 อธิบายวิธีการทำงานของอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงใน 5 ขั้นตอน
1. ระบุปัญหาและรวบรวมข้อมูล: อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องขึ้นอยู่กับข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งใช้ในการฝึกอัลกอริทึมโดยการระบุรูปแบบในข้อมูลและใช้เพื่อสร้างความเข้าใจในปัญหา 2. ทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: ควรล้างข้อมูลเพื่อลบค่าที่ขาดหายไป ค่าผิดปกติ และข้อผิดพลาดอื่นๆ ควรจัดทำในรูปแบบที่อัลกอริทึมสามารถใช้ได้ 3. เลือกอัลกอริทึมการเรียนรู้: อัลกอริทึมการเรียนรู้มีหลายรูปแบบ รวมถึงอัลกอริทึมแบบมีผู้ดูแลและไม่มีผู้ดูแล สิ่งสำคัญคือต้องเลือกอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่ดีที่สุดสำหรับงาน 4. ฝึกโมเดล: จากนั้นโมเดลจะถูกฝึกผ่านข้อมูลจนกว่าอัลกอริทึมจะสามารถคาดการณ์หรืออนุมานข้อสรุปจากข้อมูลได้ 5. ทดสอบโมเดลและปรับพารามิเตอร์: โมเดลจะได้รับการทดสอบกับข้อมูลเพิ่มเติม จากนั้นจึงปรับตามความจำเป็นเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ พารามิเตอร์ใดๆ ที่สามารถปรับเปลี่ยนได้จะถูกปรับเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลต่อไป