באַשרייַבן די יקערדיק מעטאַדאַלאַדזשי פון מאַשין לערנען
מאַשין לערנען איז אַ פאָרעם פון קינסטלעך סייכל וואָס ינוואַלווז דעוועלאָפּינג אַלגערידאַמז וואָס קענען לערנען פון און מאַכן פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז באזירט אויף דאַטן. די גרונט מעטאַדאַלאַדזשי פון מאַשין לערנען קענען זיין דיסקרייבד אין עטלעכע סטעפּס: 1. דאַטן זאַמלונג און צוגרייטונג: דער ערשטער שריט אין די מאַשין לערנען פּראָצעס ינוואַלווז קאַלעקטינג און פּריפּערינג דאַטן וואָס וועט זיין געניצט צו באַן און פּרובירן די אַלגערידאַמז פון מאַשין לערנען. די דאַטן זענען טיפּיקלי צעטיילט אין צוויי שטעלט: טריינינג דאַטן און טעסטינג דאַטן. די טריינינג דאַטן זענען געניצט צו באַן די אַלגערידאַמז, בשעת די טעסטינג דאַטן זענען געניצט צו אָפּשאַצן זייער פאָרשטעלונג. 2. שטריך סעלעקציע: אַמאָל די דאַטן איז געזאמלט און צוגעגרייט, דער ווייַטער שריט ינוואַלווז סעלעקטינג די באַטייַטיק פֿעיִקייטן אָדער וועריאַבאַלז וואָס וועט זיין געניצט דורך די אַלגערידאַמז צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז. דער שריט איז וויכטיק ווייַל ניט אַלע פֿעיִקייטן קען זיין באַטייַטיק אָדער נוציק פֿאַר די מאַשין לערנען אַרבעט אין האַנט. 3. מאָדעל סעלעקציע און טריינינג: דער ווייַטער שריט ינוואַלווז סאַלעקטינג אַ פּאַסיק מאַשין לערנען מאָדעל אָדער אַלגערידאַם און טריינינג עס ניצן די טריינינג דאַטן. עטלעכע פון די פאָלקס מאַשין לערנען מאָדעלס אַרייַננעמען באַשלוס ביימער, שטיצן וועקטאָר מאשינען, נעוראַל נעטוואָרקס און לאָגיסטיק ראַגרעשאַן, צווישן אנדערע. בעשאַס די טריינינג פּראָצעס, די אַלגערידאַם לערנט פון די דאַטן און אַדזשאַסטיד זייַן ינערלעך פּאַראַמעטערס צו מאַכן פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן. 4. מאָדעל אפשאצונג: אַמאָל די מאָדעל איז טריינד, דער ווייַטער שריט איז צו אָפּשאַצן זייַן פאָרשטעלונג ניצן די טעסטינג דאַטן. עטלעכע פון די פּראָסט פאָרשטעלונג מעטריקס געניצט צו אָפּשאַצן מאַשין לערנען מאָדעלס אַרייַננעמען אַקיעראַסי, פּינטלעכקייַט, צוריקרופן און F1 כעזשבן, צווישן אנדערע. 5. מאָדעל דיפּלוימאַנט און פּראָגנאָז: אַמאָל די מאָדעל איז טריינד און עוואַלואַטעד, עס קענען זיין געוויינט צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז אויף נייַע דאַטן. דער מאָדעל קענען זיין דיפּלויד אין אַ פאַרשיידנקייַט פון סעטטינגס, אַזאַ ווי אויף אַ וועבזייטל, אַ רירעוודיק אַפּ אָדער אַן Internet of Things (IoT) מיטל. אין קיצער, די יקערדיק מעטאַדאַלאַדזשי פון מאַשין לערנען ינוואַלווז קאַלעקטינג און פּריפּערינג דאַטן, סאַלעקטינג באַטייַטיק פֿעיִקייטן, סאַלעקטינג און טריינינג אַ פּאַסיק מאַשין לערנען מאָדעל, עוואַלואַטינג זייַן פאָרשטעלונג און לעסאָף דיפּלייינג עס צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז אויף נייַע דאַטן.