Обучение искусственного интеллекта представляет собой процесс, в ходе которого ИИ-система осваивает знания и навыки для выполнения определенных задач. Этот процесс включает выбор алгоритмов машинного обучения, подготовку и разметку данных, настройку гиперпараметров и последовательное улучшение точности моделей. Существуют разные подходы: обучение с учителем, включая классификацию и регрессию; обучение без учителя, охватывающее кластеризацию и ассоциативные правила; а также обучение с подкреплением, которое применяется для принятия решений в динамических условиях. Основная цель заключается в создании эффективных ИИ-систем, способных решать реальные задачи.