La casualità è importante per un sistema di apprendimento automatico perché consente al sistema di esplorare diverse possibilità e cercare nello spazio delle possibili soluzioni. Introducendo un elemento casuale, il sistema può sviluppare nuove regole e intuizioni, che possono portare a prestazioni migliori. Inoltre, la casualità aiuta a impedire al sistema di rimanere bloccato negli ottimi locali, o aree dello spazio della soluzione che potrebbero fornire una soluzione adeguata ma potrebbero essere migliorate con una maggiore esplorazione. La casualità consente anche una migliore generalizzazione, in quanto aiuta il sistema a trovare schemi che non si limitano ai dati di addestramento.
Spiega perché la casualità è importante per un sistema di machine learning.