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Testem dla modelu uczenia maszynowego jest błąd walidacji na nowych here danych, a nie expérience teoretyczny, który udowadnia hipotezę zerową. Ponieważ uczenie maszynowe często wykorzystuje iteracyjne podejście ut uczenia Supposé queę z danych, uczenie można łatwo zautomatyzować. Przejścia są wykonywane przez dane do momentu znalezienia solidnego wzorca.