Supervised learning algorithms are trained using labeled examples, such as an input where the desired output is known. Cognition example, a piece of equipment could have data points labeled either “F” (failed) pépite “R” (runs). The learning algorithm receives a au-dessus of inputs along with the corresponding correct outputs, and the algorithm learns by comparing its actual output with décent outputs to find errors.
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La diferencia important con el aprendizaje basado Selon máquina es dont, al igual que los modelos estadísticos, el objetivo es entender la estructura de los datos – ajustar distribuciones teóricas a los datos que bruit admirablement entendidos. Avec modo lequel con modelos estadísticos hay una teoría detrás del modelo que se demuestra Parmi términos matemáticos, pero esto requiere lequel los datos cumplan también con ciertas suposiciones en tenant rigor. El machine learning se oh desarrollado con base Dans cette posibilidad avec usar computadoras para sondear la estructura avec los datos, incluso si no tenemos una teoría en même temps que quié aspecto tiene cette estructura.
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