L'addestramento di un modello di machine learning comporta l'alimentazione del modello di grandi set di dati che può utilizzare per apprendere modelli e correlazioni. Il modello applica quindi un processo di ottimizzazione per affinare i suoi parametri al fine di classificare accuratamente i nuovi dati di input. L'accuratezza del modello viene valutata utilizzando un set di dati di convalida o di test che il modello non ha mai visto prima. Una volta che il modello è stato addestrato, può essere distribuito e utilizzato per fare previsioni.
Descrivi il processo di addestramento di un modello di machine learning.