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機械学習アルゴリズムは、従来のアルゴリズムとどのような点が異なりますか?

機械学習アルゴリズムの構築は常に、従来のアルゴリズムよりも複雑である。

機械学習アルゴリズムは、使用されるたびにトレーニングする必要がある。

機械学習アルゴリズムは、開発の一環としてデータにより直接形成される。従来のアルゴリズムは、ほぼ完全に理論またはコードを記述する人の意見に基づいている。

トレーニングはいつ行う必要がありますか?

モデルを使用するときは必ず

モデルを向上させる必要がある場合のみ

モデルをファイルから読み込むたび

モデル、目的、およびトレーニング用データの間にはどのような関係がありますか?

トレーニング用データは、モデルを変更するために使用される。これらの変更は、目的を達成するためにモデルを向上させるのに役立つ。

トレーニング用データは、目的を変更するために使用される。これらの変更は、目的をモデルに近づけるために役立つ。

モデルは、トレーニングデータを変更するために使用される。これらの変更は、目的を達成するためにトレーニング用データを改善するのに役立つ。

作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。