AI “belajar” dengan cara yang berbeda dari manusia. Komputer tidak membaca buku lalu memahami maknanya seperti kita. Sebaliknya, sistem AI memproses banyak data untuk menemukan pola dan hubungan di dalamnya.
Dalam proses yang disebut training, sebuah model berulang kali membuat prediksi, membandingkan hasilnya dengan target atau sinyal pembelajaran, lalu menyesuaikan parameter internalnya agar kesalahan semakin kecil.
Hasil akhirnya adalah model yang dapat menggunakan pola yang telah dipelajari untuk menangani data baru.
Sederhananya:
Data → Training → Pola → Model → Prediksi atau keluaran baru.