Träning av AI-modeller innebär att man matar in data i en maskininlärningsalgoritm så att den kan lära sig mönster och fatta korrekta beslut eller förutsägelser.
Detta omfattar val av rätt modellarkitektur, förbehandling av data, justering av hyperparametrar och utvärdering av modellens noggrannhet. Beroende på användningsområde kan modeller tränas för uppgifter som bildigenkänning, naturlig språkbehandling, rekommendationssystem eller prediktiv analys.
Populära ramverk för AI-träning inkluderar TensorFlow, PyTorch och Scikit-learn. Effektiv träning kräver högkvalitativa datamängder, beräkningskraft (ofta med GPU:er) och noggrann finjustering för att undvika överanpassning eller bias.
