maskinlæringsmodellering
Maskinlæringsmodellering er prosessen med å bygge og trene modeller som kan lære mønstre fra data for å gjøre prediksjoner eller ta beslutninger uten eksplisitt programmering. Denne disiplinen innen kunstig intelligens er sentral for å muliggjøre automatisering og innsikt fra store datasett.
Prosessen starter vanligvis med innsamling og forbehandling av data. Dataene må ofte rengjøres, transformeres og organiseres
Treningen av modellen innebærer å mate de forbehandlede dataene inn i den valgte algoritmen. Modellen justerer
Valideringsteknikker som krysvalidering brukes for å få en mer robust vurdering av modellens ytelse og for