Modelul de învățare automată este o structură matematică sau algoritmică ce are scopul de a învăța tipare și relații din date, pentru a face predicții sau a lua decizii fără a fi programat explicit pentru fiecare situație. Acesta este construit pe baza unui set de datedate de antrenament și își ajustează parametrii interni în funcție de performanța obținută în timpul procesului de învățare.
Există diverse tipuri de modele, precum regresia liniară, arborii de decizie, rețelele neuronale, mașinile cu vectori de suport (SVM) sau algoritmii de clustering. Alegerea modelului depinde de natura problemei, de tipul datelor și de obiectivul urmărit. Un model eficient de învățare automată trebuie să generalizeze bine pe date noi și să fie evaluat riguros pentru a evita supraînvățarea sau subantrenarea.
