Разумевање концепта модела машинског учења

У контексту машинског учења, модел је математички приказ система или процеса који се може користити за предвиђање или доношење одлука. Термин „модел“ може да се односи на широк спектар ствари, укључујући:ӕӕ1. Статистички модели: Ово су математички модели који описују односе између варијабли користећи статистичке технике као што је регресиона анализа.ӕ2. Модели машинског учења: Ово су алгоритми који су обучени на подацима како би научили односе између улаза и излаза, и могу се користити за предвиђање или класификацију нових података. Примери укључују стабла одлучивања, неуронске мреже и машине за векторе подршке.ӕ3. Физички модели: Ово су математички модели који описују понашање физичких система, као што су кретање објеката, проток флуида или понашање електричних кола.ӕ4. Симулациони модели: Ово су математички модели који симулирају понашање система или процеса током времена, омогућавајући нам да проучавамо понашање система у различитим условима и да предвидимо његово будуће понашање.ӕ5. Економски модели: Ово су математички модели који описују понашање економских система, као што су понуда и потражња за добрима и услугама, кретање цена и утицај промена политике.ӕ6. Финансијски модели: Ово су математички модели који описују понашање финансијских система, као што су кретање цена акција, принос на обвезнице и ризик различитих инвестиција.ӕ7. Маркетиншки модели: То су математички модели који описују понашање потрошача и утицај маркетиншких кампања на њихове одлуке о куповини.ӕ8. Модели оперативног истраживања: Ово су математички модели који описују понашање сложених система, као што су транспортне мреже, логистички системи и ланци снабдевања.ӕӕУопштено говорећи, модел је сваки математички приказ система или процеса који се може користити за предвиђање или Одлуке. Конкретна врста модела зависиће од контекста у коме се користи и циљева анализе.