Модель обучения в машинном обучении представляет собой математическую структуру, позволяющую алгоритму обучаться и делать предсказания на основе данных. Она включает в себя параметры, которые настраиваются в процессе обучения для снижения ошибки между прогнозами и реальными значениями. К распространённым моделям относятся линейная регрессия, дерево решений, случайный лес и нейронные сети. Каждая модель имеет уникальную архитектуру, гиперпараметры и метод обучения, что делает их подходящими для различных задач, таких как классификация, регрессия и кластеризация. Правильный выбор модели обучения критически важен для разработки эффективных интеллектуальных систем.