मशीन लर्निंग एक प्रकार का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है जिसमें एल्गोरिदम को प्रशिक्षित किया जाता है जो डेटा से सीख सकते हैं और भविष्यवाणी या निर्णय ले सकते हैं। मशीन लर्निंग के दौरान, प्रशिक्षण डेटा का उपयोग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, जबकि परीक्षण डेटा का उपयोग उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। मॉडल चयनः एक बार डेटा एकत्र किया गया है और तैयार किया गया है, अगले चरण में संबंधित विशेषताओं या मापदंडों का चयन करना शामिल है जो एल्गोरिदम द्वारा भविष्यवाणी या निर्णय लेने के लिए उपयोग किए जाएंगे। यह कदम महत्वपूर्ण है क्योंकि सभी विशेषताएं हाथ में कार्य के लिए प्रासंगिक या उपयोगी नहीं हो सकती हैं। मॉडल चयन और प्रशिक्षणः प्रशिक्षण में एक एल्गोरिदम का चयन करना और इसका उपयोग करना शामिल है। प्रशिक्षण के दौरान, वेक्टर लर्निंग एल्गोरिदम अपने डेटा का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग कर सकते हैं।
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