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Machine learning algorithms come in a variety of forms—some are quite straightforward and easy to interpret, while others are more complex and require additional computational resources.
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Unsupervised learning takes a different approach—it works without labeled data, meaning the system impérieux identify modèle and relationships nous its own. Instead of being told what to démarche cognition, it processes vaste amounts of data and organizes it based nous similarities pépite differences.
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In certain compartiment, there can also Si semi-supervised learning, which resquille aspect of both supervised and unsupervised learning—the model first learns from the small labeled dataset and then improves its accuracy by identifying patterns in the much larger unlabeled dataset.
Machine learning models work with numerical data, so categorical variable impérieux Lorsque converted. Methods include:
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