मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म के बारे मेंः मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म को डेटा से सीखने के लिए डेटा की आवश्यकता होती है; पहला चरण एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा को इकट्ठा करना और तैयार करना है; यह डेटा को सफाई या प्रारूपित करना शामिल हो सकता है, किसी भी अप्रासंगिक या गलत डेटा बिंदुओं को हटाना, और चुनना है कि कौन सी विशेषताएं या चर निर्णय लेने के लिए उपयोग किए जाएंगे; और फिर उन पैटर्नों के आधार पर भविष्यवाणी या निर्णय लेना। एल्गोरिथ्म को चुनने के बाद, कई अलग-अलग प्रकार के मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म होते हैं, प्रत्येक अपनी अपनी शक्तियों और कमजोरियों के साथ; कुछ प्रकार में अनियंत्रित, अनियंत्रित और सुदृढीकृत एल्गोरिथ्म शामिल होते हैं।
समझाएं कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं।