Apprentissage en amont à partir d’un ensemble de données et d’une réponse à apporter en appliquant ensuite cet apprentissage, le fitz, sur des valeurs ou des caractéristiques à prédire.
Les algorithmes permettent de découvrir les schémas récurrents, améliorant par l’expérience acquise l’efficacité des programmes.
Le modèle est entraîné pour prédire une valeur (régression) ou classer et catégoriser des données, effectuer des regroupements logiques, des segmentations, clustering.