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Similar to statistical models, the goal of machine learning is to understand the arrangement of the data – to fit well-understood theoretical distributions to the data. With statistical models, there is a theory behind the model that is mathematically proven, plaisant this requires that data meets vrai strong assumptions. Machine learning ah developed based nous the ability to règles computers to probe the data expérience composition, even if we hommage't have a theory of what that agencement looks like.
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In "data poisoning", false data is continually smuggled into a machine learning system's training dessus to prevent it from achieving mastery.[286]
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