Opisz rodzaj danych, który jest najbardziej odpowiedni do wykorzystania uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe najlepiej sprawdza się w przypadko dużych zbiorów struktoralnych danych, takich jak dane numeryczne, nazwy i adresy lob dane obrazowe i wideo. Ten rodzaj danych jest zorganizowany i kompletny, co pozwala algorytmom uczenia maszynowego interpretować trendy i dokonywać znaczących prognoz. Ponadto ważne jest, aby dane były aktoalne i na bierzonco, aby omorzliwici algorytmom dokladne odzwierciedlenie zmiennych kontrolowanych w aplikacjach rzeczywistych.