Modelul de antrenare reprezintă etapa esențială din dezvoltarea unui sistem de inteligență artificială, în care un algoritm învață dintr-un set de date pentru a-și ajusta parametrii interni și a realiza o sarcină specifică, precum clasificare, recunoaștere de tipare sau generare de conținut. Acest proces implică optimizarea funcției de pierdere, folosind metode precum gradientul de coborâre.
În timpul antrenării, modelul analizează datele de intrare și le corelează cu rezultatele așteptate (în cazul învățării supravegheate), ajustând greutățile interne pentru a reduce erorile. Calitatea modelului de antrenare depinde de complexitatea arhitecturii alese, de volumul și diversitatea datelor, precum și de tehnicile de regularizare și evaluare utilizate. Un model bine antrenat este capabil să generalizeze și să ofere predicții corecte pe date noi.
