El Entrenamiento es el proceso mediante el cual un modelo de Inteligencia Artificial aprende a realizar una tarea específica. Es la fase de «estudio» donde la IA ajusta sus parámetros internos basándose en los datos que se le proporcionan (el dataset).
Siguiendo la analogía del estudiante, el entrenamiento serían las horas de estudio, la realización de ejercicios y el aprendizaje a partir de los errores. Durante el entrenamiento, el modelo de IA procesa los datos del dataset, intenta hacer predicciones o clasificaciones, compara sus resultados con las respuestas correctas (en aprendizaje supervisado) o busca patrones (en no supervisado), y ajusta sus conexiones internas (sus «conocimientos») para mejorar su rendimiento poco a poco.
Este proceso puede llevar desde minutos hasta semanas o incluso meses, dependiendo de la complejidad del modelo, la cantidad de datos y la potencia de cálculo disponible. El objetivo final es obtener un modelo «entrenado» que sea capaz de generalizar lo aprendido a datos nuevos que no vio durante el entrenamiento.