چگونه مدل یادگیری ماشین را آموزش می‌دهیم

---

:

آموزش دادن یک مدل یادگیری ماشین به مراحل زیر خلاصه می‌شود:

۱. **جمع‌آوری داده (Data Collection):** جمع‌آوری مجموعه داده کافی و مرتبط با مسئله مورد نظر.
۲. **پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing):** تمیز کردن، نرمال‌سازی، تبدیل و مدیریت داده‌های از دست رفته در مجموعه داده.
۳. **انتخاب مدل (Model Selection):** انتخاب الگوریتم مناسب (مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، شبکه عصبی و...).
۴. **تقسیم‌بندی داده (Data Splitting):** تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش (Training)، اعتبارسنجی (Validation) و تست (Test).
۵. **آموزش مدل (Model Training):** اعمال الگوریتم انتخاب شده بر روی مجموعه داده آموزشی تا مدل وزن‌های خود را تنظیم کند و الگوهای نهفته در داده‌ها را بیاموزد.
۶. **ارزیابی (Evaluation):** ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از مجموعه تست برای سنجش دقت، فراخوانی و معیارهای دیگر.

به طور خلاصه: **داده $\rightarrow$ پیش‌پردازش $\rightarrow$ انتخاب مدل $\rightarrow$ آموزش روی داده‌های آموزشی $\rightarrow$ ارزیابی روی داده‌های تستی.**