तो, मूल रूप से मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू किया जा सकता है उन एल्गोरिदम को डेटा स्टोर से आने वाले डेटा पर लागू किया जा सकता है और फिर इन उम्मीदवार मॉडल को मूल रूप से बनाया जाता है और फिर इन विभिन्न शिक्षण एल्गोरिदम को उनके कार्रवाई में सुधार करने के लिए वापस फीडबैक जाता है।
അതിനാൽ, അടിസ്ഥാനപരമായി മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാം, ആ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഡാറ്റാ സ്റ്റോറിൽ നിന്ന് വരുന്ന ഡാറ്റയിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും, തുടർന്ന് ഈ കാൻഡിഡേറ്റ് മോഡലുകൾ അടിസ്ഥാനപരമായി നിർമ്മിക്കുകയും തുടർന്ന് അവരുടെ പ്രവർത്തനരീതി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഈ വ്യത്യസ്ത പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് തിരികെ നൽകുകയും ചെയ്യും.