿאַר בייַשפּיל, אַ יקערדיק מאַשין לערנען אַלגערידאַם קען זיין טריינד צו ידענטיפיצירן בילדער פון קאַץ און הינט. דער אַלגערידאַם וואָלט אַנאַלייז יעדער בילד און מאַכן אַ פּראָגנאָז צי עס איז אַ בילד פון אַ קאַץ אָדער אַ הונט. ווי דער אַלגערידאַם פּראַסעסאַז מער בילדער, ער לערנט פון זיין מיסטייקס און ווערט בעסער צו ידענטיפיצירן די אַנימאַלס ריכטיק. עטלעכע פּראָסט טייפּס פון יקערדיק מאַשין לערנען אַלגערידאַמז אַרייַננעמען באַשלוס ביימער, ק-נעראַסט שכנים און לינעאַר ראַגרעשאַן. יעדער פון די אַלגערידאַמז האט זייַן אייגענע סטרענגטס און וויקנאַסאַז און אַרבעט בעסטער פֿאַר זיכער טייפּס פון דאַטן. קוילעלדיק, יקערדיק מאַשין לערנען איז אַ שטאַרק געצייַג וואָס קענען זיין גענוצט צו פונאַנדערקלייַבן און מאַכן זינען פון גרויס אַמאַונץ פון דאַטן. דורך ניצן אַלגערידאַמז וואָס קענען לערנען פון די דאַטן, די פּראָגראַם קענען מאַכן פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז וואָס זענען פיל מער פּינטלעך ווי אַ מענטש קען דערגרייכן אַליין.