Entraînement (entraînement de modèles)
La phase où les paramètres du modèle sont optimisés sur des données ou des retours avant le déploiement : distincte de l'inférence en temps d'exécution.
L’entraînement ajuste les poids et autres paramètres apprenables en utilisant un jeu de données et un signal de perte ou de récompense. Le résultat est un modèle prêt pour validation, apprentissage supervisé, affinage et inférence.