maskinlæringsprocessen
Maskinlæringsprocessen er en iterativ tilgang til at bygge og implementere maskinlæringsmodeller. Den starter med dataindsamling, hvor relevante data indsamles fra forskellige kilder. Disse data skal derefter renses for fejl, manglende værdier og duplikater for at sikre datakvaliteten.
Næste skridt er dataforberedelse og feature engineering. Dette indebærer at transformere rådata til et format, der
Derefter vælges en passende maskinlæringsalgoritme baseret på problemtypen, for eksempel klassifikation, regression eller clustering. Modellen trænes
Efter træning evalueres modellens ydeevne ved hjælp af testdatasættet og relevante metrikker som nøjagtighed, præcision eller