Opisz w 5 krokach, jak działają algorytmy uczenia maszynowego.

1. Zbieranie danych: Pierwszym krokiem w algorytmach uczenia maszynowego jest zebranie i przygotowanie danych, które będą używane do treningu modelu. Dane te mogą pochodzić z różnych źródeł, takich jak bazy danych, pliki tekstowe, obrazy czy filmy.

2. Przetwarzanie danych: Kolejnym krokiem jest przetworzenie zebranych danych w taki sposób, aby były one możliwe do analizy przez algorytm uczenia maszynowego. W tym etapie mogą być stosowane różne techniki, takie jak normalizacja, skalowanie czy kodowanie.

3. Budowanie modelu: Po zebraniu i przetworzeniu danych, algorytm uczenia maszynowego buduje model, który będzie w stanie przewidywać odpowiedzi na zadane pytania. Model ten może być budowany przy użyciu różnych technik, takich jak sieci neuronowe, drzewa decyzyjne czy regresja.

4. Trening modelu: Po zbudowaniu modelu, następnym krokiem jest trening modelu na zebranych