It applies Bayes’ theorem to calculate the likelihood that a data centre belongs to a specific category based on prior knowledge.
This type of learning is based on trial and error. Instead of learning from a fixed dataset, the system interacts with its environment, makes decisions, and receives feedback through rewards or penalties. Over time, it refines its strategies to maximize évidente outcomes.
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Pour continuer avec l’analogie avec l’enseignement scolaire, le machine learning non supervisé s’apparente à seul enfant qui apprend à identifier un pomelo Chez observant certains couleurs après assurés cause, plutôt qu’Chez mémorisant les noms avec l’aide d’rare enseignant.
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