 באַשרייַבן די טייַטש פון "פאָרויסזאָגן" אין דעם קאָנטעקסט פון מאַשין לערנען.
אין דעם קאָנטעקסט פון מאַשין לערנען, פּראָגנאָז רעפערס צו דער רעזולטאַט פון אַ אַלגערידאַם, מאָדעל אָדער סיסטעם וואָס איז טריינד אויף אַ סכום פון דאַטן צו מאַכן אַן ינפאָרמד אָפּשאַצונג אָדער פאָרויסזאָגן וועגן צוקונפֿט געשעענישן אָדער אומבאַקאַנט אַוטקאַמז. מאַשין לערנען סיסטעמען לערנען פון היסטארישע דאַטן צו ידענטיפיצירן פּאַטערנז און באציונגען, און נוצן די ינסייץ צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן וועגן נייַע דאַטן ינפּוץ. פֿאָרויסזאָגן קענען זיין געמאכט אויף פאַרשידן טייפּס פון דאַטן אַזאַ ווי נומעריקאַל אָדער קאַטאַגאָריקאַל, און עס איז פּראָסט צו פּראָדוצירן אַ מאַשמאָעס פֿאַר יעדער מעגלעך רעזולטאַט צו פאַרטראַכטנ די בטחון פון די סיסטעם אין זייַן פּראָגנאָז. די אַקיעראַסי און רילייאַבילאַטי פון פֿאָרויסזאָגן אָפענגען אויף די קוואַליטעט, סומע און שייכות פון די טריינינג דאַטן, און די פּאַסיק און יפעקטיוונאַס פון די מאַשין לערנען אַלגערידאַם.