क्या है? मशीन लर्निंग (एमएल)?

वास्तविक दुनिया की स्थितियाँ प्रशिक्षण मान्यताओं से भिन्न होने के कारण समय के साथ प्रदर्शन में गिरावट आती है।

समय के साथ वास्तविक दुनिया के इनपुट डेटा में बदलाव जो मॉडल के प्रदर्शन को ख़राब कर सकता है।

स्पष्ट लक्ष्य आउटपुट के बिना लेबल रहित डेटा से सीखने के पैटर्न।

प्रशिक्षण दृष्टिकोण जो एक मॉडल को पूर्व ज्ञान को भूले बिना नए डेटा से सीखते रहने देते हैं।

तकनीकें जो मॉडल सामान्यीकरण को बेहतर बनाने के लिए संशोधित प्रशिक्षण उदाहरण बनाती हैं।

मजबूती या सटीकता में सुधार के लिए कई मॉडलों से भविष्यवाणियों का संयोजन।